Hyperscale Bitbarns יגדלו בגלל ביקוש AI

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

הקיבולת הכוללת של מרכזי נתונים בקנה מידה גבוה אמורה לגדול כמעט פי שלושה במהלך שש השנים הבאות על רקע הביקוש לבינה מלאכותית, מה שיגדיל משמעותית את כמות הכוח הנדרשת על ידי מתקנים אלה.

עם מחזור ההייפ הגנרטיבי של AI בתנועה מתמדת, מפעילי מרכזי נתונים מתכננים מראש לצפות את הצורך בתשתית צפיפות גבוהה יותר וביצועים גבוהים יותר כדי לעמוד בדרישות העיבוד.

A דוח חדש לפי האנליסט IDC, למשל, תחזיות שארגונים ברחבי העולם צפויים לפוצץ כמעט 16 מיליארד דולר על בינה מלאכותית גנרטיבית ב-2023. הוצאה זו, הכוללת תוכנה וכן חומרת תשתית קשורה ושירותי IT/עסקים, מוערכת להגיע ל-143 מיליארד דולר ב-2027 .

התוצאה של זה, לפי קבוצת המחקר Synergy, היא שהקיבולת הממוצעת של כל מרכז נתונים היפר-סקאלי שנפתח במהלך השנים הקרובות תהיה יותר מכפולה מזו של המתקנים הנוכחיים.

יתבצע גם שיפוץ מסויים של מרכזי נתונים קיימים כדי להגביר את הקיבולת שלהם, ועומס ה-IT הממוצע של אסמי סיביות בודדים ממשיך לגדול, וכתוצאה מכך סינרג'י חוזה שהקיבולת הכוללת של כל מרכזי הנתונים בקנה מידה יתר על המידה תשולש כמעט בשש השנים הבאות.

סינרגיה ביססה את הניתוח הזה על הפעילות של 19 מחברות הענן והאינטרנט הגדולות בעולם. זה כולל את הספקים של SaaS, IaaS, PaaS, חיפוש, רשתות חברתיות, מסחר אלקטרוני ומשחקים.

נכון לשנת 2023, לאותם היפר-scalers היו בסך הכל 926 אסמים מסיביים בפעילות ברחבי העולם, וסינרג'י אמרה שהיא כבר יודעת על 427 מתקנים נוספים שנמצאים בצנרת.

Synergy אומרת שהמספר הכולל של מרכזי נתונים כבר הוכפל בחמש השנים האחרונות. הוא צופה כי אלה ימשיכו לגדול בהרבה יותר ממאה בשנה.

עם זאת, ההתקדמות האחרונה בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית לא בהכרח תאיץ את בניית מעונות הנתונים, אלא "תגדיל באופן משמעותי" את כמות הכוח הנדרשת להפעלת מתקנים אלה, הודות למספר ההולך וגדל של מאיצי GPU בהספק גבוה הנדחסים לתוך צמתי שרת.

זה צוין על ידי גוף מחקר אחר, אומדיה, שמצא כי הביקוש לשרתים המצוידים בשמונה GPUs לעבודות עיבוד AI השפיע גם על העלאת המחירים הממוצעים עבור מערכות מרכזי נתונים.

סינרגיה חוששת עד כמה היא מעריכה שכמות הכוח הנדרשת "תגדל באופן משמעותי".

עם זאת, מאמר מחקר אחרון חישב ששילוב בינה מלאכותית מחוללת בכל חיפוש בגוגל עשוי לצרוך את אותה כמות חשמל כמו מדינה בסדר גודל של אירלנד.

מנהל המחקר הבכיר של IDC באירופה, אנדרו באס, הסכים ש-AI מניע את הביקוש לתשתית מרכזי נתונים בעלי ביצועים גבוהים יותר.

"אנו רואים כמות עצומה של קיבולת מחשוב מואצת מותקנת", אמר לנו. "אנו רואים מכשירי היפר-scalers קונים כמות משמעותית של מאיצי הבינה המלאכותית הכוללים שמגיעים לשוק כדי לתמוך בדגמי הגנרטיביים והשנאים הגדולים בקרב לקוחות B2C ו-B2B, כמו גם ארגונים רבים שמנסים להשיג אספקה מסוימת".

זה מגדיל את צפיפות ההספק של השרתים ויוצר הרבה בעיות אספקת חשמל וקירור, אמר Buss. "מרכזי נתונים רבים בנויים עם תקציב כוח של בין 7.5 ל-15 קילוואט לכל מתלה, אבל כעת Nvidia DGX בודד יכול להשתמש ב-10 קילוואט, כלומר כל תקציב ההספק משמש קופסת 10U יחידה", הסביר.

האנליסט הראשי של Synergy, ג'ון דינסדייל, אמר לנו שחששות צריכת החשמל גורמות למפעילי היפר-סקאל לחשוב מחדש על חלק מארכיטקטורת מרכז הנתונים ותכניות הפריסה שלהם כדי לתקן את הפריסה ולאפשר צפיפות הספק גבוהה בהרבה לכל מתלה, ואולי אפילו לסקור את מיקומם של מעונות הנתונים שלהם.

"זה לא רק עניין של זמינות חשמל ועלות", אמר דינסדייל. "עומסי עבודה רבים של AI אינם רגישים לזמן השהייה כמו עומסי עבודה אחרים, ולכן יכולים לאפשר למפעיל להציב מרכזי נתונים במקומות מרוחקים יותר ופחות יקרים. לדוגמה, כבר ראינו את הצמיחה של מרכזי נתונים בקנה מידה גדול במערב התיכון של ארה"ב, עלתה על הצמיחה באזורים אחרים כמו צפון וירג'יניה ועמק הסיליקון. אנו מצפים לחלוטין שהמגמה הזו תימשך", הוסיף.

רק השבוע, Nvidia ויצרנית האלקטרוניקה הטיוואנית Foxconn הודיעה על תוכניות לחבור ולבנות את מה שהם מכנים "מפעלי AI", כלומר מרכזי נתונים המוקדשים לעיבוד AI.

"סוג חדש של ייצור צמח - ייצור מודיעין. ומרכזי הנתונים שמייצרים אותם הם מפעלי בינה מלאכותית", אמר מנכ"ל Nvidia Jensen Huang בהצהרה, והוסיף שלפוקסקון יש את המומחיות והקנה מידה לבנות את מפעלי הבינה המלאכותית הללו ברחבי העולם.

Foxconn תשתמש בטכנולוגיה של Nvidia כדי לפתח מרכזי נתונים חדשים לשירותי AI גנרטיביים המכסים מגוון יישומים, כולל רובוטים תעשייתיים ומכוניות בנהיגה עצמית. Foxconn צפויה לבנות מספר רב של מערכות המבוססות על המעבדים, ה-GPUs והרשתות של Nvidia עבור בסיס הלקוחות הגלובלי שלה, שרבים מהם מבקשים ליצור ולהפעיל מפעלי AI משלהם, טענה Nvidia. ®