AI 驱动的数据中心变革与前景

文章主要探讨了 AI 计算时代数据中心的转型，涉及计算技术的多样性、规格尺寸和加速器的发展、大型语言模型（LLM）的发展、功耗和冷却趋势、基准测试的重要性以及数据中心的发展等方面。为大家提供深入了解 AI 基础设施发展的视角。

 计算技术的多样性与应用场景

1.CPU：作为数据中心的传统“主力军”，在推理任务中表现出色，特别是配备充足内存的 CPU 在处理繁重图像处理任务时具有优势，但在快速计算能力方面不及 GPU。

2.GPU：最初设计用于图形处理，随着张量核心的引入，在各种 AI 应用中广泛使用。

3.FPGA：以流水线指令闻名，适合诸如语音转文本转换等任务。

4.DSA：专注于高效执行矩阵乘法，针对特定工作负载进行高度优化，但难以轻易应用于其他 IT 任务。

由此可见：

• 在处理能力和可编程性方面，CPU 具有显著灵活性；

• GPU 通过 CUDA 技术发展提供高性能和可编程性；

• FPGA 高度定制化；

• DSA 针对特定工作负载优化，需要软件调整以实现最佳性能。

 规格尺寸和加速器 

1. 多种规格尺寸的发展：

从 M.2 和 PCICEM 到定制芯片设计，包括 Cerebras 开创的大型单片晶圆级解决方案，以及 Nvidia 的 GraceHopper 这样的高速缓存一致性 CPU/GPU 正在崛起，每种设计都针对特定工作负载进行优化。

1. 推理和训练的应用趋势：

在推理任务中，主要看到 M.2 嵌入式规格尺寸和 PCICEM 的广泛应用；在训练方面，逐渐转向使用越来越定制化的 GPU。

 大型语言模型（LLM） 

1. 模型规模与算力需求：

随着 LLM 模型规模的扩大，对算力的需求显著增加，计算需求呈现出大约 10 倍的增长轨迹，训练作业的最大关键绩效指标取决于训练时间，因此引入不同类型的加速器成为关键。

1. 数据集的组合：

随着视觉元素的加入，文本、视觉和视频等不同数据集的组合在 LLM 中变得普遍。

 功耗和冷却 

1. 功耗增长趋势：

当前最高功率的 GPU 大约为 700 瓦，PCICEM 约为 400 瓦，未来几代的功耗预计将显著增长，这将对冷却设施产生重大影响。

1. 冷却设施的发展：

冷却基础设施变得至关重要，液体冷却与空气冷却的结合成为主要趋势，液体冷却不会完全取代空气冷却平台，许多数据中心仍然偏好并部署空气冷却基础设施。

 基准测试的重要性

1. MLCommons 的发展：

MLCommons 起源于基于 MLPerf 的基准测试，并演进扩展了其范围，涵盖存储、高性能计算以及跨这些领域的多样化基准测试开发。

1. 基准测试与模型的关系：

基准测试往往滞后于 LLM 快速增长的行业步伐，但像 MLCommons 和 MLPF 这样的基准测试覆盖了训练、推理和存储等多个方面，为评估特定加速器提供了一个框架，有助于从芯片的角度评估其性能以及与期望的关键绩效指标（KPI）的对齐情况。

1. 推理和训练领域的基准测试：

在推理方面，关注从数据中心延伸到边缘环境，通过评估不同的模型类别来确定最佳的持续时间和 KPI；在训练领域，为模型和基准测试实践在训练和推理领域的一致分类提供了支持。

 数据中心的发展

1. 机架功率趋势：

随着 LLM 的增长，数据中心的机架功率从历史上的每机架 10 至 20 千瓦线性增长至每机架 75 至 100 千瓦甚至更高，这可能导致新的绿色数据中心的增加，改造现有的旧数据中心以满足这些需求将是一项挑战。

1. 数据中心层面的视角转变：

从节点级别开始，各种功率、基准测试、规格尺寸和精度的加速器正在涌现，使得数据中心需要从节点级别上升到机架级别，再到数据中心级别进行考虑，冷却变得具有挑战性，液体冷却迅速得到采用，未来液体冷却可能在 AI 计算场景中占据主导地位。

 AI 基础设施的发展 

1. 从节点级别到集群级别的部署：

AI 基础设施的发展趋势已不再局限于部署仅配备 2 到 8 个 GPU 的节点来完成任务，将更多地转向集群级别的部署。

2.关键因素：

-网络设计和连接方式：为了使 GPU、FPGA 或专用加速器等计算单元高效运行，必须认真考虑网络设计，包括如何连接存储、数据的位置以及如何迅速地将数据传输到计算单元中并解决问题。

-机架和数据中心级别的电力预算：到 2025 年，应该考虑或部署每个机架功率在 70 到 100 千瓦的数据中心，需要从机架级别和数据中心级别的电力预算出发，深入思考未来几年内这一特定领域的所有增长趋势。

-与数据中心人员的沟通：所有生成式 AI 应用程序的部署规模已远超过之前的预测，需要与数据中心人员进行深入的沟通，了解他们的需求，并基于这些需求进行构建，而不是简单地将 GPU 组装成一个节点。

 行业应用

1. 科技巨头的数据中心转型：

以谷歌、亚马逊、微软等科技利用 AI 技术优化数据中心的运营和管理，提高能效和计算效率。

1. 金融行业的数据中心应用：

金融机构借助 AI 驱动的数据中心进行风险评估、欺诈检测和交易处理等业务，以及面临的挑战和解决方案。

1. 医疗行业的数据中心创新：

医疗领域数据中心应用于医学影像分析、疾病预测和个性化医疗等，以及利用 AI 技术推动医疗行业的发展。

技术创新

1. 量子计算在数据中心的潜力：

量子计算与传统计算技术相结合，为数据中心带来更高的计算能力和解决复杂问题的能力。

1. 边缘计算与数据中心的协同发展：

边缘计算在数据中心架构中起着重要的作用，边缘计算与数据中心协同工作以提高数据处理的实时性和效率。

1. AI 芯片的发展：

当前人工智能芯片市场的竞争强烈，未来芯片技术会向更高的算力、更低的能耗和更好的兼容性而发展。

展望未来

1. AI 与数据中心的深度融合：

随着 AI 技术的不断发展，数据中心将更加智能化，能够自动优化资源配置、预测故障并进行自我修复，提高运营效率和可靠性。

1. 新型计算架构的出现：

未来可能会出现一些新型的计算架构，如类脑计算等，这些架构将为数据中心带来更高的性能和更低的能耗。

1. 数据中心的绿色可持续发展：

在全球对环境保护日益重视的背景下，数据中心将朝着绿色可持续的方向发展，采用更多的可再生能源、优化冷却技术以提高能源利用率。

1. 边缘数据中心的崛起：

随着物联网、5G 等技术的普及，边缘数据中心将发挥越来越重要的作用，能够更快地处理和分析数据，减少延迟，满足实时性要求较高的应用场景。

1. 数据中心的全球化布局：

为了满足不同地区用户的需求，数据中心将进一步全球化布局，同时也需要应对不同地区的政策、法规和文化差异。

数据中心的未来发展充满着机遇与挑战。技术的不断创新、计算需求的持续增长、对能源效率和可持续性的重视，以及政策法规的影响等因素，都将塑造数据中心的未来格局。

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