大容量數據中心如何在AI數據需求飆升的情況下保持冷靜

　　隨著人工智能(AI)技術的快速發展，全球對數據的需求正以前所未有的速度增長。大容量數據中心作為數據存儲和處理的核心，面臨著前所未有的挑戰。本文將探討在AI數據需求飆升的情況下，數據中心如何保持冷靜，即如何有效應對這些挑戰。

　　技術趨勢與挑戰

　　高速傳輸技術的發展

　　根據中興通訊的報告，為了應對數據量的激增，數據中心需要采用高速傳輸技術，如超過400Gbit/s的單波傳輸、波段擴展、空間分割復用(SDM)、光層運維管理(OAM)以及性能監測等技術。這些技術的進步不僅在學術研究中得到體現，也在行業標準化中發揮作用。預計到2030年，人類將進入堯字節級別的數據量時代，網絡通信需要處理2000億個連接，接入帶寬需求高達太比特每秒，單纖容量突破100Tbit/s。

　　AI算力的增長

　　華為預測，到2030年全球AI計算算力將超過105ZFLOPS(FP16)，AI計算算力成為數據中心發展的最大驅動力和決定性因素。這意味著數據中心需要在算力規模、架構、算法優化、跨網協同等領域持續創新和快速迭代。

　　應對策略

　　提升能源使用效率

　　數據中心的總耗電量在ICT行業占比超過80%，提升能源使用效率、實現綠色低碳是數據中心可持續發展的首要任務。例如，美國政府通過數據中心優化倡議(DCOI)要求新建數據中心PUE低于1.4.老舊改造數據中心PUE低于1.5.

　　跨數據中心資源整合

　　隨著云計算、低時延大帶寬網絡互連技術的發展，跨多個數據中心的資源整合成一個“虛擬數據中心”，實現業務的Regionless化，即業務部署對地域無感知，實現數據的高可靠、業務的連續性去地域化。

　　基于AI的高可靠技術

　　數據中心將利用AI技術提前預防發現隱患，與內部環境和外部環境結合，利用AI預防算法深度自學習、大數據分析算法，進行災難關聯智能預測，并做到自動化預防響應。

　　數據中心數字孿生技術

　　數字孿生技術通過歷史數據、實時數據、算法模型等，實現對物理實體全生命周期的模擬、驗證、預測、優化、控制。在數據中心設計、建設、運維階段的應用將大幅提升數據中心自動化、智能化水平。

　　異構算力池化

　　隨著AI大模型及元宇宙數字孿生時代的到來，云上GPU/NPU異構算力將逐步取代通用CPU成為AI大模型訓練推理的關鍵生產資料。通過軟件定義的GPU/NPU池化算力，實現CPU與GPU設備的解耦，提供更有彈性的資源。

　　無損數據中心網絡

　　為了實現無損網絡，在數據中心內部將引入超融合交換技術，實現零丟包、10us級的低時延轉發能力。同時，跨數據中心也需要具備無損網絡的能力，為時延敏感類應用提供零丟包、確定時延的通信保障。

　　結論

　　大容量數據中心在AI數據需求飆升的情況下，需要通過技術創新、資源整合、智能化管理等策略來保持冷靜。這不僅涉及到硬件和軟件的升級，也涉及到數據中心運營模式的轉變。通過這些措施，數據中心可以更有效地應對AI時代帶來的挑戰，為數字經濟提供更可靠的支持。

　　來源：千家網