Modern Data Centers'da Özelleştirilmiş Donanıma Geçiş

Veri merkezleri uzun zamandır dijital altyapının arka kemiği olmuştur, ancak yapay zeka iş yüklerinin üstel büyümesi, bu tesislerin nasıl inşa edildiği ve işletildiği konusunda temel bir yeniden düşünmektir. Geleneksel merkezi işlem birimleri (CPUs), çok yönlü olarak, makine öğrenimi modellerinin gerektirdiği paralel hesaplamaları işlemek için asla tasarlanmadı, sinir ağ eğitimi ve gerçek zamanlı inferans. AI-opted mikroişörlerin ortaya çıkışı, veri merkezlerinin büyük veri kümelerini büyük veri kümelerini daha hızlı bir şekilde işlemeye olanak sağlarken, daha önce mümkün olan en az enerji tüketilmedi.

Bu özel çipler, AI'nın merkezinde matematiksel işlemleri hızlandırmaya yönelik olarak tasarlanmıştır.Genel amaçlı CPUlerden gelen yoğun görevlerin yüklenmesi ile, organizasyonlar AI'daki dramatik gelişmelerin sadece bir performans oyunu değil, kritik bir çevresel ve ekonomik zorunluluktur.

AI-Optimized Microprocessors

AI-optize edilen mikroişlemciler, makine öğrenimi, derin öğrenme ve veri analizlerini hızlandırmaya uzmanlaşmış mimarileri entegre eden yarı iletkenlerdir.Bu özellikler, matrisleri ve konvolutions - bu mikro paralellik, yüksek bant genişliği arayüzleri ve onor çekirdekleri gibi özel hesaplama birimlerini uygularlar ve vektör işlemcileri sağlar.

Anahtar Mimari Farklılıklar

Temel fark, GPU'nun nasıl işlediği konusunda yatıyor. A CPU, düşük çözünürlükte tek hazır performans için optimize edilmiş 8 ila 64 temele sahip olabilir. Aksine, bir CPU gibi bir AI hızlandırıcısı, aynı anda yüksek kodlu işlem için tasarlanmış binlerce küçük çekirdek içeriyor. Örneğin, PNG's H100 Tensor Core, 18,432 CUDA çekirdeği ve 640 onor çekirdekleri içeriyor, aynı anda büyük sayıda matrix operasyonlarını ele geçirebiliyor.

Başka bir kritik bileşen hafıza genişliğidir. AI modelleri genellikle hafıza ve hesap birimleri arasında muazzam miktarda veri taşımak gerektirir. Özelleştirilmiş işlemciler yüksek bant genişliği hafızasını içerir (HBM) doğrudan çip üzerinde depolanır, gecikme ve güç tüketimini geleneksel olarak hesaplamak için. AMD'nin 192 GB'sine kadar özellikleri.

AI-Optimized Processors

  • [FONT=0)Graphics Processing Birimleri (GPUs): ), aslında grafik oluşturmak için tasarlanmıştır, GPUs, büyük paralellik nedeniyle AI eğitimi ve inference iş arkadaşları haline gelmiştir.Demokrat bu alana A100 ve H100 serisi ile hükmedmektedir, oysa AMD Instinct hattı sunar.
  • [FONT:0]Tensor Processing Birimleri (TPUs): ), Google'ın özel ASIC'leri özellikle TensorFlow ve diğer Google AI çerçeveleri için optimize edilmiştir.Her bir BTC pod, eğitim için 100 petaflops sağlayabilir.
  • [FONT=0]Neural Processing Birimleri (NPUs):) Birçok modern akıllı telefon ve kenar cihazlarında bulundu, NPUs, Apple'ın Neural Motor ve Qualcomm'un Hexagon DSP'sini içerir.
  • [FONT:0)Field-Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA):[Dönetici: 1) Bu yeniden yapılandırılabilir çipler, kullanıcıların belirli AI iş yükleri için donanım mantığını özelleştirmelerine izin verir. Microsoft, Bing arama ve Azure Machine Learning'i hızlandırmaları için Azure bulut altyapısında FPGA'ları kullanır.
  • [DPUs:0)Data Processing Birimleri (DPUs):), sadece AI hızlandırıcıları değil, DPU'lar gibi şirketlerden gelen AI (MaviField) ve Intel, AI iş yükleri için aranır ağ ve depolama görevleri ve ücretsiz çekirdek CPUleri.

Data Center Verimliliği için Faydaları

AI-opted mikroişmanlarını dağıtmanın avantajları, ham hızların çok ötesine uzanır. Data center operatörleri güç tüketimi ve soğutma maliyetlerini azaltırken hesaplama yoğunluklarını artırmak için sürekli baskı altındadır. Özelleştirilmiş cips bu rakip talepleri birkaç somut şekilde ele alır.

