數據中心已成為連接我們數字互聯世界的基石。與此同時，人工智能(AI)和機器學習(ML)的快速增長和應用正在影響數據中心的設計和運營。

與人工智能相關的培訓需求正在推動新的芯片和服務器技術以及對極端機架功率密度的需求。

在設計人工智能系統時，訓練和推理之間的區別至關重要。訓練工作量用于訓練人工智能模型，如大型語言模型(LLM)。這些工作負載需要將大量數據饋送到具有加速器處理器的專用服務器。

根據應用程序的需求，推理模型可能會部署在邊緣設備或云服務器上，并將之前訓練的人工智能模型投入生產，以預測新查詢(輸入)的輸出。

這種對高性能計算的需求增加了對強大服務器、GPU(圖形處理單元)和數據中心內其他專業硬件的需求，以支持工作負載。

與此同時，邊緣計算的興起在一定程度上是由人工智能應用推動的，邊緣計算使計算資源更接近數據生成的位置。

在實時處理至關重要的場景中，部署邊緣數據中心是為了減少延遲并提高人工智能應用程序的性能，比如監控醫院患者的行動以確保他們的安全。

支持這些人工智能應用程序的服務器使用先進的人工智能芯片組，通常被稱為人工智能加速器。這些芯片組在提高人工智能應用程序在各個領域的性能方面發揮著至關重要的作用。

能源消耗和電力需求

現代數據中心使用高密度服務器和設備，需要更多的處理能力。 這導致能源使用集中在較小的空間，增加了整體能源足跡，這可能會引起人們對處理人工智能操作所需的能源量的擔憂。

例如，如果您的 AI 模型正在運行緊急車輛路線，則需要處理高清視頻和交通模式，以執行實時操作以疏通交通。

這可能是一個由高速網絡邊緣人工智能數據中心組成的 IT 網絡，可以處理大量數據并提供實時決策和預測。

隨著對人工智能的依賴持續，新技術和新工藝將被部署，使人工智能更快、更準確、更高效。

其中一項技術是以邊緣人工智能數據中心的形式將壓縮模型轉移到邊緣。 這將使企業能夠將應用程序與模型相匹配，并優化性能和能源使用。

數據流量快速增長

自主人工智能代理和決策程序的出現有可能徹底改變業務運營的各個方面。 這些智能程序獨立執行任務，適應環境并從中學習。

隨著人工智能驅動的自動化程度不斷提高，數據中心員工可以自動執行日常任務，減少手動工作量并提高整體效率，因為服務器系統維護或系統監控等職責可以由這些智能程序來處理。

人工智能和數據中心的演變

隨著人工智能技術的進步，它將繼續影響數據中心的設計和運營。 雖然這些進步帶來了效率和創新，但也帶來了與能源消耗、電力和冷卻系統相關的挑戰。

人工智能的不斷進步只會繼續下去，為了滿足這些不斷變化的需求，數據中心行業需要適應。

施耐德電氣提供有關采用可擴展且靈活的基礎設施設計以支持密集型人工智能工作負載的最佳實踐指南。 策略包括部署高效、大容量的電源系統和液體冷卻系統、48U寬機柜、升級硬件以及數據中心基礎設施管理。