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[導(dǎo)讀]回望2024,人工智能(AI)對行業(yè)產(chǎn)生的影響顯露無疑。去年,數(shù)據(jù)中心對AI計算的需求呈指數(shù)級增長,這將促使行業(yè)采用更高效的流程,加快構(gòu)建速度,并更具創(chuàng)造性地解決問題。如今看來,這一預(yù)測不僅成真,而且實際趨勢比我們當(dāng)初預(yù)想的還要顯著。2025年,行業(yè)對更高效戰(zhàn)略的需求已經(jīng)十分明顯。目前,有一些重大的舉措和雄心勃勃的計劃已經(jīng)成形,數(shù)據(jù)中心建設(shè)的變革將助力云計算繼續(xù)進(jìn)階。

回望2024,人工智能(AI)對行業(yè)產(chǎn)生的影響顯露無疑。去年,數(shù)據(jù)中心對AI計算的需求呈指數(shù)級增長,這將促使行業(yè)采用更高效的流程,加快構(gòu)建速度,并更具創(chuàng)造性地解決問題。如今看來,這一預(yù)測不僅成真,而且實際趨勢比我們當(dāng)初預(yù)想的還要顯著。2025年,行業(yè)對更高效戰(zhàn)略的需求已經(jīng)十分明顯。目前,有一些重大的舉措和雄心勃勃的計劃已經(jīng)成形,數(shù)據(jù)中心建設(shè)的變革將助力云計算繼續(xù)進(jìn)階。

迎接AI時代,智算中心高效運營需要關(guān)鍵基石

AI在生活和工作各方面的廣泛應(yīng)用令人嘆為觀止。據(jù)說電話從發(fā)明到走向千家萬戶花費了50年的時間,而互聯(lián)網(wǎng)從誕生到全面普及只用了20年。同樣,AI似乎只需很短的時間就能達(dá)到同樣的普及程度,迅速在企業(yè)領(lǐng)域開拓出新的應(yīng)用場景,而這些場景中的絕大多數(shù)都將由數(shù)據(jù)中心來支撐。

然而,這其中有一個關(guān)鍵因素不容小覷。在諸多AI體系和應(yīng)用的場景中,結(jié)構(gòu)化布線仍然是智算中心的基礎(chǔ)。隨著AI持續(xù)推動著更為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,結(jié)構(gòu)化布線以一種標(biāo)準(zhǔn)化的模式不僅能夠指導(dǎo)布線系統(tǒng)按照符合國際標(biāo)準(zhǔn)的方式進(jìn)行設(shè)計和安裝,同時還能提供一個頗為靈活且能適應(yīng)未來需求的解決思路,以支持AI硬件設(shè)備的多次迭代。

事實上,結(jié)構(gòu)化布線系統(tǒng)在提升智算中心的性能、效率和可靠性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。其優(yōu)勢尤為顯著。在擴(kuò)展性方面,結(jié)構(gòu)化布線為集群的擴(kuò)展與升級提供了極大便利,使設(shè)備的新增與調(diào)整更加靈活,從而輕松滿足業(yè)務(wù)增長需求。此外,在交付效率上,合理規(guī)劃布線不僅優(yōu)化了部署流程,還能大幅縮短項目交付周期,提高整體運營效率。

建設(shè)熱潮洶涌澎湃

科技巨頭們正以空前的速度“大興土木”,隨著AI計算競賽愈演愈烈,其十年資本支出平均值也被不斷推高。不僅AI技術(shù)本身在不斷進(jìn)化,其交付模式也在革新;“人工智能即服務(wù)”的理念正為企業(yè)采用AI鋪就坦途,尤其是生成式AI,它能在客戶服務(wù)到長期財務(wù)規(guī)劃等諸多領(lǐng)域大顯身手。事實上,數(shù)據(jù)中心自身也越來越多地借助生成式AI來應(yīng)對經(jīng)驗IT員工長期短缺的難題,通過運用AI來監(jiān)控、管理和支持精干的IT團(tuán)隊,從而提升團(tuán)隊的工作效率。借助直觀的提問和建議獲取方式,技術(shù)能力一般的IT團(tuán)隊也能超常發(fā)揮,緩解數(shù)據(jù)中心所面臨的部分勞動力壓力。

選擇核能發(fā)電是順理成章之舉。相比化石燃料驅(qū)動的能源,核能穩(wěn)定、可擴(kuò)展且相對可持續(xù)。與此同時,數(shù)據(jù)中心也在紛紛部署高效的液冷系統(tǒng)以取代能效較低的強(qiáng)制風(fēng)冷系統(tǒng),竭盡所能降低能耗,這既關(guān)乎經(jīng)濟(jì)效益,也是環(huán)境責(zé)任的體現(xiàn)。隨著GPU驅(qū)動的AI計算規(guī)模不斷擴(kuò)大,這些節(jié)能效率將愈發(fā)凸顯,網(wǎng)絡(luò)正常運行時間增加所帶來的益處也將更加突出,畢竟過熱是導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中斷和過早出現(xiàn)組件故障的罪魁禍?zhǔn)住?

