Tekoäly ja lisätty todellisuus lisäävät datan kysyntää – avoimen lähdekoodin laitteet vastaavat haasteeseen

Data on digitaalitalouden elinsiemen, ja kun uudet teknologiat kehittyvät ja muuttuvat, vaatimus nopeammille datansiirtokannoille, alhaisemmille viiveille ja suuremmalle laskentateholle tietokeskuksissa kasvaa eksponentiaalisesti. Uudet teknologiat ovat mullistamassa datan siirtämistä ja prosessointia, ja avoimen lähdekoodin teknologioiden omaksuminen voi auttaa tietokeskuksien toiminnanjohtajia maksimoimaan nykyiset toiminnat ja valmistautumaan tulevaisuuteen. Tässä on joitakin esimerkkejä teknologioista, jotka ajavat korkean laskentakapasiteetin vaatimusta ja tavoista, joilla avoimen lähdekoodin teknologiat, yhteisöt ja standardit auttavat kohtaamaan tämän haasteen skaalallisesti kestävällä tavalla.

Teckoäly ja koneoppiminen

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) ovat mullistamassa eri aloja, kuten luonnollisen kielen prosessointi, tietokoneen näkö, puheentunnistus, suositussysteemit ja itseohjautuvat autot. Tekoäly ja koneoppiminen mahdollistavat tietokoneiden oppimisen datan avulla ja suorittaa tehtäviä, jotka normaalisti vaativat ihmisen älykkyyttä.

Kuitenkin tekoäly ja koneoppiminen vaativat myös valtavat määrät dataa ja laskentakapasiteettia koulutus- ja suoritustarkoituksiin. Esimerkiksi GPT-3, yksi maailman kehittyneimmistä luonnollisen kielen malleista, sisältää 175 miljardia parametrejä ja koulutettiin 45 teratavun tekstidatalla. Tällaisia suurten datamäärien ja mallien prosessointiin tarvitaan korkean suorituskyvyn laskentajärjestelmiä, jotka voivat tarjota nopeita datansiirtokanavia, alhaisia viiveitä ja suurta laskentakapasiteettia.

Yksi nousussa olevista trendeistä korkean suorituskyvyn laskennassa on erikoistuneiden prosessorien, kuten GPU- tai TPU-prosessorien, käyttäminen, jotka on optimoitu rinnakkaislaskentaan ja matriisiopeksiin, jotka ovat yleisiä tekoäly- ja koneoppimistehtävissä. Esimerkiksi NVIDIA:n Grace CPU on uusi prosessori, joka on suunniteltu erityisesti korkean suorituskyvyn laskentaa varten ja hyödyntää NVIDIA:n GPU-teknologiaa saavuttaakseen jopa 10-kertaisen suorituskyvyn verrattuna nykyisiin x86-prosessoreihin. Grace CPU tukee myös nopeita liitäntöjä, kuten NVLinkiä, jotka mahdollistavat nopean datansiirron prosessoreiden ja GPUjen välillä.

Lisätty todellisuus ja virtuaalitodellisuus

Apple Vision Pro aiheutti aallonmurron julkistuksessaan. Lisätty todellisuus (AR) ja virtuaalitodellisuus (VR) ovat kaksi immersiivisintä ja interaktiivisinta teknologiaa, jotka muuttavat eri aloja, kuten viihdettä, koulutusta, terveydenhuoltoa ja valmistusta. AR yhdistää digitaalista tietoa todelliseen maailmaan, kun taas VR luo täysin simuloiman ympäristön, jonka käyttäjät voivat kokea päähineen avulla.

Kuitenkin nämä teknologiat asettavat myös merkittäviä haasteita datan siirrolle ja prosessoinnille. VR-päähineet, kuten Oculus Quest 2, vaativat nopean yhteyden tietokoneeseen tai pilvipalvelimeen suoratoistaa korkealaatuista video- ja äänisisältöä, sekä seuranta- ja syötetietoja päähineestä ja ohjaimista. Videobittinopeus, joka on datan määrä, joka siirretään sekunnissa, riippuu GPU:n koodaussykelmästä tietokoneella tai palvelimella ja Quest 2 -prosessorin purkamisnopeudesta päähineessä.

