AI და AR აძლიერებს მონაცემთა მოთხოვნას – ღია კოდის აპარატურა ხვდება გამოწვევას

მონაცემები ციფრული ეკონომიკის სასიცოცხლო წყაროა და ახალი ტექნოლოგიების გაჩენისა და განვითარებასთან ერთად, მონაცემთა ცენტრებში მონაცემთა გადაცემის უფრო სწრაფი სიჩქარის, დაბალი შეყოვნების და მაღალი გამოთვლითი სიმძლავრის მოთხოვნა ექსპონენტურად იზრდება. ახალი ტექნოლოგიები უბიძგებს მონაცემთა გადაცემისა და დამუშავების საზღვრებს და ღია კოდის ტექნოლოგიების გამოყენებამ შეიძლება დაეხმაროს მონაცემთა ცენტრის ოპერატორებს მაქსიმალურად გაზარდონ მიმდინარე ოპერაციები და მოემზადონ მომავლისთვის. აქ მოცემულია ტექნოლოგიის რამდენიმე მაგალითი, რომელიც აძლიერებს მოთხოვნას მაღალ გამოთვლებზე და გზები, რომლითაც ღია კოდის ტექნოლოგია, თემები და სტანდარტები ეხმარებიან ამ მოთხოვნილების მასშტაბურ და მდგრად გადაჭრას.

ხელოვნური ინტელექტი და მანქანა სწავლა

ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანათმცოდნეობის (ML) ტექნოლოგიები რევოლუციას ახდენს სხვადასხვა დომენებზე, როგორიცაა ბუნებრივი ენის დამუშავება, კომპიუტერული ხედვა, სიტყვის აღიარება, სარეკომენდაციო სისტემები და თვითმართვადი მანქანები. AI და ML საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს ისწავლონ მონაცემებიდან და შეასრულონ დავალებები, რომლებიც ჩვეულებრივ მოითხოვს ადამიანის ინტელექტს.

თუმცა, AI და ML ასევე მოითხოვს დიდი რაოდენობით მონაცემებს და გამოთვლის სიმძლავრეს რთული მოდელებისა და ალგორითმების მოსამზადებლად და გასაშვებად. მაგალითად, GPT-3, მსოფლიოში ერთ-ერთი ყველაზე მოწინავე ბუნებრივი ენის მოდელი, აქვს 175 მილიარდი პარამეტრი და გაწვრთნილი იყო 45 ტერაბაიტის ტექსტურ მონაცემებზე. ასეთი ფართომასშტაბიანი მონაცემთა ნაკრებისა და მოდელების ეფექტურად დასამუშავებლად, AI და ML აპლიკაციებს სჭირდებათ მაღალი ხარისხის გამოთვლითი სისტემები (HPC), რომლებსაც შეუძლიათ მონაცემთა გადაცემის მაღალი სიჩქარის, დაბალი შეყოვნებისა და მაღალი გამოთვლითი სიმძლავრის მიწოდება.

HPC-ის ერთ-ერთი განვითარებადი ტენდენციაა სპეციალიზებული პროცესორების გამოყენება, როგორიცაა GPU ან TPU, რომლებიც ოპტიმიზებულია პარალელური დამუშავებისა და მატრიცული ოპერაციებისთვის, რომლებიც გავრცელებულია AI და ML სამუშაო დატვირთვებში. მაგალითად, NVIDIA-ს Grace CPU არის ახალი პროცესორი, რომელიც შექმნილია სპეციალურად HPC აპლიკაციებისთვის, რომელიც იყენებს NVIDIA-ს GPU ტექნოლოგიას, რათა უზრუნველყოს 10-ჯერ უფრო სწრაფი შესრულება, ვიდრე მიმდინარე x86 CPU-ები. Grace CPU ასევე მხარს უჭერს სწრაფ ურთიერთკავშირებს, როგორიცაა NVLink, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა გადაცემის მაღალსიჩქარიან სიჩქარეს CPU-სა და GPU-ს შორის.

