2

Искусственный интеллект приходит в ЦОДы

Искусственный интеллект приходит в ЦОДы Искусственный интеллект, Дата-центр, Цод, Машинное обучение, IT, Технологии, Длиннопост

Повсеместное использование искусственного интеллекта стало главным трендом нынешнего времени и дата-центры, находящиеся в эпицентре обработки информации чувствуют эту тенденцию. Во-первых, уже выделяется отдельная ниша ЦОДов, специализирующихся на ИИ и машинном обучении. Во-вторых, дата центры стали активно применять искусственный интеллект для снижения энергопотребления и уменьшения так называемого углеродного следа. И, в-третьих, дата-центры, коих в мире насчитывается уже 7,2 миллиона с помощью ИИ стремятся повысить эффективность вычислений, что собственно и является их основной задачей. Проиллюстрируем указанные пункты примерами.


Alibaba Cloud, третий в мире провайдер облачных услуг (IaaS) с 9,5% рынка, открыл в Германии центр обработки данных, предназначенный для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Новый объект расположен во Франкфурте и будет обслуживать клиентов автомобильной промышленности и ряда других отраслей, а также компании, занимающихся розницей. Об этом сообщает Бен Водецкий (Ben Wodecki) – обозреватель журнала Data Center Knowledge.


Дата-центр будет работать на 100% зеленой электроэнергии и использовать платформу мониторинга и оптимизации своего углеродного следа. ЦОД сертифицирован согласно немецким критериям облачных сервисов и правил информационной безопасности Германии. Китайская компания открыла свой первый центр обработки данных в Германии еще в 2016 году. А в последующие годы представила на рынке несколько услуг ИИ, в том числе платформу машинного обучения для ИИ, речевого взаимодействия и кластеры графических процессоров для облачных инноваций.


Google использует DeepMind AI для оптимизации системы охлаждения. Компания улучшила коэффициент эффективности использования энергии (PUE) на 15% за счет автоматического управления 120 параметрами данной инфраструктуры. Компания также использовала Deepmind для прогнозирования на 36 часов вперед мощности ветрогенераторов, снабжающих дата-центры электроэнергией. Google заявляет, что ее дата-центры потребляют в 6 раз меньше электроэнергии в пересчете на единицу телекоммуникационного оборудования, чем корпоративные ЦОДы.


Борьба за снижение энергопотребления безусловно важна с точки зрения затрат. Мощность всех дата-центров в мире составляет около 200 тераватт и снижение потребления электричества всего на несколько процентов является огромной экономией. Плюс к этому уменьшение энергопотребления благоприятно влияет на окружающую среду. Каждый процент уменьшения потребления электричества ЦОДами ведет к снижению выбросов СО, что эквивалентно “работе” 10 миллионов деревьев. К примеру, тот же Google сообщает, что полностью обеспечивают свое операционное энергопотребление за счет возобновляемых источников энергии.


Nvidia стремится существенно преобразовать корпоративные вычисления, заставив центры обработки данных работать в 10 раз быстрее при затратах в 10 раз меньше. Компания отмечает, что только половина ядер центральных процессоров, развернутых в центрах обработки данных, действительно поддерживают приложения. Другая половина лишь обрабатывает инфраструктуру вокруг них. Компания представила сетевую карту (Bluefield-3), которая призвана заменить около 300 традиционных ядер CPU, таким образом корпорация хочет превратить центры обработки данных в “фабрики искусственного интеллекта”.


Если говорить шире, то инструменты искусственного интеллекта помогают оптимизировать работу всех систем ЦОДа и грамотно распределять его мощности, а также участвовать в обнаружении киберугроз. Как и в большинстве случаев, связанных с искусственным интеллектом, цель состоит в том, чтобы объединять возможности человека и искусственного интеллекта.


