數(shù)據(jù)家,idc官網(wǎng),算力,裸金屬,高電機房,邊緣算力,云網(wǎng)合一,北京機房,北京云計算,北京邊緣計算,北京裸金屬服務器,北京數(shù)據(jù)服務器,北京GPU服務器,高算力服務器,數(shù)據(jù)機房相關技術新聞最新報道
人工智能的增長及其巨大的能源消耗可能對可持續(xù)發(fā)展目標構成挑戰(zhàn)，促使企業(yè)圍繞綠色能源和更環(huán)保的地點重新思考其數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略
每個部門都渴望利用人工智能(AI)的潛力——從部署聊天機器人到完全自動化的生產(chǎn)設施。這是一個快速增長的市場，預計到2030年將增長20倍，達到令人印象深刻的1.9萬億美元
人工智能在多個行業(yè)的使用迅速升級，將促使企業(yè)重新評估其IT基礎設施，強調能效和可持續(xù)性是其商業(yè)戰(zhàn)略的關鍵因素。數(shù)據(jù)中心將是這些決策的核心，好消息是一些數(shù)據(jù)中心已經(jīng)適應了這些新需求。
甚至在ChatGPT于2022年底出現(xiàn)之前，對人工智能的興趣和進展就已經(jīng)很顯著了，這引起了一波興奮。?
我們正在目睹的人工智能吸收的爆炸顯然不是一種趨勢——它代表了各種行業(yè)運營格局的深刻轉變，包括醫(yī)療保健、金融、教育和制造。
云服務提供商正在引領這一轉型階段，開發(fā)云來提供人工智能功能，無論是作為獨立產(chǎn)品還是作為其現(xiàn)有服務組合的一部分。預計到市場需求，他們正在引入人工智能增強的解決方案以及傳統(tǒng)的云服務。
數(shù)據(jù)中心對于這一轉型至關重要，在釋放人工智能的全部潛力方面發(fā)揮著關鍵作用。雖然該行業(yè)面臨合理的環(huán)境問題，但一段時間以來，更具前瞻性的供應商一直專注于提高能源效率和最大限度地提高可持續(xù)性。
這一點至關重要，因為如果沒有適當?shù)臏蕚?，新興人工智能服務的巨大處理需求可能會在可靠性、可持續(xù)性和成本方面帶來相當大的挑戰(zhàn)。人工智能任務，特別是那些涉及深度學習的任務，需要強大的計算能力來進行數(shù)據(jù)分析、模式識別和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡等活動。
這些增加的工作量自然會導致更多的能源消耗。例如，在人工智能處理中使用的圖形處理單元(GPU)比傳統(tǒng)的中央處理單元(CPU)消耗更多的能量。
數(shù)據(jù)中心提高能效和減少碳排放的能力取決于運營商對技術進步和可持續(xù)實踐的實施。這兩者必須齊頭并進。
人工智能對電力需求的激增要求對能源采購、消耗和優(yōu)化策略進行徹底的重新評估。這意味著不僅要解決眼前的能源需求，還要與總體環(huán)境目標保持一致，重點是整合可再生能源。
數(shù)據(jù)中心正逐步采用太陽能、風能和水力發(fā)電。這不是一個姿態(tài)，而是一個旨在確保長期可持續(xù)性和財務可行性的戰(zhàn)略決策。
能效是可持續(xù)電源管理的關鍵要素。尖端的人工智能算法被用來降低數(shù)據(jù)中心的能耗，從冷卻系統(tǒng)到服務器運行。
這些人工智能增強的效率不僅降低了能源足跡，還提高了運營效率。將數(shù)據(jù)中心的廢熱重新用于公共供暖計劃或其他工業(yè)應用等創(chuàng)新做法標志著向更循環(huán)、更可持續(xù)的能源模式的轉變。
人工智能正在改變數(shù)據(jù)中心位置的格局，超越了靠近主要城市以減少延遲的傳統(tǒng)需求。有了人工智能，低延遲數(shù)據(jù)中心的緊迫性降低了。該技術的學習模型不需要即時響應，為數(shù)據(jù)中心站點提供了更大的靈活性。
這一轉變允許人工智能計算的分散化，緩解了歐洲主要城市的電力需求，并允許在更容易獲得可再生能源的地區(qū)使用數(shù)據(jù)中心。其結果是環(huán)境足跡的可喜減少。?
idc網(wǎng),算力,裸金屬,高電機房,邊緣算力,云網(wǎng)合一,北京機房,北京云計算,北京邊緣計算,北京裸金屬服務器,北京數(shù)據(jù)服務器,北京GPU服務器,高算力服務器,數(shù)據(jù)機房企業(yè)選擇將人工智能培訓和建模設施設在主要城市地區(qū)之外，選擇電網(wǎng)不太緊張的地方。這不僅緩解了客戶群附近數(shù)據(jù)中心的壓力(在這些地方，低延遲至關重要)，還通過改善基礎設施和增加就業(yè)機會支持了欠發(fā)達地區(qū)的經(jīng)濟增長。
例如，Ark在英格蘭西部鄉(xiāng)村威爾特郡的春園校區(qū)就體現(xiàn)了這一趨勢。盡管地處鄉(xiāng)村，但這里的鐵路四通八達，而且靠近M4，為那些希望向城市以外擴張的組織提供了一個靈活而可持續(xù)的選擇。像這樣一個為人工智能應用而配備的數(shù)據(jù)中心提供了可訪問、可擴展的解決方案。
人工智能的變革性影響超越了技術進步，為更廣泛的社會帶來了重大優(yōu)勢。從疾病的早期識別到改善眾多行業(yè)的預測分析，潛在收益是巨大的。
人工智能從根本上分為不同的學習和生成階段。學習階段包括模型的訓練，這是一項需要大量精力但可以遠程進行的任務。
一旦企業(yè)開發(fā)了這些模型，他們就會將其部署到最終用戶，從而實現(xiàn)實時自動化。這一階段還需要消耗大量的能源，需要在離最終用戶更近的地方進行。
隨著我們進一步進入人工智能時代，我們對可持續(xù)和對社會負責的創(chuàng)新的集體責任只會擴大。數(shù)據(jù)中心運營商及其客戶必須協(xié)同應對這些不斷發(fā)展的動態(tài)，在追求技術進步與環(huán)境管理原則之間保持謹慎的平衡。
前進的道路是錯綜復雜的，但該行業(yè)致力于將先進技術融入生態(tài)意識是真實的，已經(jīng)取得了相當大的成就。
人工智能和數(shù)據(jù)中心的未來超越了技術實力;它是關于質疑既定規(guī)范并打造一條將創(chuàng)新與更廣泛的社會意識相結合的軌跡。
