
。考虑作者:是数据德科技
。高档副总裁Marie Hattar 。中心 人工智能(AI)对核算资源的架构贪婪需求推进了基础设备的革新,业界正着力处理怎么满意AI在功率、推动可扩展性以及功率等方面的模化需求。这促进很多出资涌入
,落地旨在从头配置数据中心架构,考虑以更好应对上述及其他技能要求
。数据问题的中心中心在于 ,智能性的架构构建需求巨大的算力支撑
。跟着AI杂乱度以每年一个数量级的推动速度递加,数据中心有必要快速扩展
。模化一个直观的落地参照可以阐明这一需求增加的速度:到2027年 ,AI作业负载的考虑动力消耗将超越阿根廷的年用电量。 。没有全能之法。 AI正在从头界说各类数据中心的架构,包含超大规划数据中心 、现场数据中心、主机保管数据中心和边际数据中心。迄今为止,咱们的注意力首要会集在超大规划数据中心的竞赛上。指数级增加的核算资源需求正在催生站点容量超越1GW的AI集群。麦肯锡猜测
,到2030年
,欧洲和美国60%以上的AI作业负载将保管在超大规划基础设备上。 。从超大规划 。数据中心。到边际:架构。的演进。 数据中心有必要可以支撑像大型言语模型(LLM)练习这样的AI作业负载 |