AI 無(wú)處不在的性質(zhì)不僅限于數(shù)據(jù)中心，也不在 MIT Python 程序員的頭腦中。它可以在我們當(dāng)?shù)氐某兄幸宰詫?dǎo)機(jī)器人的形式在過(guò)道中漫游，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 和其他方式嵌入機(jī)場(chǎng)安全攝像頭。

無(wú)論 AI 接口是什么——一個(gè)眼睛粘糊糊的超市機(jī)器人，或者一個(gè)性感的澳大利亞女聲給我們指著一個(gè)好酒吧——工作負(fù)載需要在某種基于 CPU 或 GPU 的系統(tǒng)上處理，比如來(lái)自 Nvidia 的 DGX。

因?yàn)橛羞@么多不同類型的 AI，所以沒(méi)有一種最適合的硬件來(lái)處理工作負(fù)載。正如英特爾的Naveen Rao所說(shuō)，“客戶發(fā)現(xiàn)沒(méi)有單一的‘最佳’硬件來(lái)運(yùn)行各種 AI 應(yīng)用程序，因?yàn)闆](méi)有單一類型的 AI?！?無(wú)論為 AI 應(yīng)用程序選擇哪種硬件，肯定有一個(gè)共同點(diǎn)：處理工作負(fù)載的每臺(tái)設(shè)備都需要有電源。

美元數(shù)據(jù)

對(duì)于 IT 經(jīng)理來(lái)說(shuō)，人工智能對(duì)計(jì)算服務(wù)器所需的功率產(chǎn)生了相當(dāng)大的影響。服務(wù)器機(jī)架的平均功耗通常為 7 kW；但是，AI 應(yīng)用程序每個(gè)機(jī)架可能使用超過(guò) 30 kW。增加千瓦是必需的，因?yàn)?AI 需要更高的處理器利用率，例如在 GPU 類型服務(wù)器上運(yùn)行的應(yīng)用程序——它們每個(gè)芯片需要兩倍的功率。

當(dāng)然，如果您的設(shè)施功率受限，您可以嘗試四處移動(dòng)數(shù)據(jù)，但這可能需要比處理數(shù)據(jù)更多的能量，而且功率消耗始終與移動(dòng)中的數(shù)據(jù)量有關(guān)。簡(jiǎn)而言之，與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的成本很高。

例如，盡管有許多云提供商（AWS、Azure、Google 等）可供選擇，但許多公司都面臨與復(fù)雜數(shù)據(jù)傳輸價(jià)格相關(guān)的隱藏成本。解決這一困境的一個(gè)可行的解決方案不是移動(dòng)數(shù)據(jù)，而是在更接近起源點(diǎn)的地方處理它——這創(chuàng)造了對(duì)邊緣計(jì)算的另一種需求。

用小網(wǎng)絡(luò)解決大問(wèn)題

邊緣計(jì)算有望成為另一個(gè)無(wú)處不在且備受期待的數(shù)據(jù)進(jìn)步（稱為 5G）的支柱。5G 預(yù)期的 1 毫秒延遲時(shí)間需要許多分布式處理區(qū)域（也稱為邊緣網(wǎng)絡(luò)）的支持?；谶吘壍姆?wù)器需要更靠近個(gè)人流式傳輸 4K 視頻和最終 8K 格式的視頻，以及用于監(jiān)控智能城市中行人和交通活動(dòng)的攝像頭等應(yīng)用程序——而這一切都無(wú)需將其發(fā)送到云端。

此外，還需要邊緣網(wǎng)絡(luò)來(lái)支持自動(dòng)駕駛汽車。這種優(yōu)雅的新數(shù)據(jù)流掛毯的核心將是人工智能近乎實(shí)時(shí)地處理信息。

目前，所有 AI 應(yīng)用程序都運(yùn)行在基于硅的計(jì)算硬件上，無(wú)論是在智能手機(jī)內(nèi)置的定制芯片中、在邊緣計(jì)算服務(wù)器內(nèi)部署的 FPGA 中，還是在專門構(gòu)建的以 AI 為重點(diǎn)的系統(tǒng)中，例如來(lái)自 Nvidia 的 DGX，可通過(guò)公共云訪問(wèn)。

并且該硬件都需要電源，無(wú)論是直流電（如電池）還是交流電（來(lái)自電網(wǎng)）。它還需要物理系統(tǒng)之間的連接，無(wú)論是通過(guò)銅纜還是光纖數(shù)據(jù)連接。

斷電是AI的氪石

人工智能似乎對(duì)人類具有前所未有的價(jià)值。然而，當(dāng)遇到斷電時(shí)，它會(huì)崩潰并停止運(yùn)作——就像超人對(duì)氪石的反應(yīng)一樣。將 AI 與這種能量克星隔離并降低故障風(fēng)險(xiǎn)的解決方案是確保可靠的功率流。

具有每插座功率感應(yīng)功能的開(kāi)關(guān) PDU將使邊緣數(shù)據(jù)中心能夠最大限度地延長(zhǎng)所有需要近實(shí)時(shí)處理的 AI 應(yīng)用程序的正常運(yùn)行時(shí)間。在這種環(huán)境下，選擇可靠的 PDU 為交通控制信號(hào)和中繼站的 AI 工作負(fù)載供電非常重要，急救人員使用這些工作負(fù)載為救護(hù)車、消防和執(zhí)法服務(wù)提供調(diào)度和緊急數(shù)字通信。

鑒于這些關(guān)鍵任務(wù)的情況，智慧城市需要智能電源設(shè)備來(lái)確保其 5G 服務(wù)暢通無(wú)阻。使用遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理的數(shù)據(jù)中心 PDU還有助于監(jiān)控機(jī)柜內(nèi)的溫度和環(huán)境條件。

回到數(shù)據(jù)中心和主機(jī)托管設(shè)施，人們正在更換基于 CPU 的服務(wù)器以獲得更強(qiáng)大的 GPU 系統(tǒng)人工智能處理能力，當(dāng) C13 和 C19 插座的更大組合時(shí)，擁有可擴(kuò)展的機(jī)架式 PDU真的會(huì)派上用場(chǎng)需要——正在創(chuàng)建 30 kW 機(jī)架的過(guò)程中。

審核編輯 黃昊宇