Kako delujejo podatkovni centri z umetno inteligenco

Podatkovni center za umetno inteligenco je specializiran objekt, namenjen izvajanju delovnih obremenitev umetne inteligence v zelo velikem obsegu. Za razliko od običajne infrastrukture spletnega gostovanja so podatkovni centri za umetno inteligenco optimizirani za visoko zmogljive izračune z uporabo več tisoč grafičnih procesorjev in pospeševalnikov, ki delujejo hkrati.

Te zmogljivosti omogočajo storitve, kot so veliki jezikovni modeli, ustvarjanje slik umetne inteligence, priporočilni sistemi, avtonomni sistemi in znanstvene aplikacije umetne inteligence. Podjetja, kot so OpenAI, Google, Microsoft, Meta in Anthropic, se zanašajo na obsežno infrastrukturo umetne inteligence.

Sodobne delovne obremenitve umetne inteligence v primerjavi z običajnimi storitvami v oblaku zahtevajo ogromno računsko gostoto, omrežno pasovno širino in sisteme za zagotavljanje energije.

Večina sodobnih sistemov umetne inteligence temelji na grafičnih procesorjih, saj so zelo učinkoviti pri vzporednih matematičnih operacijah. Usposabljanje in sklepanje umetne inteligence vključujeta milijarde ali bilijone izračunov, ki jih je mogoče porazdeliti med več procesnih jeder hkrati.

Podatkovni centri umetne inteligence pogosto vsebujejo gruče vrhunskih pospeševalnikov, povezanih z ultrahitrimi omrežnimi tehnologijami. Te gruče grafičnih procesorjev lahko obsegajo od nekaj deset strojev do več deset tisoč procesorjev, ki delujejo skupaj.

Ker so modeli umetne inteligence vedno večji in zmogljivejši, se povpraševanje po naprednih pospeševalnikih in specializiranih čipih za umetno inteligenco po vsem svetu še naprej povečuje.

Infrastruktura umetne inteligence podpira dve glavni kategoriji delovnih obremenitev: usposabljanje in sklepanje. Usposabljanje vključuje gradnjo ali posodabljanje modelov umetne inteligence z uporabo izjemno velikih zbirk podatkov in računalniških virov.

Sklepanje se zgodi po usposabljanju. To je proces, v katerem uporabniki komunicirajo z nameščenimi sistemi umetne inteligence, kot so klepetalni boti, asistenti, iskalni sistemi ali generatorji slik.

Medtem ko se za usposabljanje porabijo ogromni porasti računanja, pa sklepanje ustvarja stalno povpraševanje, saj lahko s sistemi umetne inteligence vsak dan komunicira na milijone uporabnikov.

Podatkovni centri za umetno inteligenco porabijo veliko električne energije, saj grafični procesorji delujejo neprekinjeno pod veliko računsko obremenitvijo. Velike gruče grafičnih procesorjev lahko v velikem obsegu potrebujejo megavate električne energije.

Električne energije ne porabijo le grafični procesorji. Električna energija je potrebna tudi za omrežno opremo, sisteme za shranjevanje, hladilno infrastrukturo, varnostne sisteme in delovanje objekta.

S pospešenim uvajanjem umetne inteligence po vsem svetu postaja povpraševanje po električni energiji, ki ga povzroča infrastruktura umetne inteligence, pomembna tema za ponudnike energije, vlade in okoljske raziskovalce.

Večina električne energije, ki jo porabi strojna oprema umetne inteligence, se sčasoma spremeni v toploto. Odstranjevanje te toplote je ključnega pomena za vzdrževanje varnih delovnih temperatur in zanesljivega delovanja.

Številni podatkovni centri umetne inteligence temeljijo na naprednih hladilnih sistemih, ki uporabljajo tehnologije hlajenja z ohlajeno vodo, hlajenja z izhlapevanjem ali tekočinskega hlajenja. Voda se pogosto uporablja, ker učinkovito prenaša toploto.

Hladilna infrastruktura je postala eden najpomembnejših inženirskih izzivov za sodobne naprave za umetno inteligenco, zlasti zaradi vse večje gostote grafičnih procesorjev.

Sistemi umetne inteligence potrebujejo izredno hitro omrežje, saj grafični procesorji med usposabljanjem in sklepanjem nenehno izmenjujejo ogromne količine podatkov.

Infrastruktura za shranjevanje je prav tako pomembna. Modeli umetne inteligence, nabori podatkov, kontrolne točke, dnevniki in interakcije z uporabniki ustvarjajo ogromne količine informacij, ki jih je treba učinkovito shranjevati in prenašati.

Kombinacija grafičnih procesorjev, omrežij, sistemov za shranjevanje in hlajenja ustvarja zelo specializirano infrastrukturo, ki je drugačna od večine tradicionalnih podatkovnih centrov.

Infrastruktura umetne inteligence se po vsem svetu hitro širi, saj podjetja tekmujejo v uvajanju zmogljivejših modelov in storitev. Novi podatkovni centri se gradijo posebej za delovne obremenitve AI in ne za tradicionalno računalništvo v oblaku.

Prihodnji podatkovni centri za umetno inteligenco bodo morda bolj odvisni od tekočinskega hlajenja, električne energije iz obnovljivih virov, optimiziranih čipov za umetno inteligenco in učinkovitejših zasnov infrastrukture.

Ker se umetna inteligenca vključuje v vse več industrij in storitev, bo razumevanje delovanja infrastrukture umetne inteligence vse pomembnejše za razprave o tehnologiji, energiji in okolju.