不久前，关于人工智能的讨论还停留在理论性、实验性和推测性阶段，企业还在思考和讨论概念证明和未来的可能性。然而，如今人工智能正迅速成为全球商业转型的基石。
该技术正被用于从自动化日常任务到为产品和服务产生新想法的所有事情，预计其影响只会加速。
据麦肯锡称’秒 人工智能现状 报告截至去年，全球 65% 的组织已经将 AI 集成到至少一项业务功能中（2023 年这一比例为 50%）。同时， IDC 估计 今年全球数据生成量将达到 175 ZB，主要受人工智能工作负载、机器学习和实时数据处理的推动。
随着数据中心市场的爆炸式增长，人工智能将成为关键的增长动力。它’重塑支持数字化转型的物理基础设施。随着人工智能工作负载进入您的数据中心，您的基础设施是否已做好准备？
数据中心的人工智能：实时中断
现代人工智能应用正在突破当前 数据中心设计的极限。从管理使用机器学习算法的内部工作负载到通过预测模型提高能源效率和安全性，人工智能正在推动新的运营智能水平。
为这一转型提供支持的是配备 GPU 集群的高密度数据中心，这些集群能够管理大量并行工作负载以进行模型训练和推理。
但这并不是一个’放之四海而皆准的转变。每个地区、组织和设施的采用速度都不同，因此了解人工智能数据中心的发展方式至关重要。
AI数据中心基础设施：全球视角
虽然数据中心行业正在迅速成熟，但不同地区对人工智能的采用存在很大差异。例如：
- 北美拥有全球数据中心市场份额 40%以上，预计未来几年容量将增加 2.5 倍。
- 爱尔兰、丹麦和德国等国家正在成为数据中心枢纽，这得益于优惠的税收政策、强大的连通性和对可持续性的关注。
- 预计亚太地区将实现 最高增长率 （2025 年至 2030 年复合年增长率为 13.3%），其中以中国、日本、印度和新加坡为首。
随着这些生态系统的发展，底层基础设施也必须如此。
部署 AI 驱动型数据中心的 3 个阶段
将人工智能集成到数据中心运营中通常分三个阶段展开：
- 数据准备： 在此阶段，AI 从各种资源（如数据库、API、日志、图像、视频、传感器和其他可能实时或非实时的来源）收集数据。然后对这些数据进行标记/标注；删除错误并将其转换为 AI 模型可以理解的格式。这是模型准确性和性能的基础。
- 训练： 人工智能系统开始通过数据准备阶段来教导人工智能模型如何完成任务。人工智能模型的神经网络学习数据、其组成、其模式及其关系。这也被称为深度学习阶段。此阶段需要 GPU 丰富、高密度的数据中心环境来以最小的延迟处理 AI 工作负载。
- 推理/自主： 这是人工智能模型开始与外部生态系统、外部世界与新数据无缝集成的地方。这是做出最终决定和预测的地方。这也是人工智能基础设施需要布线、实时数据馈送和深度集成系统的地方。
克服基础设施挑战，支持人工智能驱动的数据中心
为了实现人工智能的自主性，必须解决几个基本挑战。
1.端口密度和机架空间
AI 工作负载通常依赖于通过高速、低延迟链路互连的 GPU 集群。这会导致端口密度高，从而显著增加空间和冷却要求。传统的机架设计’无法跟上时代的步伐。如果没有专门构建的基础设施，用于加速人工智能的硬件本身就会成为瓶颈。
2.有线媒体选择
在铜和光纤之间做出选择不再是一个技术争论—，而是一个战略争论。’人工智能网络需要长距离的高带宽和低延迟。在高性能环境中，通常首选光纤，但前提是经过适当的规划和安装。这里的失误可能会导致信号衰减和性能损失，尤其是在高噪音、高干扰的区域。
3.IT 与 BAS/BMS 的融合
支持 AI 的数据中心需要跨所有楼宇系统进行无缝、实时集成，因此 IT 与楼宇自动化系统 （BAS） 和楼宇管理系统 （BMS） 的融合至关重要。
然而，这种整合常常受到遗留基础设施、不同的控制协议以及被忽视的灰色空间区域的阻碍，这些区域包含关键支持系统，如 UPS 机组、冷水机组、 配电 和 HVAC 控制。
为了使人工智能能够实时优化能源、冷却和安全，这些灰色空间组件必须通过精心规划的布线统一且可靠地互连。否则，分散的监督和糟糕的连接可能会导致严重的性能和停机问题。
行动案例：智能构建，立即构建
已经没有时间再拖延了。随着人工智能不断渗透到商业模式、客户期望和数字工作流程中，数据中心必须跟上步伐。为了长期竞争力，应对这些挑战是不可妥协的。
您今天做出的基础设施决策将决定您的数据中心能否随着未来人工智能技术的快速发展而扩展。
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作者简介
阿布舍克·维尔马
高级解决方案顾问
Abhishek 是一名注册通信分发设计师 （RCDD）、行业 4.0 认证评估师和活跃的 BICSI 成员，拥有 15+ 年跨数据中心、智能建筑、医疗保健、酒店和园区环境设计智能、可扩展连接解决方案的经验。