Kuidas tehisintellekti andmekeskused töötavad

Tehisintellekti andmekeskus on spetsiaalne rajatis, mis on mõeldud tehisintellekti töökoormuste käivitamiseks väga suures mahus. Erinevalt traditsioonilisest veebimajutuse infrastruktuurist on tehisintellekti andmekeskused optimeeritud suure jõudlusega arvutusteks, kasutades tuhandeid GPUsid ja kiirendeid, mis töötavad samaaegselt.

Need võimalused võimaldavad kasutada selliseid teenuseid nagu suured keelemudelid, tehisintellekti piltide genereerimine, soovitussüsteemid, autonoomsed süsteemid ja teaduslikud tehisintellekti rakendused. Sellised ettevõtted nagu OpenAI, Google, Microsoft, Meta ja Anthropic tuginevad kõik massiivsele tehisintellekti infrastruktuurile.

Kaasaegsed tehisintellekti töökoormused nõuavad tavapäraste pilveteenustega võrreldes tohutut arvutustihedust, võrgu ribalaiust ja energiatarne süsteeme.

Enamik kaasaegseid tehisintellekti süsteeme tugineb GPUdele, sest need on väga tõhusad paralleelsete matemaatiliste operatsioonide tegemisel. Tehisintellekti treenimine ja järelduste tegemine hõlmab miljardeid või triljoneid arvutusi, mida saab jaotada paljude protsessori südamike vahel samaaegselt.

Tehisintellekti andmekeskused sisaldavad sageli tipptasemel kiirendite klastreid, mis on ühendatud ülikiire võrgutehnoloogiaga. Need GPU-klastrid võivad olla kümnetest masinatest kuni kümnete tuhandete koos töötavate protsessoriteni.

Kuna tehisintellekti mudelid muutuvad üha suuremaks ja võimekamaks, kasvab nõudlus täiustatud kiirendite ja spetsialiseeritud tehisintellekti kiipide järele kogu maailmas.

Tehisintellekti infrastruktuur toetab kahte peamist töökoormuse kategooriat: koolitamine ja järelduste tegemine. Koolitus hõlmab tehisintellekti mudelite loomist või ajakohastamist, kasutades väga suuri andmekogumeid ja arvutusressursse.

Järeldamine toimub pärast koolitust. See on protsess, mille käigus kasutajad suhtlevad kasutusele võetud tehisintellekti süsteemidega, näiteks vestlusrobotite, assistentide, otsingusüsteemide või pildigeneraatoritega.

Kui treenimine kulutab tohutuid arvutuskäike, siis järelduste tegemine tekitab pidevat nõudlust, sest miljonid kasutajad võivad iga päev AI-süsteemidega suhelda.

Tehisintellekti andmekeskused tarbivad palju elektrit, sest GPUd töötavad pidevalt suure arvutusliku koormuse all. Suured GPU-klastrid võivad nõuda megavattide ulatuses energiat.

Elektrit ei tarbi mitte ainult GPUd ise. Energiat vajavad ka võrguseadmed, salvestussüsteemid, jahutusinfrastruktuur, varusüsteemid ja rajatiste toimingud.

Kuna tehisintellekti ülemaailmne kasutuselevõtt kiireneb, muutub tehisintellekti infrastruktuuri elektrinõudlus oluliseks teemaks energiapakkujate, valitsuste ja keskkonnauuringute jaoks.

Enamik tehisintellekti riistvara poolt kasutatavast elektrienergiast muutub lõpuks soojuseks. Selle soojuse eemaldamine on ohutu töötemperatuuri ja usaldusväärse jõudluse säilitamiseks hädavajalik.

Paljud tehisintellekti andmekeskused tuginevad täiustatud jahutussüsteemidele, mis kasutavad jahutatud vett, aurustuvat jahutust või vedelikjahutuse tehnoloogiat. Sageli kasutatakse vett, sest see kannab tõhusalt soojust üle.

Jahutusinfrastruktuurist on saanud üks olulisemaid tehnilisi väljakutseid kaasaegsete tehisintellekti rajatiste jaoks, eriti kuna GPU-de tihedus suureneb pidevalt.

Tehisintellekti süsteemid vajavad äärmiselt kiiret võrguühendust, sest GPU-d vahetavad pidevalt tohutuid andmemahte nii koolituse kui ka järelduste tegemise ajal.

Sama oluline on ka ladustamise infrastruktuur. Tehisintellekti mudelid, andmekogumid, kontrollpunktid, logid ja kasutaja interaktsioonid tekitavad tohutul hulgal teavet, mida tuleb tõhusalt salvestada ja edastada.

GPUde, võrgu-, salvestus- ja jahutussüsteemide kombinatsioon loob väga spetsialiseeritud infrastruktuuri, mis erineb enamikust traditsioonilistest andmekeskustest.

Tehisintellekti infrastruktuur laieneb kiiresti kogu maailmas, kuna ettevõtted püüavad kasutada võimekamaid mudeleid ja teenuseid. Uusi andmekeskusi ehitatakse spetsiaalselt tehisintellekti töökoormuste jaoks, mitte traditsioonilise pilvandmetöötluse jaoks.

Tulevased tehisintellekti andmekeskused võivad tugineda rohkem vedelikjahutusele, taastuvale elektrienergiale, optimeeritud tehisintellekti kiipidele ja tõhusamatele infrastruktuurilahendustele.

Kuna tehisintellekti integreeritakse üha rohkematesse tööstusharudesse ja teenustesse, muutub arusaamine sellest, kuidas tehisintellekti infrastruktuur toimib, tehnoloogia, energia ja keskkonnaalaste arutelude jaoks üha olulisemaks.