AI og AR driver datatilbud – Open Source-hardware møder udfordringen

Data er livsblodet for den digitale økonomi, og når nye teknologier opstår og udvikler sig, stiger efterspørgslen efter hurtigere dataoverførselshastigheder, lavere forsinkelser og højere beregningskraft i datacentre eksponentielt. Nye teknologier presser grænserne for dataoverførsel og -behandling, og ved at anvende open source-teknologier kan datacenter-operatører maksimere deres nuværende operationer og forberede sig på fremtiden. Her er nogle eksempler på teknologi, der driver efterspørgslen efter høj beregningskraft, og måder, hvorpå open source-teknologi, fællesskaber og standarder hjælper med at imødekomme denne efterspørgsel på en bæredygtig måde.

Kunstig intelligens og maskinlæring

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) revolutionerer forskellige områder som naturlig sprogbehandling, computervision, talegenkendelse, anbefalingsystemer og selvstyrende biler. AI og ML giver computere mulighed for at lære af data og udføre opgaver, der normalt kræver menneskelig intelligens.

Men AI og ML kræver også massive mængder data og beregningskraft for at træne og køre komplekse modeller og algoritmer. For eksempel har GPT-3, en af de mest avancerede naturlige sprogmodeller i verden, 175 milliarder parametre og blev trænet på 45 terabyte tekstdata. For at behandle sådanne store datasæt og modeller effektivt har AI- og ML-applikationer brug for højpræstationsberegningssystemer, der kan levere højhastighedsdataoverførsel, lav forsinkelse og høj beregningskraft.

En af de opstående tendenser i højpræstationsberegning er at bruge specialiserede processorer som f.eks. GPU’er eller TPU’er, der er optimeret til parallelbehandling og matrixoperationer, der er almindelige i AI- og ML-arbejdslaster. For eksempel er NVIDIA’s Grace CPU en ny processor, der er specielt designed til højpræstationsberegning og udnytter NVIDIA’s GPU-teknologi til at levere op til 10 gange hurtigere ydelse end nuværende x86 CPU’er. Grace CPU understøtter også hurtige interconnects som NVLink, der giver højhastighedsdataoverførsel mellem CPU’er og GPU’er.

Forstærket virkelighed og virtuel virkelighed

Apple Vision Pro skabte bølger under sin præsentation. Forstærket virkelighed (AR) og virtuel virkelighed (VR) er to af de mest immersive og interaktive teknologier, der forvandler forskellige industrier som underholdning, uddannelse, sundhedspleje og produktion. AR lægger digitale oplysninger over den virkelige verden, mens VR skaber en fuldstændigt simuleret omgivelse, som brugere kan opleve gennem en hovedtelefon.

Men disse teknologier stiller også betydelige udfordringer for dataoverførsel og -behandling. På grund af dens nylige udgivelse er detaljer omkring Apple Vision Pro stadig ventet. Andre VR-hovedtelefoner har været tilgængelige i en periode, så vi kan gøre nogle antagelser. For eksempel kræver VR-hovedtelefoner som Oculus Quest 2 en højhastighedsforbindelse til en computer eller en cloud-server for at streame højkvalitetsvideo- og lydindhold samt sporings- og inputdata fra hovedtelefonen og kontrollerne. Video-bitraten, der er mængden af data, der overføres per sekund, afhænger af, hvor hurtigt GPU’en kan kodificere signalet på computer- eller server-siden, og hvor hurtigt Quest 2-processoren kan dekodificere signalet på hovedtelefon-siden.

Ifølge Oculus er den anbefalede bitrate for VR-streaming mellem 150 Mbps til 500 Mbps, afhængigt af opløsning og billedfrekvens. Dette betyder, at VR-streaming kræver en langt højere dataoverførselshastighed end andre online-aktiviteter som f.eks. webbrowsing eller musikstreaming. Desuden kræver VR-streaming også lav forsinkelse, der er tiden, det tager for et signal at rejse fra et punkt til et andet. Høj forsinkelse kan forårsage hakket eller jittery gameplay, der kan ødelægge oplevelsen og forårsage motionsyge.

Forsinkelsen afhænger af flere faktorer som f.eks. netværkshastighed, afstanden mellem enhederne og kodnings- og dekodningsalgoritmerne. Ifølge Oculus er den ideelle forsinkelse for VR-streaming under 20 millisekunder. Men at opnå dette niveau af ydelse er ikke let, især over trådløse forbindelser som f.eks. Wi-Fi eller 5G.

Open Source-teknologier til datacenteroptimering

Da nye teknologier driver efterspørgslen efter hurtigere dataoverførselshastigheder, lavere forsinkelser og højere beregningskraft i datacentre, står datacenter-operatører over for flere udfordringer som f.eks. stigende strømforbrug, krævende nye kølekrav, arealudnyttelse, driftsomkostninger og en hurtig udvikling af hardware-innovation og -opdatering. For at imødekomme disse udfordringer har datacenter-operatører brug for at optimere deres nuværende infrastruktur og anvende nye standarder og teknologier, der kan forbedre deres effektivitet og skalerbarhed.

Dette er målet for Open19-projektet, en initiativ for bæredygtig og skalerbar infrastruktur, der nu er en del af Linux Foundation. Open19-projektet er en åben standard for datacenter-hardware, der er baseret på fælles formfaktorer og giver næste generations højeffektiv energiforsyning, genbrugbare komponenter og muligheder for fremtidige højhastighedsinterconnects. SSIA’s mission og åbne standarder, der er skabt gennem Open19-projektet, er i tråd med den større industribevægelse mod effektivitet, skalerbarhed og bæredygtighed for den infrastruktur, der driver vores digitale liv og fællesskaber. Open Compute Project er et andet forsøg på at understøtte de voksende krav til beregningsinfrastruktur på en effektiv måde. Dette projekt fremmer også fællesskabsbaseret samarbejde mellem industripartnerne til at udvikle datacenterløsninger med fokus på 21” serverrack-størrelser, der normalt bruges af store colos og hyperscalers. OCP’s omfang omfatter også datacenterfaciliteterne samt de interne IT-komponenter i serverne.

Konklusion

Nye teknologier driver efterspørgslen efter hurtigere dataoverførselshastigheder, lavere forsinkelser og højere beregningskraft i datacentre, mens fællesskaber, regeringer og virksomheder fokuserer på ressourcestyring og de øgede bæredygtighedsbekymringer omkring vandforbrug, strømstyring og andre kulstofintensive aspekter af teknologioprettelse, -brug og -udvikling. Ved at anvende open source-teknologier, der er udviklet i fællesskabsdrevne fora som SSIA og Linux Foundation, kan datacenter-operatører maksimere deres nuværende operationer og forberede sig på en fremtid, der er mere bæredygtig, mens de imødekommer kravene fra disse spændende nye applikationer.