===

Заметим, что мировой рынок приложений искусственного интеллекта постоянно растет. В 2021 году он составил $93,5 млрд и прогнозируется, что до конца десятилетия совокупный годовой темп роста составит 38%. Российский рынок ИИ достиг уровня $300 млн и также растет. Причем этот рост косвенно почувствовали и ЦОДы, которые всё чаще устанавливают в своих машинных залах телекоммуникационные шкафы повышенной глубины, предназначенные под серверы ИИ и системы хранения данных, имеющие как правило внушительные габариты.

Искусственный интеллект приходит в ЦОДы Искусственный интеллект, Дата-центр, Цод, Машинное обучение, IT, Технологии, Длиннопост

Материал подготовлен дата-центром ITSOFT

Правила сообщества

Правил в сообществе всего два: публикация статей, соответствующих тематике информационных технологий и уважение собеседников в комментариях.

Вы смотрите срез комментариев. Показать все
1
Автор поста оценил этот комментарий

Количество buzzwords просто зашкаливает.


Искусственного интеллекта еще нигде нет. Выдавать алгоритм оптимизации за ИИ - глупо

раскрыть ветку (50)
0
Автор поста оценил этот комментарий

А алгоритмами оптимизации не может заниматься нейроночка? Кормить в неё прогноз погоды и на выходе получать прогзнозируемую мощность ветряков например?

раскрыть ветку (2)
0
Автор поста оценил этот комментарий

Называть нейронку - ИИ ? Уровень СпидИнфо

раскрыть ветку (1)
0
Автор поста оценил этот комментарий

За неимением большего - почему бы и нет?:)

0
Автор поста оценил этот комментарий

Хотя бы оптимизация, и то хлеб.

раскрыть ветку (46)
0
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
Это не хлеб, а тупик. Оптимизация никогда не сумеет обработать фразы, типа "он разбил мне сердце" или успокоить плачущего ребенка. Да просто кофе эта оптимизация не сварит! Даже у медузы больше интеллекта, чем у самого пухлого ЦОДа!
раскрыть ветку (45)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Что вы понимаете под словом "обработать"?

Это обработка?

Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (44)
0
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
Не совсем. Обработать, значит понять, какой смысл вкладывается в эти выражения, что скрывается за словами, какую эмоциональную нагрузку они несут и какой реакции ожидают от слышащего. То, что вы проделываете с русским языком автоматически, не задумываясь.
Обработать - это ещё и связать отдельные слова в контекст и вычленить тему сообщения. Оптимизация хороша, когда процесс один и проходит всегда одинаково и стремится к одинаковому результату. Речь к таким процессам не относится.
раскрыть ветку (43)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Вам стоит почитать про NLP.  Многое из того что вы перечислили уже реализовано.

раскрыть ветку (42)
0
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
Это которое нервно-паралитическое программирование? Хорошая вещь, только очень заумная. Есть пара методов оттуда, которые я использую, но в теории может разобраться только эпилептоид. Или программист. Но нлп слабо подходит для описания алгоритма работы именно интеллекта, кмк.
раскрыть ветку (41)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Не, это natural language processing. Например Гуглоперевод  умеет в контекст и немного понимает что переводит.

раскрыть ветку (40)
0
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
О, JAFA!
Ну, может быть, перевод и сможет получиться, но ни творческий акт, ни кофейная задача пока не поддаются.
Кстати, я очень сомневаюсь, что гугель понимает, что переводит. Скорее всего оно выбирает из множества вариантов самый вероятный. Но это неточно.
раскрыть ветку (39)
1
Автор поста оценил этот комментарий

Я думаю, тут половину комментариев можно заменить на результаты хорошо обученной нейроночки. И у вас едва ли получится отличить результаты творческих актов, от механических.

раскрыть ветку (38)
0
DELETED
Автор поста оценил этот комментарий
Это не показатель хорошего искусственного интеллекта, а плохого естественного.
Но кофейная задача всё равно не получается.
раскрыть ветку (37)
Вы смотрите срез комментариев. Чтобы написать комментарий, перейдите к общему списку