人工智能基础设施的当务之急：重新构想应对关键人工智能工作负载挑战的解决方案

过去40年间，数据中心虽然经历了多次技术变革，但人工智能带来的前所未有的挑战，需要对数据中心进行彻底的重新思考。从电力需求的飙升到液冷技术的应用，人工智能正将IT基础设施的方方面面推向极限。

电子书《基础设施要务：解决管理人工智能工作负载的关键挑战》提供了切实可行的见解，帮助企业跟上人工智能创新的步伐，并简化人工智能工厂的基础设施需求，其中包括：

• 如何适应人工智能的需求： 了解人工智能给数据中心基础设施带来的前所未有的变化，人工智能如何重塑设计方法，以及为什么传统策略无法跟上。
• 助力人工智能发展： 应对人工智能驱动型GPU日益增长的能源需求，其功耗比传统IT工作负载高出10倍。学习管理可变功率负载、最大限度降低风险和确保可扩展性的策略。
• 超越空气冷却： 传统冷却方式在人工智能环境中已无法满足需求。本文深入探讨了液冷的关键作用，并就液冷系统的输送、管理以及与空气冷却系统的集成提供了指导，以保护高密度人工智能服务器及其投资。
• 为未来工作负载构建机架： 人工智能所需的机架功率比远超当今标准。了解如何设计智能、高弹性的机架，以满足高密度计算和集成冷却系统的需求。
• 整体系统管理： 打破信息孤岛。了解为什么集成化、可扩展的管理平台对于人工智能环境至关重要，它们提供实时可见性和高级控制功能，可防止代价高昂的停机。
  

  图 1. 实施 AI 数据中心需要多学科方法，将以前孤立和孤立的角色结合起来，以简化从设计到运营的效率和创新。

• 可靠的支持服务： 人工智能基础设施需要专业的维护和优化。了解如何利用经验丰富的服务和持续的培训，确保系统不间断运行。

  关键基础设施	命令
  制冷	液冷成为必要措施。
  电源	从芯片到电网，动力系统必须考虑不断增长且独特的 GPU 负载特性。
  服务	维护人工智能环境需要专门的服务技术。
  机架	IT机架必须能够提供高密度电源和散热。
  设计	将电源和冷却设计成一个集成系统。
  系统管理	监测和管理系统必须是整体性的。

  表 1. 支持人工智能工厂实施的人工智能基础设施要务概述。