Oculusin mukaan VR-suoratoiston suositeltu bittinopeus on 150 Mbps ja 500 Mbps välillä, riippuen resoluutiosta ja kuvataajuudesta. Tämä tarkoittaa, että VR-suoratoisto vaatii paljon suuremman datansiirtokapasiteetin kuin muut verkkotoiminnot, kuten verkkoselaaminen tai musiikin suoratoisto. Lisäksi VR-suoratoisto vaatii myös alhaisen viiveen, joka on aika, joka kuluu signaalin siirtämisessä yhdestä pisteestä toiseen. Korkea viive voi aiheuttaa epätasaisen tai värisangan pelin, joka voi pilata immersiivisen kokemuksen ja aiheuttaa liikuntatautia.

Viive riippuu useista tekijöistä, kuten verkon nopeudesta, laitteiden välisestä etäisyydestä ja koodaus- ja purkamisalgoritmeista. Oculusin mukaan VR-suoratoiston ihannetapaus on alle 20 millisekuntia. Saavuttamaan tämän tason suorituskykyä on kuitenkin haastavaa, erityisesti langattomien yhteyksien, kuten Wi-Fi- tai 5G-yhteyksien, kautta.

Avoimen lähdekoodin teknologiat tietokeskuksen optimointiin

Kun uudet teknologiat ajavat datan siirtokapasiteetin, viiveen ja laskentakapasiteetin vaatimusta tietokeskuksissa, tietokeskuksien toiminnanjohtajat kohtaavat useita haasteita, kuten kasvavaa energiankulutusta, uusia jäähdytysvaatimuksia, tilan käytön, toimintakustannuksia ja nopeaa laitteiden kehitystä ja uudistamista. Näiden haasteiden ratkaisemiseksi tietokeskuksien toiminnanjohtajat tarvitsevat optimoida nykyistä infrastruktuuriaan ja omaksua uusia standardeja ja teknologioita, jotka voivat parantaa tehokkuutta ja skaalautuvuutta.

Tämä on Open19-projektin tavoite, joka on Sustainable and Scalable Infrastructure Alliance -aloite, joka on nyt osa Linux Foundationia. Open19-projekti on avoin standardi tietokeskuksen laitteistoille, joka perustuu yleisiin muotoihin ja tarjoaa seuraavan sukupolven erittäin tehokkaita sähkönsiirtojärjestelmiä, uudelleen käytettäviä komponentteja ja mahdollisuuksia uusille nopeille liitäntöille. SSIA:n tehtävä ja Open19-projektin avoimet standardit ovat yhtensäisiä laajemman teollisuuden pyrkimyksen kanssa, joka tähtää tehokkuuteen, skaalautuvuuteen ja kestävyyteen infrastruktuurin osalta, joka mahdollistaa digitaalisen elämämme ja yhteisöjemme. Open Compute Project on toinen aloite, joka tukee kasvavia vaatimuksia laskentainfrastruktuurille. Tämä projekti edistää yhteisöllistä yhteistyötä teollisuuspartnerien kanssa kehittääkseen tietokeskusratkaisuja, joissa keskitytään 21 tuuman palvelinrack-kokoihin, joita suuret colo- ja hyperskalaattorit yleensä käyttävät. OCP:n laajuus ulottuu myös tietokeskuksen tilaan sekä sisäisiin IT-komponentteihin.

Johtopäätös

Uudet teknologiat ajavat datan siirtokapasiteetin, viiveen ja laskentakapasiteetin vaatimusta tietokeskuksissa, kun yhteisöt, hallitukset ja yritykset keskittyvät resurssien hallintaan ja kasvaviin kestävyyden huolenaiheisiin, kuten vedenkäyttöön, energianhallintaan ja muihin hiilidioksidipäästöihin liittyviin teknologian luomiseen, käyttöön ja käyttöönottoon. Avoimen lähdekoodin teknologioiden omaksuminen, jotka on kehitetty yhteisöllisissä foorumeissa, kuten SSIA ja Linux Foundation, voi auttaa tietokeskuksien toiminnanjohtajia maksimoimaan nykyiset toiminnat ja valmistautumaan tulevaisuuteen, joka on kestävämpi, kun ne kohtaavat näiden uusien sovellusten vaatimukset.