გაზრდილი რეალობა და ვირტუალური რეალობა

Apple Vision Pro-მ გამოჩენის დროს მოქცევის ტალღები გამოიწვია. გაძლიერებული რეალობა (AR) და ვირტუალური რეალობა (VR) არის ორი ყველაზე ჩაღრმავებული და ინტერაქტიული ტექნოლოგია, რომელიც გარდაქმნის სხვადასხვა ინდუსტრიებს, როგორიცაა გასართობი, განათლება, ჯანდაცვა და წარმოება. AR გადაფარავს ციფრულ ინფორმაციას რეალურ სამყაროზე, ხოლო VR ქმნის სრულად იმიტირებულ გარემოს, რომელიც მომხმარებლებს შეუძლიათ განიცადონ ყურსასმენის საშუალებით.

თუმცა, ეს ტექნოლოგიები ასევე წარმოადგენს მნიშვნელოვან გამოწვევებს მონაცემთა გადაცემისა და დამუშავებისთვის. მისი ბოლო გამოშვების გამო, Apple Vision Pro-ს შესახებ დეტალები ჯერ კიდევ ელოდება. სხვა VR ყურსასმენები უკვე დიდი ხანია ხელმისაწვდომია, თუმცა, ჩვენ შეგვიძლია გარკვეული ვარაუდების გაკეთება. მაგალითად, VR ყურსასმენები, როგორიცაა Oculus Quest 2, საჭიროებს მაღალსიჩქარიან კავშირს კომპიუტერთან ან ღრუბლოვან სერვერთან მაღალი ხარისხის ვიდეო და აუდიო კონტენტის გადასაცემად, ასევე ყურსასმენიდან და კონტროლერებიდან მონაცემების თვალყურის დევნისა და შეყვანისთვის. ვიდეო ბიტის სიჩქარე, რომელიც არის გადაცემული მონაცემების რაოდენობა წამში, დამოკიდებულია სიჩქარეზე, რომლითაც GPU-ს შეუძლია სიგნალის დაშიფვრა კომპიუტერის ან სერვერის მხარეს, და სიჩქარეზე, რომლითაც Quest 2 პროცესორს შეუძლია სიგნალის გაშიფვრა ყურსასმენის მხარეს. .

Oculus-ის მიხედვით, VR სტრიმინგისთვის რეკომენდებული ბიტრეიტი არის 150 Mbps-დან 500 Mbps-მდე, რაც დამოკიდებულია გარჩევადობაზე და კადრების სიხშირეზე. ეს ნიშნავს, რომ VR ნაკადი მოითხოვს მონაცემთა გადაცემის ბევრად უფრო მაღალ სიჩქარეს, ვიდრე სხვა ონლაინ აქტივობები, როგორიცაა ვებ დათვალიერება ან მუსიკის ნაკადი. უფრო მეტიც, VR სტრიმინგი ასევე მოითხოვს დაბალ შეყოვნებას, რაც არის დრო, რომელიც სჭირდება სიგნალს ერთი წერტილიდან მეორეში გადაადგილებისთვის. მაღალმა შეყოვნებამ შეიძლება გამოიწვიოს დაგვიანებული ან მღელვარე თამაში, რამაც შეიძლება გააფუჭოს ჩაძირვა და გამოიწვიოს მოძრაობის ავადმყოფობა.

შეყოვნება დამოკიდებულია რამდენიმე ფაქტორზე, როგორიცაა ქსელის სიჩქარე, მოწყობილობებს შორის მანძილი და კოდირებისა და დეკოდირების ალგორითმები. Oculus-ის თანახმად, VR სტრიმინგისთვის იდეალური შეყოვნება 20 მილიწამზე ნაკლებია. თუმცა, შესრულების ამ დონის მიღწევა ადვილი არ არის, განსაკუთრებით უკაბელო კავშირებით, როგორიცაა Wi-Fi ან 5G.

