Бурное внедрение ИИ в Китае привело к простаиванию дата-центров

Погружение Китая в область ИИ привело к созданию значительного избыточного объема мощностей центров обработки данных.

Согласно исследованиям китайских СМИ, игроки рынка центров обработки данных построили слишком много мощностей, не обладая достаточной квалификацией для выполнения сложных процессов в области ИИ, и переоценили спрос.

Китай планирует к 2025 году создать 50 интеллектуальных вычислительных центров, увеличив свою вычислительную мощность на треть в течение четырех лет. Однако, по одной из оценок, на данный момент уже строится 70 новых центров.

В отличие от центров обработки данных на базе CPU, традиционно используемых в прошлом, центры обработки данных для ИИ интегрируют графические процессоры (GPU) и другие типы чипов для одновременной обработки больших объемов данных. Такие центры потребляют до четырех раз больше энергии по сравнению с традиционными центрами обработки данных.

В отчете, опубликованном в конце прошлого года изданием AI Technology Review, указывалось, что рынок «слепо продвигал» строительство центров обработки данных и переоценил спрос, что привело к простаивающим серверам, а в некоторых случаях — к закрытию интеллектуальных вычислительных центров.

По оценке, эксплуатация интеллектуального центра обработки данных с 1 250 серверами, поддерживающими обучение и инференцию крупных моделей, может обходиться до 1 миллиард китайских юаней (141 миллион долларов США) в год, главным образом за счет затрат на электроэнергию и амортизацию.

Источник: Data Center Knowledge

AI News

Статьи и новости о нейросетях и искусственном интеллекте, просто и понятно о сложных технологиях. Освещает современные тенденции, объясняет, как работают ИИ-системы, и показывает, каким образом нейросети меняют различные сферы жизни. Регулярно собирает подборки и топы полезных нейросетей, тщательно отбирая актуальные инструменты и сервисы, которые могут существенно упростить рабочие и повседневные задачи. В своих подборках делится описаниями возможностей каждой нейросети, а также рекомендациями по их применению, чтобы помочь читателям быстро разобраться в новых технологиях и использовать их с максимальной пользой.

Социальные сети автора: