Жасанды интеллектке негізделген деректер орталықтары біздің цифрлық болашағымыздың негізін құрайды. Алға жылжу үшін жасанды интеллектке дайын деректер орталықтарын орналастыруды жеделдету өте маңызды, және бұл мақалада үш кезең қарастырылады.
Жасанды интеллект қазір бүкіл әлемдегі салаларды дамытудың жаңа негізі болып табылады. Бұл технология күнделікті тапсырмаларды автоматтандырудан бастап өнімдер мен қызметтерге арналған жаңа идеяларды жасауға дейін барлық нәрсе үшін қолданылады және оның әсері тек жеделдейді деп күтілуде.
McKinsey компаниясының «Жасанды интеллекттің жағдайы» есебіне сәйкес, өткен жылы әлемдегі ұйымдардың 65%-ы жасанды интеллектті кем дегенде бір бизнес функциясына біріктірген (бұл көрсеткіш 2023 жылы 50%-ға жетеді деп күтілуде). Сонымен қатар, IDC мәліметтерді ғаламдық өндіру көлемі биыл 175 цивилизациялық базаға жетеді деп болжайды, бұл негізінен жасанды интеллект, машиналық оқыту және нақты уақыт режимінде деректерді өңдеу арқылы жүзеге асады.
Деректер орталығы нарығының қарқынды өсуімен жасанды интеллект өсудің негізгі қозғаушы күшіне айналады. Сіздің инфрақұрылымыңыз осы үрдіске дайын ба?
Деректер орталықтарындағы жасанды интеллект: бұзушы трансформация
Қазіргі заманғы жасанды интеллект қолданбалары қолданыстағы деректер орталықтарының жобалау шектеулерін үнемі кеңейтіп келеді. Машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген ішкі бизнес жұмыс жүктемелерін өңдеуден бастап, болжамдық модельдер арқылы энергия тиімділігі мен қауіпсіздігін жақсартуға дейін, жасанды интеллект деректер орталықтарының интеллектуалды жұмыс мүмкіндіктерін жаңа биіктерге көтеруде.
Бұл трансформацияның негізінде GPU кластерлерімен жабдықталған жоғары тығыздықты деректер орталықтары жатыр. Бұл кластерлер модельдерді оқыту мен қорытынды жасаудың есептеу қуатына қойылатын талаптарды қанағаттандыра отырып, үлкен параллельді жұмыс жүктемелерін өңдей алады.
Дегенмен, бұл трансформацияның бірыңғай, әмбебап моделі жоқ. Жасанды интеллектті енгізу қарқыны әртүрлі аймақтарда, кәсіпорындарда және нысандарда әртүрлі, бұл жасанды интеллект деректер орталықтарының эволюция жолын терең түсінуді өте маңызды етеді.
Жасанды интеллект деректер орталығының инфрақұрылымы: жаһандық көзқарас
Міне, кейбір негізгі көрсеткіштер:
Солтүстік Америка әлемдік деректер орталығы нарығының 40%-дан астамын құрайды және алдағы жылдары оның сыйымдылығын 2,5 есеге арттыру болжануда.
Ирландия, Дания және Германия сияқты елдер қолайлы салық саясатының, мықты байланыстардың және тұрақтылыққа баса назар аударудың арқасында деректер орталығының хабтарына айналуда.
Азия-Тынық мұхиты аймағы Қытай, Жапония, Үндістан және Сингапур бастаған елдерде одан да жоғары өсу қарқынына (2025 жылдан 2030 жылға дейін 13,3% орташа жылдық өсім) қол жеткізіледі деп күтілуде.
Жасанды интеллектке негізделген деректер орталығын орналастырудың үш кезеңі
Деректер орталығының жұмысына жасанды интеллектті интеграциялау әдетте үш кезеңде жүзеге асырылады:
**Деректерді дайындау:** Бұл кезеңде жасанды интеллект дерекқорлар, API, журналдар, кескіндер, бейнелер, сенсорлар және нақты уақыт режиміндегі немесе нақты емес басқа көздер сияқты әртүрлі ресурстардан деректерді жинайды. Содан кейін бұл деректер белгіленеді/аннотацияланады; қателер жойылады және ол жасанды интеллект моделі түсінетін форматқа түрлендіріледі. Бұл модельдің дәлдігі мен өнімділігінің негізі болып табылады.
**Оқыту:** Жасанды интеллект жүйесі жасанды интеллект моделіне деректерді дайындау кезеңінде тапсырмаларды қалай орындау керектігін үйрете бастайды. Жасанды интеллект моделінің нейрондық желісі деректерді, оның құрамын, заңдылықтарын және олардың байланыстарын үйренеді. Бұл сондай-ақ терең оқыту кезеңі деп аталады. Бұл кезең жасанды интеллект жұмыс жүктемелерін минималды кідіріспен өңдеу үшін GPU-ға бай, жоғары тығыздықтағы деректер орталығы ортасын қажет етеді.