ღია კოდის ტექნოლოგიები მონაცემთა ცენტრის ოპტიმიზაციისთვის

ვინაიდან ახალი ტექნოლოგიები განაპირობებს მონაცემთა ცენტრებში მონაცემთა გადაცემის უფრო სწრაფ სიჩქარეს, დაბალ შეყოვნებას და უფრო მაღალ გამოთვლილ სიმძლავრეს მოთხოვნას, მონაცემთა ცენტრის ოპერატორები აწყდებიან რამდენიმე გამოწვევას, როგორიცაა ენერგიის მოხმარების გაზრდა, გაგრილების ახალი მოთხოვნების მოთხოვნა, სივრცის გამოყენება, ოპერატიული ხარჯები და სწრაფი ტემპი. ტექნიკის ინოვაცია და განახლება. ამ გამოწვევების გადასაჭრელად, მონაცემთა ცენტრის ოპერატორებმა უნდა გააუმჯობესონ არსებული ინფრასტრუქტურა და მიიღონ ახალი სტანდარტები და ტექნოლოგიები, რომლებიც გაზრდის მათ ეფექტურობას და მასშტაბურობას.

ეს არის Open19 პროექტის მიზანი, ა მდგრადი და მასშტაბური ინფრასტრუქტურის ალიანსი ინიციატივა ახლა Linux ფონდის ნაწილია. Open19 პროექტი არის ღია სტანდარტი მონაცემთა ცენტრის ტექნიკისთვის, რომელიც დაფუძნებულია საერთო ფორმის ფაქტორებზე და უზრუნველყოფს შემდეგი თაობის ძალზე ეფექტურ ელექტროენერგიის განაწილებას, ხელახლა გამოყენებად კომპონენტებს და მაღალი სიჩქარით ურთიერთკავშირების წარმოშობის შესაძლებლობებს. SSIA-ს მისია და ღია სტანდარტები, რომლებიც შეიქმნა Open19 პროექტის ფარგლებში, შეესაბამება უფრო ფართო ინდუსტრიის სწრაფვას ეფექტურობის, მასშტაბურობისა და მდგრადობისკენ ინფრასტრუქტურისთვის, რომელიც აძლიერებს ჩვენს ციფრულ ცხოვრებას და საზოგადოებებს. The გახსნა გამოთვლაც პროექტი არის კიდევ ერთი მცდელობა კომპიუტერულ ინფრასტრუქტურაზე მზარდი მოთხოვნების ეფექტურად მხარდასაჭერად. ეს პროექტი ასევე ხელს უწყობს საზოგადოებაზე ორიენტირებულ თანამშრომლობას ინდუსტრიის პარტნიორებს შორის მონაცემთა ცენტრის გადაწყვეტილებების შემუშავების მიზნით, ფოკუსირებულია 21” სერვერის თაროების ზომებზე, რომლებიც ჩვეულებრივ გამოიყენება დიდი კოლოებისა და ჰიპერსკალერების მიერ. OCP-ის ფარგლები ასევე ვრცელდება მონაცემთა ცენტრის ობიექტზე, ისევე როგორც სერვერების შიდა IT კომპონენტებზე.

დასკვნა

ახალი ტექნოლოგიები უბიძგებს მონაცემთა ცენტრებში მონაცემთა გადაცემის უფრო სწრაფ სიჩქარეს, დაბალ შეყოვნებას და უფრო მაღალ გამოთვლილ სიმძლავრეს მოთხოვნას, მაშინ როცა საზოგადოებები, მთავრობები და კომპანიები ფოკუსირებულია რესურსების მენეჯმენტზე და მდგრადობის გაზრდაზე წყლის გამოყენების, ენერგიის მენეჯმენტისა და ტექნოლოგიის სხვა ნახშირბადის ინტენსიური ასპექტების შესახებ. შექმნა, გამოყენება და დანერგვა. ღია კოდის ტექნოლოგიების გამოყენება, რომლებიც განვითარებულია საზოგადოების მიერ მართულ ფორუმებში, როგორიცაა SSIA და Linux Foundation, შეუძლია დაეხმაროს მონაცემთა ცენტრის ოპერატორებს მაქსიმალურად გაზარდონ მიმდინარე ოპერაციები და მოემზადონ უფრო მდგრადი მომავლისთვის, რადგან ისინი აკმაყოფილებენ ამ საინტერესო ახალი აპლიკაციების მოთხოვნებს.