人工智能如何将数据中心转变为可持续性的动力

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人工智能如何将数据中心转变为可持续性的动力

2024-02-28

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数据中心历来是许多技术进步的支柱，现在面临的不仅仅是基础设施提供商的问题。人工智能的快速发展凸显了数据中心迫切需要更加敏捷、创新和协作，为这个新时代提供动力。

人工智能和机器学习的蓬勃发展，加上云和企业工作负载的持续增长，需要重新评估由运营商和客户合作设计的数据中心策略。在这个时代，除了接近、能力和速度之外，成功还需要远见必须在客户的挑战出现之前加以解决。

这包括大规模管理可持续电力，实施支持快速、可扩展的人工智能部署的设计，并与运营需求产生共鸣，同时有意识地与有利于数据中心提供商、客户和更广泛的社会责任的价值观保持一致。

重新思考可扩展性：人工智能对位置动态的影响

在为了最大限度地减少延迟而精心绘制技术格局的时代，人工智能和机器学习工作负载的集成正在协调优先级的转变。与对延迟敏感的工作负载不同，这些高级工作负载挑战了通常决定最佳数据中心位置的传统原则。

其结果是对理想场地的定义进行了深刻的反思，人们对配备可再生能源接入的200-500MW园区出现了明显的偏好。这些园区主要由可再生能源供电。其设计灵活且可定制，能够与客户尽早互动，创建能够快速适应技术环境的基础设施。这种演变强调了从过去的线性数据中心模型向更加动态、可扩展和环境和谐的设施的转变。

这一举措支点标志着对延迟最小化的根深蒂固的关注的背离。相反，其强调了采用一种整体方法来认识人工智能/机器学习集成不断变化的动态。

向更大园区的转变不仅仅是AI/ML工作负载对延迟敏感性低的结果;这是一个经过深思熟虑的举措，承认这些操作中固有的非线性成本关系;较大的园区通常可以为提供商以及客户提供更高的效率。

这一大胆的举措挑战了长期以来的行业规范，提出了一个令人信服的论点，即优先考虑规模而不连接，可以产生更高效和可持续的结果。

可持续性是一个关键组成部分

随着数据中心规模和数量的增长，其对环境的影响受到密切关注。而认识到能源效率在数据中心运营的持续转型中发挥的关键作用，进一步强调了对可持续性的承诺。向更大园区的转变必须与减少环境影响的迫切要求紧密结合。对可持续性的强调不仅仅是一个流行语，而是一种战略认识，即这些由可再生能源供电的数据中心是效率和环保意识齐头并进的未来不可或缺的一部分。

虽然有些人可能会考虑获得电力、水和连接，但从客户的角度来看，传统需求将保持不变。数据中心提供商必须继续努力创新，以降低电力使用效率(PUE)和用水效率(WUE)，从而减少对柴油发电机的依赖。仅采购100%可再生能源和购电协议(PPA)，以使用专用太阳能和风电场为数据中心供电，这些都是关键举措。

在这个新时代，业界也前所未有地重视数据中心能为当地社区带来的好处。这包括努力建设与当地环境和谐的设施，减少数据中心建筑的负面景观。

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设计灵活性：适应动态景观

在数据中心技术的快速发展中，实现“人工智能就绪”不仅仅是技术实力，其取决于早期与那些需要人工智能就绪基础设施的客户接触的必要性。

这种战略合作不仅确保了共生关系，而且成为开发真正灵活和定制的基础设施的关键，这些基础设施可以与快速增长和不断变化的技术环境无缝发展。

这种早期参与模式的本质超越了传统的合作。这是一种动态且持续的对话，为所谓的“量身定制”方法奠定了基础。与静态解决方案不同，这种方法本质上是响应式的，认识到客户的需求和挑战不是一成不变的，而是会不断演变和完善。

挑战标签：超大规模园区的出现

很明显，人工智能正在改变数据中心的需求，并且正在讨论如何命名下一代数据中心——超大规模2.0、超大规模、千兆规模以及各种其他选项。

然而，“超大规模”不仅仅涉及物理尺寸;其还反映了所指的特定客户。“容纳超大规模客户的超大规模园区”一词更准确地定义了正在进行的行业转型。然而，无论使用什么术语，一个共同的挑战都是显而易见的：满足这些客户的巨大容量需求。目前欧洲超大规模设施在应对不断增长的人工智能市场方面的局限性凸显了这一挑战，而超大规模园区可能是答案。