Hızlandırma ve Zorlama

AI cipsi, tahminleri yapmak için daha az saat döngüsü kullanarak aynı hesaplamayı gerçekleştirebilir.GPT-4 gibi bir model için, bu da yüksek performanslı bir CPU, bu haftalar veya hatta günlerce ölçülebilir.Inference - son kullanıcılar için eğitilmiş bir model kullanarak-kullanıcılar için işlem süreci.

Enerji Verimliliği ve Sürdürülebilirlik

Güç tüketimi, CPU tabanlı AI inference ile yapılan en büyük operasyonel harcamalardan biridir. AI-opted işlemciler CPU'lardan daha yüksek performans elde ederler.A study byETHFLT:0)NVIDIA), CPU tabanlı AI inference'i GPU hızlandıran bir iş yükü için% 80'e kadar azaltılabilir.

Doğrudan güç tasarrufuna ek olarak, uzman donanım, AI görevlerinin üstesinden gelmek için gereken toplam sunucu sayısını azaltır. Daha az sunucu daha az alan, daha düşük soğutma gereksinimleri anlamına gelir ve elektronik atıkları azaltır. Bazı veriler merkezleri özellikle yüksek kaliteli AI kümeleri için tasarlanmış sıvı soğutma çözümleri araştırıyor, daha da verimli bir şekilde geliştiriyor.

Büyüyen AI Modelleri için

AI modellerinin büyüklüğü ve karmaşıklığı, tam olarak bu talepleri kabul edilemez mikroişlemcilerle tanışmaya devam ediyor ve diğer yandan kümelerde çalışmak için yüzlerce milyar dolarlık parametre içeriyor.Google)Google[Döneticileri ufktur.

Toplam Yaşam döngüsünden Fazla Tasarruf Maliyetleri

AI-optize edilen çipler daha yüksek bir ön maliyet taşırken, toplam mülk maliyeti (TCO) genellikle daha düşük kanıtlamaktadır. Hızlı işlem, bulut hesaplamaları için gerekli olan zamanı azaltır. Daha iyi enerji verimliliği düşük aylık fayda maliyetleri.

Data Center Operations üzerinde Etkisi

AI-optested mikroişlemciler sadece donanım katmanı değil aynı zamanda veri merkezlerinin nasıl yönetildiğini ve soğutulduğunu da değiştirir.

İş yükü Yönetimi ve Kaynak Allocation

AI iş yükleri çok az düzensizdir. Eğitim işleri günler veya haftalar boyunca sürebilir, her mevcut işlem döngüsü tüketiyor, ancak inference iş yükleri talep edilemez bir şekilde hızlandırılabilir. Özelleştirilmiş işlemciler, akıllı orkestration yazılımı ile birlikte, veri merkezlerinin dinamik olarak tüm kaynakları sağlar. Örneğin, CPU tabanlı web hizmetleri ve GPU tabanlı AI inference, gerçek zamanlı olarak, performanstan ödün vermeden, performanstan ödün vermeden maksimum kullanım için bir yazılım tabanlı altyapı kullanabilir.

Modern AI işlemcileri ayrıca sanallaştırma ve çok katmanlılık için donanım düzeyinde destek içerir.Demokratın Multi-Instance GPU (MIG) teknolojisi, tek bir fiziksel GPU'nun yedi izole durumda bölünmesine izin verir, her biri kendi özel hafıza ve hesaplama kaynakları ile.Bu, birden fazla kullanıcı veya uygulama, genel kaynak verimliliği ve performans garantileri ile bir çip paylaşmasını sağlar.

Soğutma ve Termal Yönetim

Yüksek güç AI çipleri önemli bir ısı yaratır. Tek bir H100 GPU, güvenli işletim sıcaklıklarını korumak için 700 watt ve bir raf doldurabilir. Geleneksel hava soğutması, bu tür ortamlardaki sınırları hızla artırır. Data merkezleri giderek artan bir şekilde doğrudan-çiçek sıvı soğutma, immersion soğutma ve arka kapı ısı değiştiricileri sağlar.Bu tür hava soğutma teknolojileri sadece 40 kW'tan fazla ısıtamaz, ancak aynı zamanda fanlar ve hava koşulları ile enerjileri azaltır.

Güvenilirlik ve Uptime

AI eğitim işleri aylarca sürebilir ve tek bir donanım başarısızlığı, kayıp ilerleme günleri maliyetle kullanılabilir. AI-opted işlemciler genellikle, performanstan ödün vermeden güvenilirlikleri geliştirmek için özellikler içerir. (ECC) bellek, ölüm seviyesi kırmızıdans, ve tahmin edici sağlık izleme. ek olarak, çip üreticileri başarısızlıklar (MTBF) ile birlikte daha yüksek zaman için tasarlanmıştır.