高密度光纖在智算中心的角色將更加重要

可以看到,目前數(shù)據(jù)中心的光纖基礎(chǔ)設(shè)施在AI計算設(shè)施中的密度不斷增加。AI陣列中的GPU需要全面聯(lián)網(wǎng),即每個GPU間都能夠互相通信,而這就將復(fù)雜性提高了一個層級,也使冷卻工作變得更加復(fù)雜。為了應(yīng)對所需的龐大光纖基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)據(jù)中心將使用高密度光纖系統(tǒng)來建立那數(shù)量龐大的連接,在現(xiàn)有空間內(nèi)盡可能多地布設(shè)光纖和連接器,為AI網(wǎng)絡(luò)提供動力。

通過將更多計算資源集中到更少的機(jī)架中,數(shù)據(jù)中心不僅能夠降低能源消耗,還能簡化冷卻需求。此外,隨著超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心從2x400G(聚合800G)遷移至原生800G,這種先進(jìn)的光纖基礎(chǔ)設(shè)施將提供一些急需的通道容量,以應(yīng)對未來不斷增長的需求。

算力利用率(MFU)是衡量智算中心效率的關(guān)鍵指標(biāo),而高密度光纖系統(tǒng)的優(yōu)化不僅關(guān)系到連接的數(shù)量,更直接影響算力的實際發(fā)揮。目前,國內(nèi)大多數(shù)計算集群的算力利用率仍低于30%,其中很大一部分原因在于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的優(yōu)化不足。結(jié)構(gòu)化布線能夠在確保高密度光纖部署的同時,提升網(wǎng)絡(luò)可用性,降低設(shè)備故障率,從而提高GPU的利用率。相比之下,直連方式在大規(guī)模設(shè)備互聯(lián)時部署復(fù)雜、容易出錯,限制了整體算力效率的提升。而在400G、800G等高帶寬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,結(jié)構(gòu)化布線還能有效避免光纖過度彎折導(dǎo)致的信號損耗,保障AI計算網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可持續(xù)擴(kuò)展性。

多租戶數(shù)據(jù)中心——標(biāo)準(zhǔn)化和靈活性

根據(jù)對超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心及其許可人工智能即服務(wù)模式的大規(guī)模研究,觀察其與企業(yè)的關(guān)聯(lián),2025年還有另一關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域不容忽視,那就是多租戶數(shù)據(jù)中心(MTDC)將如何為企業(yè)客戶開辟發(fā)展新路徑。無論企業(yè)身處哪個行業(yè),多租戶數(shù)據(jù)中心必須保持靈活性,以滿足企業(yè)迅速演變的需求。

在這一領(lǐng)域,密集光纖基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化方法也很關(guān)鍵,因為它能有效降低對IT人員的依賴,簡化配置變更流程。目前,多家頂尖光纖基礎(chǔ)設(shè)施制造商正在推出或優(yōu)化更簡便、更即插即用的技術(shù),旨在助力所有數(shù)據(jù)中心(尤其是多租戶數(shù)據(jù)中心)降低技能門檻,提升敏捷性和響應(yīng)速度,即便在IT團(tuán)隊人員精簡的情況下,也能確保服務(wù)水平協(xié)議(SLA)的履行。

未來:延續(xù)與升級

在AI時代來臨之際,數(shù)據(jù)中心將發(fā)生的根本性變化將愈發(fā)顯著。從選址到規(guī)模,超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和多租戶數(shù)據(jù)中心都需要在擴(kuò)大光纖傳輸能力的同時,縮小光纖的物理尺寸,引入新型冷卻技術(shù),并重新評估電力采購與使用模式。遺憾的是,頂級IT專業(yè)技術(shù)人才短缺的狀況短期內(nèi)難以緩解,但AI本身已展現(xiàn)出借助生成式AI驅(qū)動的監(jiān)控與管理功能來協(xié)助運營商填補(bǔ)人才缺口的潛力。

隨著AI在企業(yè)級領(lǐng)域的持續(xù)滲透,數(shù)據(jù)中心將肩負(fù)起提供海量計算資源,將AI的潛力轉(zhuǎn)化為切實商業(yè)價值的重任。與AI一樣,數(shù)據(jù)中心也將不斷創(chuàng)新與調(diào)整,以滿足日益變化的需求,為這一快速發(fā)展的行業(yè)提供最優(yōu)化的解決方案。

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