AI就緒數據中心

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什麼是AI就緒數據中心?

生成式人工智慧 (AI) 的崛起已經席捲全球。從金融到醫療保健,幾乎所有行業都有受到 AI 的影響。過去幾年,AI 的發展及其能力取得了顯著進步。然而,有一個關鍵點需要注意:AI 的表現取決於支撐它的基礎設施。

考慮到 AI 的巨大潛力和能力,它需要消耗大量的計算資源。AI 工作負載依賴於並行處理(Parallel processing),這是一種將操作分解為較小部分並同時處理的方法。此外,它們還需要最先進的冷卻系統和高速數據端口連接。這些要求促使數據中心進行升級,以便能夠應對 AI 所需的龐大計算能力。要被認為是AI就緒的數據中心,必須滿足這些要求,甚至還要達到更高的標準。

AI 的核心需求是高計算能力。因此,AI 就緒的數據中心必須配備高效能的基礎設施,以應對這些苛刻的工作負載。這些基礎設施包括先進的伺服器、儲存系統和高速網絡能力。

除了強大的計算能力外,AI 就緒的數據中心還必須注重效率和可擴展性。能夠快速適應不斷發展的AI工作負載。這需要靈活的基礎設施,可以根據需求輕鬆擴展或縮減。此外,能源效率也很重要,因為AI模型計算強度高,會產生大量熱量。

AI 準備就緒的數據中心是生成式 AI 持續發展和應用的關鍵基礎設施。通過投資創新的基礎設施並優先考慮效率和可擴展性,企業可以將自身定位為通過AI推動創新和增長的重要樞紐。

AI data center
AI ready data center solution

AI 就緒數據中心的必備要素

高效能運算

配備高性能處理器(如GPU、TPU和專用AI加速器)的先進伺服器、高速網絡和大規模儲存系統。

先進的冷卻系統

高效的冷卻解決方案,例如空氣冷卻、RDHx(液冷熱交換器)、浸沒式冷卻和直接晶片冷卻,以管理AI工作負載產生的大量熱量。

高效的電力分配

精確的供電、高電力使用效率(PUE)、冗餘和容錯機制,以及可再生能源的整合。

OneAsia 的 AI 就緒數據中心:引領市場的優勢

OneAsia 提供全面的 AI 就緒數據中心解決方案,使我們在競爭中脫穎而出。以下是我們的一些主要優勢:

OAsis:我們專有的AIOps平台

OAsis 提供了一個集中的平台,用於管理和優化GenAI和GPU工作負載,簡化操作並提高效率。通過將IBM的watsonx集成到OAsis中,只需點擊幾下即可輕鬆完成GenAI的部署。

用於AI訓練的先進伺服器

我們的數據中心配備了先進的伺服器和高密度的伺服器機架,專為AI訓練和高效能運算優化,提供卓越的性能。

高速網絡與連接性

我們與思科、華為和新華三集團等領先的科技企業建立了戰略合作關係,提供高速網絡基礎設施。

GPU即服務

通過我們的GPU即服務(GPU as a Service)方案,您可以靈活使用GPU資源,根據具體需求擴展容量。我們的GPU即服務方案提供基於用量的靈活定價和計費方式。

全面的冷卻解決方案

我們的數據中心採用先進的冷卻技術,如浸沒式冷卻和風冷,以維持最佳運行條件並將能源消耗降至最低。

強大的網絡安全

我們將網絡安全放在首位,以保護您的敏感數據並確保AI工作負載的完整性,例如使用本地液冷GPU機架來保護數據隱私。

AI就緒數據中心的優勢

加速業務增長

AI 就緒數據中心為開發、部署和擴展AI應用提供了必要的基礎設施,從而實現更快的洞察、更優質的決策,並帶來競爭優勢。

提升效率

通過優化電力分配、冷卻系統和工作負載管理,AI就緒數據中心可以顯著減少能源消耗和營運成本。

可擴展性與靈活性

這些數據中心可以根據需要輕鬆擴展或縮減資源,以配合不斷變化的AI工作負載,從而確保最佳性能和成本效益。

如何優化AI就緒數據中心的運作效率?

AI就緒數據中心需要精細的優化來確保高效運作。由於AI工作負載的能源消耗非常大,優先考慮效率對於性能和成本效益至關重要。

電力優化

精確電力供應(PPD):確保伺服器獲得所需的精確電量,避免能源浪費並提高系統穩定性。
電力使用效率(PUE):實施降低PUE的策略,例如優化冷卻系統和使用節能硬件,對於節省成本和環保至關重要。
冗餘和容錯機制:在電力分配系統中建立冗餘,有助於防止停機和丟失數據,確保業務連續運行。

先進的冷卻系統

液體冷卻:採用液體冷卻技術,如浸沒式冷卻或直接晶片冷卻,與傳統空氣冷卻方法相比,可以顯著提高冷卻效率。這些系統能夠處理更高的熱密度並減少能源消耗。
氣流管理:優化數據中心內的氣流對於防止熱點和確保有效散熱非常重要。通過使用熱通道和冷通道隔離,以及適當的機架佈局,可以提升冷卻效率。

基礎設施優化

模組化設計:採用模組化的數據中心基礎設施設計,允許靈活擴展和優化,使組織能夠根據變化的工作負載和技術要求靈活擴展資源。
工作負載優化:分析和優化AI工作負載可以識別減少計算需求和能源消耗的機會。工作負載整合和調度等技術則可以提高效率。
實時監控與控制:實施先進的監控和控制系統,根據不斷變化的條件,進行實時的電力和冷卻資源優化。預測性分析有助於識別潛在問題並防止停機。

AI data center infrastructure
AI data center design

常見問題

AI 就緒數據中心是專門設計來應對人工智慧所需的大量計算能力。這些中心配備了高效能硬件、先進的冷卻系統和高效的電力基礎設施,以支援AI應用的高負載運行。

AI 就緒數據中心通過提供 AI 所需的關鍵基礎設施來加速業務增長。它提供開發、部署和擴展 AI 應用所需的計算能力、可擴展性和效率,從而實現更快的洞察、更優質的決策,並在市場中獲得競爭優勢。

傳統數據中心的設計適用於一般IT運營,主要側重於儲存和管理數據。雖然它可以處理一些計算任務,但它並未針對AI的巨大計算需求進行優化。

AI就緒數據中心則專門為支援人工智慧的密集處理需求而建設。它擁有先進的硬件、強大的冷卻系統和靈活的基礎設施,能夠處理AI模型使用的複雜算法和大型數據集。

建設和維護AI就緒數據中心面臨許多重大挑戰,包括高能源消耗和複雜的基礎設施管理。此外,技術人才短缺、快速發展的技術,以及成本控制也都是需要謹慎應對的問題。

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