Последние достижения в области технологий предоставили возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в руки обычных пользователей. Искусственный интеллект обеспечивает инновации практически во всех отраслях промышленности, где его способность адаптироваться и реагировать на меняющиеся требования создает новые захватывающие возможности. От автомобилей, на которых мы ездим, до умных ферм, которые формируют будущее сельскохозяйственной отрасли, трудно найти отрасль, которая не будет преобразована с помощью ИИ.
Рост и развитие приложений искусственного интеллекта стимулирует спрос на передовую инфраструктуру, которая обеспечит более высокую скорость передачи данных, большую пропускную способность и более высокие частоты. Чтобы ответить на растущий спрос, который создаст бурный рост ИИ, этим архитектурам потребуется масштабирование и возможность быстрой реконфигурации.
Центры обработки данных являются важнейшим компонентом нашей современной сетевой инфраструктуры. Популярный образ центра – это большое складское здание, заполненное стойками с компьютерным оборудованием. Многие из них представляют собой корпоративные центры обработки данных, принадлежащие отдельным организациям, коммерческим или государственным. Эти выделенные серверы обрабатывают информацию локально, беря на себя контроль над собственными потребностями в данных. Хотя эти узлы связи являются частью решения по обработке данных, они являются лишь небольшим элементом общей стратегии.
Гипермасштабные центры обработки данных обеспечат вычислительную мощность, необходимую для революции искусственного интеллекта. Как следует из названия, гипермасштабируемые установки намного больше, чем традиционные центры обработки данных, и могут обслуживать множество пользователей. Наряду с ростом размеров число гипермасштабных центров обработки данных значительно увеличивается за счет увеличения количества приложений, требующих больших объемов данных, таких как искусственный интеллект.
Сложность и разнообразие приложений искусственного интеллекта означают, что каждая гипермасштабируемая установка будет разной, каждая из которых будет расположена практически в любой точке мира. Это создает потребность в очень гибких решениях. Клиенты хотят получить выгоду от повышения производительности новейших сетей передачи данных и должны быть уверены, что их оборудование сможет соответствовать их требованиям. Поэтому гибкость масштабирования в соответствии с потребностями в данных имеет жизненно важное значение для удовлетворения ожиданий клиентов.
Электрические разъемы являются ключом к возможности быстрой реконфигурации. Разъемы передают питание и сигналы, обеспечивая при этом качество проходящих через них данных, и именно здесь в игру вступает целостность сигнала (ЦС). ЦС описывает качество электрических сигналов, которые передаются через разъемы и по кабелям. Новейшие разъемы имеют низкий профиль, небольшой размер и уменьшенное расстояние между контактами, что делает их подходящими для новейших компактных серверных приложений. Высокая плотность сигналов, проходящих через ограниченное пространство, может вызвать помехи из-за перекрестных помех. Поэтому кабели, разъемы и дорожки печатной платы, по которым проходит сигнал, спроектированы специально для сохранения ЦС.
Электроэнергия играет огромную роль в будущем наших сетей передачи данных. Хотя точные прогнозы различаются в зависимости от источника, по оценкам, к концу этого десятилетия в центрах обработки данных будет использоваться до 4 процентов всей электроэнергии, вырабатываемой в мире. Хотя ЦС жизненно важен для качества связи, распределение электроэнергии будет столь же важно для обеспечения бесперебойной работы гипермасштабных центров обработки данных.
Эффективное использование энергии имеет важное значение для минимизации эксплуатационных расходов и максимизации производительности. Распределение электроэнергии и модульная инфраструктура также имеют решающее значение для расширения. Модульный источник питания позволяет центрам обработки данных увеличивать мощность по мере необходимости, не нарушая существующие операции. Аппаратное ускорение может сыграть важную роль в эффективных вычислениях в центрах обработки данных. Аппаратное ускорение позволяет переносить определенные вычислительные задачи на специализированные аппаратные компоненты внутри системы, обеспечивая большую эффективность, чем это возможно при программном обеспечении, работающем только на процессоре общего назначения.
Системы искусственного интеллекта меняют то, как мы обрабатываем данные. Чтобы полностью реализовать свой потенциал, системы искусственного интеллекта будут зависеть от гипермасштабируемых центров обработки данных, которые обеспечат гибкость и масштабируемость, необходимые для быстрого реагирования на меняющиеся инновационные требования.
© digitrode.ru