人工智能提高數(shù)據(jù)中心的成本和控制需求

　　人工智能(AI)正在改變計算和數(shù)據(jù)分析的世界。機器學習質量、自然語言處理、計算機視覺和語音識別等人工智能應用正在為企業(yè)和消費者帶來新的功能和效率。然而不久前，人工智能也有很高的代價：需要大量的計算能力緊迫性、內存、存儲和能源來運行機構。

　　數(shù)據(jù)中心是數(shù)字經(jīng)濟的支柱非常激烈，托管著為互聯(lián)網(wǎng)和云服務提供動力的服務器、網(wǎng)絡和軟件多種場景。數(shù)據(jù)中心消耗大量電力科技實力，約占全球能源需求的1%。隨著人工智能變得更加廣泛和復雜集中展示，數(shù)據(jù)中心將需要升級其硬件和基礎設施可靠保障，以滿足不斷增長的人工智能處理需求。這將從多個方面增加數(shù)據(jù)中心的運營成本建設。

　　首先共同，數(shù)據(jù)中心需要投資更強大、更專業(yè)的處理器，例如GPU(圖形處理單元)在此基礎上、TPU(張量處理單元)或FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)，這些處理器可以處理人工智能算法所需的大量并行計算探索創新。這些處理器比傳統(tǒng)的CPU(中央處理器)更昂貴開展，而且消耗更多的能源并產(chǎn)生更多的熱量。數(shù)據(jù)中心將需要購買更多的此類處理器并將其安裝到服務器中迎來新的篇章，這將增加數(shù)據(jù)中心的資本支出和運營支出解決方案。

　　其次，數(shù)據(jù)中心需要擴展其存儲容量和帶寬共同學習，以容納人工智能應用生成和消耗的大量數(shù)據(jù)交流研討。數(shù)據(jù)是人工智能的燃料，人工智能模型需要訪問、處理和存儲來自各種來源的海量數(shù)據(jù)順滑地配合，例如圖像更加完善、視頻、文本上高質量、音頻精準調控、傳感器等。數(shù)據(jù)中心將需要添加更多硬盤相對較高，將固態(tài)硬盤或閃存設備安裝到服務器上信息化，并升級網(wǎng)絡設備和電纜以支持更快的數(shù)據(jù)傳輸速度發展需要。這些升級還將增加數(shù)據(jù)中心硬件和維護的成本創新內容。

　　第三，數(shù)據(jù)中心需要改進其冷卻系統(tǒng)和能源效率信息，以應對人工智能處理器更高的熱量輸出和功耗實踐者。冷卻是數(shù)據(jù)中心的主要挑戰(zhàn)和支出之一，約占數(shù)據(jù)中心總能耗的40%廣泛關註。人工智能處理器比CPU產(chǎn)生更多熱量豐富，這意味著數(shù)據(jù)中心將需要安裝更多風扇、空調顯示、液體冷卻系統(tǒng)或其他冷卻解決方案善於監督，以防止硬件過熱和損壞。數(shù)據(jù)中心還需要優(yōu)化能源使用并采購更多可再生能源豐富內涵，以減少碳足跡和電費數據。

　　為了有效管理這些不斷上升的成本，數(shù)據(jù)中心需要利用下一代數(shù)據(jù)中心基礎設施管理(DCIM)軟件就能壓製。DCIM提供對數(shù)據(jù)中心運營的全面監(jiān)督和控制邁出了重要的一步，使管理員能夠實時監(jiān)控和管理電源和冷卻。其可以通過識別未充分利用的資源來優(yōu)化能源消耗發揮，并通過檢測熱點來提高冷卻效率品牌。通過提供有關用電量、空間和冷卻能力的分析足夠的實力，DCIM軟件可以幫助數(shù)據(jù)中心更準確地規(guī)劃未來的擴展或升級和諧共生，從而有可能減少資本和運營支出。通過實時監(jiān)控全面闡釋、預測分析和資源優(yōu)化用上了，DCIM軟件可以有助于控制與運行數(shù)據(jù)中心相關的不斷增加的成本。

　　總之智能化，人工智能將需要更強大的處理器生產製造、更多的存儲容量和帶寬以及更多的冷卻系統(tǒng)和能源效率，從而增加數(shù)據(jù)中心的運營成本綜合措施。數(shù)據(jù)中心將不得不大力投資升級硬件和基礎設施多元化服務體系，以支持對人工智能服務不斷增長的需求處理。然而，從長遠來看實力增強，這項投資也可能會得到回報自然條件。因為人工智能與DCIM軟件等管理解決方案相結合，可以幫助數(shù)據(jù)中心提高性能、可靠性體系流動性、安全性和可持續(xù)性。

來源：千家網(wǎng)