– Rynek sztucznej inteligencji rozwija się bardzo szybko. Wierzymy, że AI stanie się podstawową technologią dla przedsiębiorstw, umożliwiając szybsze osiągnięcie pożądanych rezultatów i znaczną poprawę produktywności – mówi Evan Sparks, dyrektor ds. produktów sztucznej inteligencji w Hewlett Packard Enterprise. – W chwili, gdy sztuczna inteligencja staje się dominującym narzędziem pracy w centrach danych, organizacje muszą zacząć świadomie myśleć o projektowaniu pełnego zestawu rozwiązań do wyzwań związanych z tą technologią. Już teraz obserwujemy ogromne zapotrzebowanie na akceleratory obliczeniowe AI, ale odpowiedź na to zapotrzebowanie właściwym poziomem infrastruktury i pamięci masowej oraz zapewnienie skalowalności wymaga dobrze zaprojektowanych platform oprogramowania. Aby temu sprostać, przedsiębiorstwa powinny szukać rozwiązań, takich jak wyspecjalizowane oprogramowanie do rozwoju uczenia maszynowego i zarządzania danymi, które zapewniają wgląd w wykorzystanie danych i dają pewność, że dane są zabezpieczone i wiarygodne. Wraz z wdrażaniem kompleksowych rozwiązań dla centrów danych, które zostały zaprojektowane z myślą o zrównoważonym przetwarzaniu, możemy umożliwić naszym klientom pomyślne projektowanie i wdrażanie sztucznej inteligencji, robiąc to w sposób odpowiedzialny.

Uwolnienie pełnego potencjału sztucznej inteligencji

Przewodnik „AI-Ready Data Center” Schneider Electric odkrywa krytyczne punkty przecięcia sztucznej inteligencji i infrastruktury centrów danych, odnosząc się do kluczowych kwestii, takich jak:

• Wskazówki dotyczące czterech kluczowych atrybutów i trendów AI, które stanowią podstawę wyzwań związanych z infrastrukturą fizyczną w zakresie zasilania, klimatyzacji precyzyjnej, szaf rack i zarządzania oprogramowaniem.
• Zalecenia dotyczące oceny i obsługi serwerów szkoleniowych AI o ekstremalnej gęstości mocy.
• Wskazówki dotyczące pomyślnego przejścia z chłodzenia powietrzem na chłodzenie cieczą w celu obsługi rosnącej mocy obliczeniowej (TDP) obciążeń AI.
• Proponowane specyfikacje szaf rack, aby lepiej pomieścić serwery AI, które wymagają dużej mocy, kolektorów chłodzących i orurowania oraz dużej liczby kabli sieciowych.
• Wskazówki dotyczące korzystania z oprogramowania do zarządzania infrastrukturą centrum danych (DCIM), systemów zarządzania energią elektryczną (EPMS) i systemów zarządzania budynkami (BMS) do tworzenia cyfrowych bliźniaków centrów danych, operacji i zarządzania aktywami.
• Perspektywy na przyszłość w zakresie nowych technologii i podejść projektowych, które pomogą sprostać rozwojowi sztucznej inteligencji.

Źródło: SCHNEIDER ELECTRIC