Как ваш неэффективный центр обработки данных препятствует устойчивому развитию и внедрению искусственного интеллекта
Потребность в мощности для рабочих нагрузок ИИ только усугубит проблемы, стоящие перед предприятиями, говорит главный технолог HPE по устойчивой трансформации.
Организации по-прежнему предпочитают избыточно обеспечивать свои центры обработки данных и ИТ-требования, что может помешать усилиям по более устойчивому управлению этими объектами.
Например, предприятия нередко отключают функции, обеспечивающие эффективную работу систем, рассказал ZDNET Джон Фрей, главный технолог устойчивой трансформации Hewlett Packard Enterprise (HPE). Фрей пояснил, что HPE поставляет свои устройства, настроенные на работу на максимально эффективном уровне с оптимизированной производительностью энергопотребления. К сожалению, клиенты часто отключают настройки по умолчанию сразу после получения нового продукта, опасаясь, что это лишит систему вычислительной мощности, необходимой для бесперебойной работы.
«Таким образом, мы можем спроектировать наши продукты так, чтобы они работали наиболее эффективно, и установить их по умолчанию. Вопрос в том, как нам заставить клиентов оставить их [работающими] таким образом», — объяснил Фрей ZDNET в кулуарах. HPE Discover 2024.
Фрей отметил, что в большинстве случаев предприятия используют свои центры обработки данных и ИТ-инфраструктуру с загрузкой 30%, предпочитая избыточное обеспечение, чтобы уменьшить беспокойство по поводу того, что эти системы продолжат работать бесперебойно. По его словам, эти предприятия в конечном итоге получают стек аппаратного обеспечения, который является сверхэффективным, но используется неэффективно. Он добавил, что огромная часть усилий HPE направлена на то, чтобы помочь клиентам более эффективно использовать ее продукты, что, в свою очередь, позволит снизить энергопотребление, необходимое для питания этих систем.
По словам Фрея, обучение клиентов и изменение образа мышления играют большую роль в обеспечении общих усилий по устойчивому развитию. Со своей стороны, HPE предоставляет официальные документы и тематические исследования, включая схемы внедрения, которые помогут клиентам пройти через изменения.
Фрей отметил, что метрики и аналитика также играют роль в количественной оценке прибыли для бизнеса, будь то в денежном выражении, снижении рисков, повышении устойчивости, сокращении выбросов углекислого газа или преимуществах кибербезопасности.
По словам Фрея, хотя правила и введение некоторых из этих операционных стандартов могут способствовать их внедрению, их следует внедрять в сотрудничестве с отраслью и сообществом пользователей. Это позволит избежать непредвиденных последствий, таких как плохая производительность в других областях. Политика, которая приводит к таким непредвиденным результатам, может вынудить компании перенести рабочую нагрузку за пределы регулирующей страны, а это не то, чего хочет правительство, устанавливая эти мандаты, добавил он.
Отвечая на вопрос об основных препятствиях на пути создания более устойчивых центров обработки данных, Фрей отметил, что универсальная стратегия больше не работает, особенно на фоне ожидаемого резкого роста нагрузки на искусственный интеллект (ИИ). Объектам, на которых работают приложения искусственного интеллекта, вероятно, потребуется жидкостное охлаждение для поддержания или повышения энергоэффективности в этих средах с интенсивными вычислениями. С другой стороны, забора окружающего воздуха может быть достаточно для охлаждения внутренних помещений центров обработки данных, в которых используются приложения более общего назначения, пояснил Фрей.
По словам Фрея, усилия по борьбе с более высокими температурами, такие как стандарты эксплуатации центров обработки данных Сингапура для тропического климата, также лучше подходят для традиционных рабочих нагрузок. По мере того, как компании переходят к более высокой удельной мощности стоек с внедрением искусственного интеллекта, им, вероятно, придется перейти на среды жидкостного охлаждения, отметил он.
В конце концов, полагает Фрей, большинство операторов центров обработки данных будут двигаться в том же направлении, поскольку новые, более мощные процессоры выделяют больше тепла, поскольку они способны выполнять больше задач.
Средняя ИТ-стойка раньше работала на мощности от 3 до 5 киловатт (кВт). Он отметил, что за последнее десятилетие эта мощность выросла до более чем 20 кВт для основных вычислительных задач. Требования к электропитанию возрастают еще больше со стойками, на которых выполняются рабочие нагрузки искусственного интеллекта или модели обучения, достигая более 50 кВт на стойку. По словам Фрея, одного лишь окружающего воздуха недостаточно для охлаждения таких сред, поэтому возникает необходимость в жидкостном охлаждении.
Фактически, по данным технологической исследовательской и консалтинговой компании Omdia, спрос на жидкостное охлаждение увеличил рынок управления температурным режимом центров обработки данных до 7,67 миллиарда долларов. Ожидается, что в 2028 году совокупный годовой темп роста составит 18,4% и составит $16,8 млрд, чему будет способствовать внедрение и развитие искусственного интеллекта.
В частности, по словам Омдиа, в Китае и Северной Америке наблюдается значительный рост жидкостного охлаждения. «Управление температурным режимом в центрах обработки данных развивается благодаря растущему влиянию искусственного интеллекта и требованиям устойчивости», — отметили в исследовательской фирме. «Несмотря на хорошие перспективы роста, отрасль сталкивается с проблемами, связанными с ограничениями в цепочке поставок жидкостного охлаждения и внедрением устойчивых методов».
Омдия добавила, что интеграция систем охлаждения, оптимизированных с помощью искусственного интеллекта, стратегическое партнерство с поставщиками и постоянное стремление к энергоэффективным и экологически чистым решениям будут определять развитие отрасли.