Эксперты Systeme Electric и «ИКС» подготовили стратегический обзор, посвященный изменениям к требованиям, которые ИТ-системы для искусственного интеллекта предъявляют к инженерной инфраструктуре ЦОД.
Рост отрасли ЦОД ускорился во многом благодаря повышению интереса к системам искусственного интеллекта, которым требуется все больше вычислительных ресурсов. Один из стоящих перед отраслью вызовов – необходимость существенного пересмотра инженерной инфраструктуры дата-центров для поддержки высокопроизводительных GPU-кластеров, используемых для обучения ИИ-моделей. В первую очередь эти изменения затронут объекты крупных корпораций, которые будут развертывать такие кластеры для себя, а также провайдеров, специализирующихся на предоставлении инфраструктурных услуг на основе ИИ-систем. Большинство же компаний и организаций, скорее всего, будут пользоваться ИИ-инфраструктурой по сервисной модели, приобретая соответствующие ресурсы у провайдеров.
При формировании требований к инженерной инфраструктуре ЦОД или той его части, которая относится к кластеру ИИ, необходимо ориентироваться на технологии, применяемые в конкретной конфигурации ИТ-оборудования, используемой в этом ЦОД. Эти технологии развиваются стремительно, и на сегодняшний день сложно спрогнозировать, какие решения будут применены в следующем поколении вычислителей. В этих условиях ключевыми становятся компетенции интегратора и вендора оборудования инженерных подсистем, а также готовность последнего к адаптации продуктов в соответствии с конкретной задачей.
Рост использования ИИ потребует определенных изменений во многих ЦОД, и затронут они все основные системы инженерной инфраструктуры. Несмотря на высокую неопределенность в векторе развития ИИ, в основных инженерных системах ЦОД для ИИ можно выделить ряд тенденций по изменению технологических решений:
- В системе электропитания может потребоваться пересмотр как характеристик отдельных элементов, так и архитектуры в целом (например, переход на шинопроводы, вынос системы распределения питания за пределы стойки, замена ИБП и т.д.).
- В области систем охлаждения хорошей перспективой обладают гибридные решения, сочетающие технологии (традиционного) воздушного и (инновационного) жидкостного охлаждения. При этом воздушное охлаждение по-прежнему будет использоваться для широкого круга задач.
- В системах размещения ИТ-оборудования очевидна тенденция к использованию более габаритных (широких, высоких и глубоких) стоек.
Как отмечается в обзоре, лишь небольшая часть новых объектов будет проектироваться и строиться специально для ИИ-кластеров, основные же внедрения ИИ-систем будут осуществляться на объектах, построенных для традиционных ИТ-систем или проектируемых под разнообразные задачи (традиционные стойки + высоконагруженные стойки).
Первый заместитель гендиректора по рынку «ИТ-решения» «Систэм Электрик» Роман Шмаков:
Технологии быстро эволюционируют, и предсказать востребованность тех или иных решений становится все сложнее. Создание ЦОД для традиционных ИТ-систем сейчас представляет собой ремесло с практически типовыми решениями, а развитие искусственного интеллекта же возвращает в это ремесло элемент «искусства», поскольку его потребности выходят за рамки проработанных технологий. Поэтому производители оборудования инженерных систем дата-центров должны обладать ресурсами и компетенциями, позволяющими предложить комплексное решение, которое может быть при этом быстро адаптировано под специфические задачи.
Директор по контенту «ИКС» Александр Барсков:
Термин «ЦОД для ИИ» уже активно используется, но четкого определения, что же это такое, нет. Обычно упоминают только высоконагруженные стойки и жидкостное охлаждение. На самом деле специфика GPU-кластеров накладывает свои требования на всю инженерную инфраструктуру ЦОД, включая системы электропитания, шкафы и, конечно, системы охлаждения. Мы попытались детализировать новые требования и дать рекомендации по их выполнению.