Güvenlik ve Data Protection

AI iş yükleri giderek hassas verilerle başa çıkıyor - tıbbi kayıtlar, finansal işlemler, kişisel bilgi - güvenlik kritik hale gelir. Birçok AI hızlandırıcısı şimdi GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelere uymaya yardımcı olur. Örneğin, NVIDIA'nın gizli hesaplama çözümleri, şifreli verileri güvenli bir şekilde işlemeye devam ederken koruma sağlar.

Meydanlar ve düşünceler

Avantajlarına rağmen, AI-opted mikroişörler bir panacea değildir. Veri merkezi operatörleri bu çipleri benimsemekte birkaç zorlukla hareket etmelidir.

Yüksek Sermaye Yatırımı

En son AI hızlandırıcılarının işe alınması önemli bir sermaye gerektirir. Tek bir üst kat GPU $ 30,000 veya daha fazla mal olabilir ve tam bir küme milyonlarca kişiye kadar sürebilir.

Yazılım Ekosistem Fragmentasyon

Her işlemci platformu kendi yazılım yığını ile geliyor (VPN için ROCm, AMD için, TensorFlow for Atari, OpenCL için FPGAs için). platformlar arasındaki porting AI modelleri zaman alıcı olabilir ve uzman uzmanlık gerektirir. endüstri, INNX ve PyTorch gibi standart çerçevelere doğru ilerliyor, ancak tam bir içebilirlik ilerlemede bir iş olarak kalır.

Güç ve Soğutma Altyapıları Yükseltiyor

Yüksek kaliteli AI donanımına yükseltmek genellikle tesis değişiklikleri gerektirir. Power dağıtım, yedekleme jeneratörleri ve soğutma sistemleri çok daha yüksek yükler için boyutlandırılmalıdır. Mevcut veri merkezlerinin optimize edilmesi ve pahalı olabilir. Yeni inşaat, 50 kW persur veya daha fazla, standart 5-10 kW'dan itibaren standart 5-10 kW'a kadar bir çıkış için planlamalıdır.

Tedarik Zinciri Kıtlamalar

Küresel yarı iletken eksikliği, uzman çiplere güvenmek için kırılganlığı vurguladı. AI hızlandırılmış üretim süreçleri (5nm, 3nm), kapasite kısıtlayıcılar da tedariki etkileyebilir.Data negatives can also affect Supply. Data center must careful manage envanter and consider diversification across satıcılar.

Future Outlook

AI'nın optimize edilmiş mikroişlemciler evrimi yavaşlama belirtileri göstermez. Birkaç trend bir sonraki veri merkezi verimliliğini şekillendirecektir.

Yeni Chip Architectures ve Malzemeler

Fotonik hesaplama, nöromorphic cips ve kuantum hızlandırıcılar gibi, Intel ve IBM gibi şirketler, birden çok özel ölüyü birleştiren çipleri keşfederler (CPU, GPU, AI hızlandırıcısı, bellek) her teknolojiden daha iyi performans ve enerji verimliliği vaat eder. Intel ve IBM gibi şirketler belirli iş yükleri için özelleştirilmiş işlemciler oluşturmak için en iyileri karıştırır.

Edge ve Cloud ile entegrasyon

AI-optize edilen çipler merkezileştirilmiş veri merkezleri ile sınırlı değildir. Edge veri merkezleri ve her katmanda uzmanlaşmış işlemciler ile yerel olarak yönetim kurulması için giderek daha fazla dahil edilir.Bu, geçncy ve bant genişliği talepleri arasındaki sorunsuz orkestrasyonunu azaltır.

Bir Tasarım Prensibi olarak sürdürülebilirlik

Hem çip tasarımcıları hem de veri merkezi operatörleri sürdürülebilirlik önceliklendirir. Future işlemciler muhtemelen hesaplamanın karbon ayak izini azaltacak ve genel olarak yenilenebilir enerji ve su bazlı olmayan sistemler tarafından desteklenen veri merkezleri, AI-opted çipleri ile merkezi bir rol oynayacaktır.

Software-Hardware Co-Optimization

Donanım ve yazılım arasındaki çizgi belirsizdir. Şirketler, otomatik olarak AI iş yüklerini en verimli donanıma indiren ve karmaşık el elemanları karıştırmak için bariyeri azaltır ve veri merkezlerinin karmaşık el kılavuzları olmadan karıştırmasını sağlar.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

AI-optize edilen mikroişlemciler zaten veri merkezi ekonomilerini yeniden şekillendirdi, daha hızlı, daha enerji verimli ve daha ölçeklenebilir AI operasyonlarına entegre edilmiş, bu teknolojilere yatırım yapan hiper ölçekli bulut sağlayıcılarından, uzman donanımın benimsenmesi artık rekabetçi kalmak için gerekli değil, rekabetçi kalmak için gerekli olan en iyi şekilde konumlandırılmıştır.