Искусственный интеллект изменяет мир, и, по прогнозам, его мировая рыночная стоимость к 2030 году составит 2-4 триллиона долларов США.
Будущее наступает уже сейчас, и кажется, что каждые несколько месяцев мы становимся свидетелями большого технологического прорыва.
ИИ пробрался во все аспекты нашей жизни, кардинально трансформируя нашу работу и досуг. Центры обработки данных находятся в центре этого ажиотажа. Проще говоря, ИИ — это использование компьютерных систем для имитации процессов человеческого интеллекта. Это включает обучение, рассуждения и, что особенно интересно, самокоррекцию. Другими словами, это как наличие человеческого мозга в компьютере. Билл Гейтс сравнил его рост с началом некоторых из самых важных технологических достижений в истории.
Рост ИИ ошеломляет. Например, ChatGPT достиг миллиона пользователей всего за пять дней; для Netflix достижение этого рубежа потребовало несколько лет. Энтузиазм в отношении внедрения технологий очевиден из этих примеров взрывного роста.
Однако ИИ имеет удивительно большой аппетит к данным, и вычислительная мощность, необходимая для обработки этих данных, огромна, особенно с учетом того, что она только возрастет. Вот где на помощь приходит инфраструктура центров обработки данных. Центры обработки данных являются основой цифрового мира и уже не просто хранилища, а быстро эволюционируют в целые экосистемы. Эти экосистемы потребляют много энергии, требуя быстрой вычислительной мощности для энергоемких процессов и эффективной передачи данных по всему миру.
Центры обработки данных содержат ряды серверов, системы хранения и сложные сети, которые облегчают поток информации. Такие объекты необходимы для различных задач, от поисковых запросов до финансовых транзакций и цифровых взаимодействий, и обычно остаются незаметными, выполняя свои задачи. Как бы значительны ни были требования и возможности ИИ, важно обеспечить их совместимость с инфраструктурой центров обработки данных.
Каждое вычисление при обработке данных является ключевым для ИИ, и эффективность этих процессов зависит от трех основных типов процессоров: графического процессора (GPU), центрального процессора (CPU) и тензорного процессора (TPU).
С одной стороны, графический процессор отлично управляет параллелизмом, что делает его отличным для обучения ИИ-моделей. С другой стороны, центральный процессор обеспечивает большую гибкость в одновременном выполнении множества задач на увеличивающемся масштабе. Наконец, тензорный процессор, разработанный компанией Google в этой сфере, лучше всего подходит для выполнения максимального количества ИИ-задач за минимальное время.
Интеграция ИИ в центры обработки данных представляет собой ряд вызовов:
Энергия: Процессы обучения ИИ требуют высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры, что предусматривает наличие надежных и достаточных систем электроснабжения.
Связь: Бесшовная, высокоскоростная и низкозатратная сетевая связь жизненно необходима для эффективной передачи данных и коммуникации.
Охлаждение: Рабочие нагрузки ИИ генерируют значительное количество тепла, требуя передовых систем охлаждения для поддержания оптимальных рабочих температур.
ИИ постоянно развивается, и, следовательно, необходимо вносить изменения в регулирование. Например, недавно выпущенный ЕС Закон об ИИ классифицирует применение ИИ на четыре уровня риска: неприемлемый, высокий, ограниченный и минимальный или отсутствующий риск. В то же время, Директива NIS2 расширила регулирование кибербезопасности, охватывая цифровую сферу.
Таким образом, одной из основных задач, стоящих перед отраслями, включая центры обработки данных, будет обновление в соответствии с этими регуляторными требованиями. ИИ развивается быстрее и дальше, чем что-либо, что мы видели в последние годы, и центры обработки данных должны двигаться столь же быстро, чтобы успевать за изменяющимися параметрами и пределами риска, которые сейчас определяются.
В итоге, революция ИИ меняет работу нашей цифровой инфраструктуры, и центры обработки данных — одни из первых, на кого это влияет. Эта трансформация имеет решающее значение, потому что, по мере того как мы открываем новые способы применения ИИ, нам потребуется все: от технологических достижений до соответствия регуляторным требованиям. Это касается как технологического прогресса, так и необходимости справляться с новыми законами и регламентами, которые нарастают с ростом ИИ. Таким образом, история ИИ и центров обработки данных – это история непрерывного развития и взаимного формирования друг друга.
Источник: Artificial Intelligence News
