機器學習將顯著改變數(shù)據(jù)中心經濟，并為改善未來鋪平道路。隨著機架開始裝滿ASICs、GPU、FPGAs和超級計算機，機器學習和人工智能已經進入數(shù)據(jù)中心，并正在改變超大規(guī)模服務器場的外觀。
模塊化數(shù)據(jù)中心適用于需要快速部署、靈活性高、成本控制和可移植性的場景，但在面對大規(guī)模需求、定制化需求、長期投資和復雜性等情況下可能會顯得不太適用。因此，在選擇建造方式時，需要綜合考慮實際需求、預算和長期發(fā)展規(guī)劃等因素。
數(shù)據(jù)中心格局正在經歷一場深刻的變革。AI/ML工作負載的集成、可擴展性的重新定義，以及支持AI的大型園區(qū)的戰(zhàn)略發(fā)展共同標志著數(shù)據(jù)中心故事的新篇章。這不僅僅是為了滿足需求，這是為了引導我們走向一個充滿活力且可持續(xù)的數(shù)據(jù)驅動的未來。
機器學習可以檢查數(shù)萬億字節(jié)的歷史數(shù)據(jù)，并在幾分之一秒內將參數(shù)應用于其決策，因為它的行動速度比任何人都快。當您跟蹤數(shù)據(jù)中心的所有活動時，這很有幫助。供應商和數(shù)據(jù)中心運營商利用機器學習解決的兩個主要問題是提高效率和降低風險。
冷卻數(shù)據(jù)中心的最簡單方法是安裝空氣交換器，通過服務器室生成冷空氣。但是，如果想要節(jié)省資金，至少從長遠來看，更好的方法可能是在每個機架上安裝空氣交換器，并使用它們?yōu)閱蝹€機架的服務器降溫。
數(shù)據(jù)中心的冷卻比通常看起來要復雜得多。要做到這一點，必須考慮各種因素，例如使用哪種類型的冷卻系統(tǒng)，如何在數(shù)據(jù)中心內安排設備，以及如何收集有關冷卻性能的數(shù)據(jù)。簡單地將空氣吹到冷卻設備上也許可以完成任務，但可能不是最具成本效益或節(jié)能的方式。
減少服務器的噪音排放可能不是大多數(shù)數(shù)據(jù)中心運營商的首要任務。但是，一旦優(yōu)化了運營的其他方面，例如能源消耗，投資于降低服務器噪音——這在大多數(shù)情況下不是特別困難或昂貴——是提高員工生活質量的有效方法。作為回報，許多減少服務器噪音的步驟提供了提高服務器效率的額外好處。
機器學習可以檢查數(shù)萬億字節(jié)的歷史數(shù)據(jù)，并在幾分之一秒內將參數(shù)應用于其決策，因為它的行動速度比任何人都快。當您跟蹤數(shù)據(jù)中心的所有活動時，這很有幫助。供應商和數(shù)據(jù)中心運營商利用機器學習解決的兩個主要問題是提高效率和降低風險。
將人工智能納入不斷擴大的數(shù)據(jù)中心行業(yè)不僅是技術進步，也是可持續(xù)發(fā)展的關鍵一步。隨著我們對數(shù)字服務的依賴增加，我們減輕數(shù)據(jù)中心對環(huán)境影響的責任也隨之增加，數(shù)據(jù)中心目前占據(jù)了國家相當大一部分電力資源。人工智能成為應對這一挑戰(zhàn)的必要工具，為加強能源安全和推進其雄心勃勃的凈零目標提供了一條戰(zhàn)略途徑，并承諾創(chuàng)造一個更加綠色的未來...
在許多服務器機房中，人類是一個常見的存在。服務器經常更新或需要定期維護的數(shù)據(jù)中心往往有更多的技術人員在服務器機房長時間工作。此外，在某些情況下，服務器機房也位于辦公空間內，使附近辦公室的工作人員長期受到服務器噪音的影響。
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