Общая мощность гипермасштабных центров обработки данных вырастет почти в три раза в течение следующих шести лет на фоне спроса на ИИ, что существенно увеличит количество энергии, необходимое этим объектам.
Поскольку ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта находится в постоянном движении, операторы центров обработки данных планируют заранее, чтобы предвидеть необходимость в более высокой плотности и более производительной инфраструктуре для удовлетворения требований обработки.
Например, в новом отчете аналитика IDC прогнозируется, что в 2023 году предприятия во всем мире потратят почти 16 миллиардов долларов на генеративный искусственный интеллект. Эти расходы, включая программное обеспечение, а также соответствующее инфраструктурное оборудование и ИТ/бизнес-услуги, оцениваются в 143 доллара. миллиардов в 2027 году.
Результатом этого, по данным Synergy Research Group, является то, что средняя мощность любого гипермасштабного центра обработки данных, открывающегося в течение следующих нескольких лет, будет более чем вдвое превышать мощность нынешних объектов.
Также будет произведена некоторая модернизация существующих центров обработки данных для увеличения их мощности, а средняя ИТ-загрузка отдельных битовых блоков продолжает расти, в результате чего Synergy прогнозирует, что общая мощность всех гипермасштабируемых центров обработки данных почти утроится в ближайшие шесть лет.
Synergy основывала свой анализ на деятельности 19 крупнейших в мире компаний, предоставляющих облачные и интернет-услуги. Сюда входят поставщики SaaS, IaaS, PaaS, поиска, социальных сетей, электронной коммерции и игр.
По состоянию на 2023 год у этих гиперскейлеров по всему миру работало в общей сложности 926 массивных битовых систем, и Synergy заявила, что ей уже известно еще о 427 объектах, находящихся в стадии разработки.
Synergy сообщает, что общее количество центров обработки данных во всем мире уже удвоилось за последние пять лет. По прогнозам, их число будет продолжать расти более чем на сотню в год.
Однако недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта не обязательно ускорят строительство общежитий данных, а скорее «существенно увеличат» количество энергии, необходимое для работы этих объектов, благодаря растущему числу высокомощных ускорителей графических процессоров, втискивающихся в них. серверные узлы.
Это было отмечено другой исследовательской организацией Omdia, которая обнаружила, что спрос на серверы, оснащенные восемью графическими процессорами для обработки ИИ, также привел к росту средних цен на системы центров обработки данных.
Synergy уклоняется от ответа на вопрос, насколько, по ее мнению, необходимое количество энергии «существенно увеличится».
Однако в недавнем исследовании было подсчитано, что интеграция генеративного ИИ в каждый Google поиск потенциально может потреблять такое же количество энергии, как и страна размером с Ирландию.
Старший директор по исследованиям IDC в Европе Эндрю Басс согласился, что ИИ стимулирует спрос на более высокопроизводительную инфраструктуру центров обработки данных.
«Мы видим, как устанавливается огромное количество ускоренных вычислительных мощностей», — сказал он нам. «Мы видим, как гиперскейлеры покупают значительное количество ускорителей искусственного интеллекта, которые выходят на рынок для поддержки крупных генеративных и преобразовательных моделей для клиентов B2C и B2B, а также многие организации, пытающиеся получить некоторые поставки».
По словам Басса, это увеличивает удельную мощность серверов и создает множество проблем с электропитанием и охлаждением. «Многие центры обработки данных построены с бюджетом мощности от 7,5 до 15 кВт на стойку, но теперь одна Nvidia DGX может потреблять до 10 кВт, то есть весь бюджет мощности используется одним блоком высотой 10U», — пояснил он.
Главный аналитик Synergy Джон Динсдейл рассказал нам, что проблемы с питанием заставляют операторов гипермасштабируемых объектов переосмысливать некоторые архитектуры своих центров обработки данных и планы развертывания, чтобы изменить компоновку и обеспечить гораздо более высокую плотность мощности на стойку и, возможно, даже пересмотреть расположение своих общежитий данных.
«Речь идет не только о доступности и стоимости электроэнергии», — сказал Динсдейл. «Многие рабочие нагрузки ИИ не так чувствительны к задержкам, как другие рабочие нагрузки, поэтому могут позволить оператору размещать центры обработки данных в более удаленных и менее дорогих местах. Например, мы уже наблюдаем рост гипермасштабируемых центров обработки данных на Среднем Западе США, опережающий рост в других регионах, таких как Северная Вирджиния и Кремниевая долина. Мы полностью ожидаем продолжения этой тенденции», — добавил он.
Буквально на этой неделе Nvidia и тайваньский производитель электроники Foxconn объявили о планах объединиться и построить так называемые «фабрики искусственного интеллекта», то есть центры обработки данных, предназначенные для обработки искусственного интеллекта.
«Появился новый тип производства — производство интеллекта. И центры обработки данных, которые их производят, являются фабриками искусственного интеллекта», — заявил в своем заявлении генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, добавив, что Foxconn обладает опытом и масштабами для создания таких фабрик искусственного интеллекта по всему миру.
Foxconn будет использовать технологии Nvidia для разработки новых центров обработки данных для сервисов генеративного искусственного интеллекта, которые охватывают целый ряд приложений, включая промышленных роботов и беспилотные автомобили. Ожидается, что Foxconn создаст большое количество систем на базе процессоров, графических процессоров и сетей Nvidia для своей глобальной клиентской базы, многие из которых стремятся создать и управлять собственными фабриками искусственного интеллекта, утверждает Nvidia. ®
