Saya telah melihat banyak rancangan sedemikian yang dibuat sepanjang tahun lalu kerana perniagaan mula merangkul salah satu peralihan teknologi yang paling transformatif yang pernah, sesungguhnya, satu -satunya jenisnya. Benar, kami mempunyai kedatangan internet dan pengkomputeran awan, bersama -sama dengan perkakasan yang menyusut undang -undang Moore, tetapi kami tidak pernah mempunyai teknologi yang benar -benar mampu melewati ujian Turing seperti yang mereka dapat hari ini.

Apabila memeriksa semua komponen yang terlibat dalam mana -mana inisiatif AI, dua elemen asas utama muncul - satu adalah data, aliran digital yang diperlukan untuk berinteraksi dengan rangkaian saraf. Yang kedua adalah tenaga - kuasa yang diperlukan untuk mengendalikan sistem ini.

Lagipun, sistem saraf pusat kami bergantung pada jenis kuasa tertentu juga. Pusat data era AI akan menuntut sejumlah besar tenaga, jadi anda mungkin mempertimbangkan tenaga sebagai rakan sejawat fizikal yang melengkapi data, yang mewakili kandungan sebenar dalam sistem.

Dengan dualitas ini, marilah kita menyelidiki bagaimana syarikat -syarikat memajukan usaha ini.

Satu artikel yang baru-baru ini diterbitkan pada Supermicro membincangkan "pendekatan yang komprehensif untuk AI yang memberi tumpuan bukan semata-mata untuk memperkenalkan perkakasan canggih tetapi pada keseluruhan timbunan AI, dari pengiraan ke seni bina rangkaian dan kecekapan tenaga."

Supermicro adalah kontraktor untuk Projek XAI Colossus, salah satu pusat data terbesar di seluruh dunia.

Saya meliputi pembinaan besar -besarannya pada awal, kerana Musk terus menggandakan bilangan GPU yang termasuk dalam projek itu.

Walau bagaimanapun, sistem penyejukan cecair yang dibangunkan di Supermicro berfungsi sebagai contoh penggunaan konsep tenaga ke domain AI.

Baca artikel untuk melihat bagaimana Supermicro telah membuat inovasi reka bentuknya.

"Ini mungkin kelihatan seperti pelayan standard, tetapi infrastruktur yang diperlukan untuk menyejukkan dan menguasai mereka pada skala ini tidak wujud," kata Johnson Eung, pengurus produk pertumbuhan senior di AI supercomputing untuk Supermicro. "Jadi kami telah bekerjasama dengan pelanggan untuk membuat ini dari awal, memberikan garis panduan yang jelas untuk memastikan ia dilakukan secara bertanggungjawab, selamat, dan mampan."

Jabatan Tenaga juga menimbang proses ini. Menonjolkan skala pertumbuhan AI, pemimpin agensi menawarkan cadangan dan menilai bagaimana semua ini beroperasi dalam tetapan perusahaan.

Berikut adalah senarai pihak berkepentingan yang digariskan oleh Jabatan Kerjasama:

· Hyperscalers: Amazon, Google, Meta, Microsoft, Openai

· Pemaju Pusat Data/Inovator: Pusat Data Blackstone/QTS, Digital Realty, Verrus

· Penyedia Teknologi: Fervo, General Electric, Hitachi, Intel, HPE, Majlis Penyimpanan Tenaga Tempoh Panjang, Nvidia

· Syarikat Elektrik: Koperasi Elektrik Bersekutu, Constellation, Duke Energy, Evergy, NPPD, Nextera, PPL, Portland General, Pseg, Southern Company/Georgia Power, Vistra

· Pengendali sistem bebas dan pengendali penghantaran serantau: Caiso, Miso, PJM, SPP

· NGO Alam Sekitar: NRDC

· Penyelidik: Persatuan untuk Jentera Pengkomputeran, Brattle, Caltech, Carnegie Mellon, Jabatan Tenaga, EPRI, Johns Hopkins, IEEE, LBNL, MIT Lincoln Lab, NYU, UC-Santa Barbara, University of Chicago

Anda boleh membaca baki laporan di sini.

Temu ramah dengan pengasas dan pemimpin

Saya mendapat gambaran lanjut mengenai jenis seni bina ini semasa dua wawancara IIA pada bulan April.

Saya bercakap dengan Sridhar Ramaswami dari Snowflake tentang mengekalkan pasaran untuk data, dengan pendekatan kerjasama dan sistem silang awan.

Beliau membincangkan AI sebagai medium interaksi baru dan falsafah produk bersama untuk chatbots dan aliran kerja.

"AI mestilah mesra pengguna, cekap, dan boleh dipercayai," kata Ramaswami.

Beliau juga menyentuh model perkhidmatan pelanggan.

"Ketika datang ke pelaburan, kami tidak menghendaki pelanggan kami komited untuk membeli jumlah tertentu AI, ia sangat banyak model bayar," kata Ramaswami. "Dan titik terakhir mengenai kepercayaan adalah sesuatu yang kami menekankan secara berterusan, iaitu setiap produk perisian secara semulajadi memahami apa yang betul dan salah."

Satu lagi wawancara adalah dengan Chase Lochmiller dan Nadav Eiron dari Cruso.

Di sinilah kita meneroka tenaga dalam persamaan.

Membincangkan "infrastruktur AI bersepadu secara menegak" dan peranan asas AI dalam perniagaan, Lochmiller meninjau konsep penggunaan data yang disokong oleh tenaga:

"Infrastruktur AI pada skala membawa kepada penumpuan tenaga dan pengkomputeran," katanya. "Running AI pada skala yang signifikan hanya menuntut sejumlah besar tenaga ... sangat penting untuk kontekstualisasi skala kerana kadang -kadang, jika saya hanya membuang jumlah yang besar, mereka kehilangan makna."

Beliau menjelaskan bahawa syarikat sedang mempertimbangkan projek di Abilene yang bertujuan untuk mengambil 1.2 gigawatt kuasa dan menyebut bagaimana firma itu bertujuan untuk menyokong sistem ini.

"Kami telah menggunakan pendekatan pertama tenaga, yang bermaksud kami membawa permintaan untuk pengkomputeran ke kawasan-kawasan di mana kami dapat mengakses tenaga kos rendah, bersih, banyak, tenaga yang kami dapat menghasilkan secara berkesan secara skala dengan cara yang kos efektif," katanya. "Kami boleh menyampaikan infrastruktur pengkomputeran yang lebih bersih dan lebih murah daripada infrastruktur sedia ada di pasaran utama seperti Virginia. Kami mencapai ini dengan membuat penyelesaian tenaga bersih cara yang lebih murah untuk menjana tenaga untuk kali pertama dalam sejarah."

Oleh itu, menggerakkan set data yang sesuai menghasilkan jenis persamaan yang anda bertujuan untuk mempromosikan ketika membina pusat data AI masa depan.

Saya akan terus berkongsi perspektif ini kerana kita mencadangkan pengoptimuman pusat data pada tahun 2025 dan seterusnya.

Atas ialah kandungan terperinci Data dan Tenaga membina blok untuk AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!