**Қорытынды/Автономия:** Жасанды интеллект моделі сыртқы экожүйемен және жаңа деректермен үздіксіз интеграциялана бастайды, түпкілікті шешімдер мен болжамдар жасайды. Дәл осы жерде жасанды интеллект инфрақұрылымы кабельдерді, нақты уақыт режиміндегі деректер берілімдерін және жүйелік интеграцияны қажет етеді.
Жасанды интеллектке негізделген деректер орталығын қолдау үшін инфрақұрылымдық қиындықтарды жеңу
Жасанды интеллект автономиясына қол жеткізу үшін бірнеше негізгі міндеттерді шешу қажет.
Порт тығыздығы және сөре кеңістігі
Жасанды интеллект жұмыс жүктемелері әдетте жоғары жылдамдықты, төмен кідіріспен байланысқан GPU кластерлеріне сүйенеді. Бұл порт тығыздығының жоғарылауына, кеңістік пен салқындату талаптарының айтарлықтай артуына әкеледі. Дәстүрлі сөре конструкциялары ілесе алмайды. Арнайы инфрақұрылымсыз жасанды интеллектті жеделдету үшін қолданылатын аппараттық құралдар кедергіге айналуы мүмкін.
Сымды медиа таңдаулары
Мыс пен талшықтың арасынан таңдау енді техникалық пікірталас емес, стратегиялық пікірталас. Жасанды интеллект желілері ұзақ қашықтықта жоғары өткізу қабілеттілігін және төмен кідіріс уақытын қажет етеді. Талшық көбінесе жоғары өнімді орталарда артықшылықты таңдау болып табылады, бірақ бұл тек дұрыс жоспарланса және орнатылса ғана. Мұндағы қателіктер, әсіресе шулы, жоғары кедергілер бар аймақтарда, сигналдың әлсіреуіне және өнімділіктің төмендеуіне әкелуі мүмкін.
BAS/BMS-пен IT интеграциясы
Интеллектуалды жасанды интеллект деректер орталықтары бүкіл ғимарат жүйесінде үздіксіз, нақты уақыт режимінде бірлескен интеграцияны қажет етеді, бұл IT жүйелерін ғимараттарды автоматтандыру жүйелерімен (BAS) және ғимараттарды басқару жүйелерімен (BMS) терең интеграциялауды өте маңызды етеді.
Дегенмен, мұндай жүйелік интеграция көбінесе бірнеше факторлармен шектеледі: ескірген инфрақұрылым, әртүрлі басқару және байланыс хаттамалары және ұзақ уақыт бойы назардан тыс қалған сұр аймақтар. Бұл аймақтарда UPS, салқындатқыштар, қуатты тарату және HVAC басқару сияқты негізгі қолдау жүйелері орналасқан.
Энергия тұтынуды, салқындатуды және қауіпсіздікті нақты уақыт режимінде ақылды оңтайландыру үшін жасанды интеллектті пайдалану үшін, осы сұр аймақ кеңістіктеріндегі барлық компоненттердің бірыңғай және тұрақты өзара байланысын қамтамасыз ету үшін стандартталған кабельдік схема өте маңызды. Керісінше, фрагменттелген реттеуші жүйелер және нашар жүйелердің өзара байланысы өнімділіктің төмендеуіне және тіпті бизнестің тоқтап қалуы сияқты күрделі тәуекелдерге әкелуі мүмкін.
Жасанды интеллект бизнес-модельдерге, пайдаланушыларға қызмет көрсету күтулеріне және сандық жұмыс процестеріне енуді жалғастырған сайын, деректер орталықтары дамуға ілесіп, қайталануы керек.
Салалық трансформацияға тап болған кезде, қиындықтарды алдын ала шешу ұзақ мерзімді бәсекеге қабілеттілікті сақтау үшін қажетті таңдауға айналды. Ағымдағы инфрақұрылымды жоспарлау және салу шешімдері деректер орталықтарының болашақ жасанды интеллект технологияларының жылдам итерациясы мен икемді кеңеюіне бейімделе алатындығын тікелей анықтайды. Жасанды интеллект дәуіріндегі инфрақұрылымды жаңғырту негізінен деректер орталықтары үшін ұзақ мерзімді бейімделуді қалыптастыру туралы.
Белден Хиршманнкомпаниясының қосылу шешімдерінің толық ауқымы жасанды интеллект деректер орталығының күрделі сценарийлері үшін арнайы жасалған толық өнім портфолиосын ұсынады.
Жарияланған уақыты: 2026 жылғы 9 мамыр