Partnerstwa

Smartbird zabezpiecza w Expedient moce centrum danych na potrzeby wdrożeń AI w 2027 roku

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google
Exterior of the Expedient Phoenix data center

Smartbird podpisał z Expedient wieloletnią umowę kolokacyjną, zabezpieczając ponad 3,7 megawata mocy dla infrastruktury IT w centrum danych w USA. Moce te mają posłużyć do wdrożeń dedykowanej infrastruktury AI zaplanowanych na pierwszą połowę 2027 roku. Umowa zapewnia firmie fizyczne zaplecze dla jej usługi AI dla przedsiębiorstw, po niedawnych partnerstwach technologicznych z Supermicro i WEKA.

Porozumienie ogłoszono 12 listopada. Dotyczy ono praktycznego ograniczenia we wdrażaniu AI: zakup sprzętu obliczeniowego nie gwarantuje miejsca, w którym można go zasilać, chłodzić i eksploatować. Smartbird informuje, że centrum danych Expedient może pomieścić systemy o dużej gęstości, w tym szafy chłodzone cieczą.

Moce te mają wspierać szanse biznesowe w aktywnym portfelu klientów Smartbird. Ogłoszenie nie wskazuje lokalizacji centrum danych, nie ujawnia warunków finansowych umowy ani nie określa, jakie akceleratory zostaną zainstalowane.

Dlaczego moce centrów danych są ważne dla AI

Wartość wyrażona w megawatach określa moc elektryczną dostępną dla sprzętu IT. Nie przekłada się bezpośrednio na liczbę procesorów GPU ani przepustowość modelu podczas wnioskowania. Zależą one od wybranych serwerów, współpracujących z nimi urządzeń pamięci masowej i sieciowych oraz sposobu wykorzystania ich przez obciążenie.

Chłodzenie jest równie istotne. Gęsto upakowane akceleratory koncentrują ciepło na niewielkiej powierzchni, dlatego zdolność obiektu do jego odprowadzania staje się częścią architektury obliczeniowej. Chłodzenie cieczą odprowadza ciepło w obiegu płynu, zamiast polegać wyłącznie na przepływie powietrza przez serwery. Możliwość obsługi takich szaf poszerza zakres systemów, które obiekt może pomieścić, jednak ogłoszenie nie określa ostatecznej konfiguracji Smartbird.

„Dostęp do zasilania i mocy centrów danych przystosowanych do obsługi AI to jeden z najważniejszych warunków dostarczania infrastruktury na dużą skalę” — powiedziała Nadia Carlsten, prezeska i dyrektorka generalna Smartbird.

Z perspektywy klientów kluczowe jest to, czy moce obliczeniowe, zasilanie, chłodzenie i harmonogram wdrożenia są ze sobą zgrane. Zabezpieczenie mocy centrum danych eliminuje jedną z zależności w tym procesie; o tym, kiedy klaster będzie mógł rozpocząć użyteczną pracę, nadal decydują instalacja sprzętu, integracja i uruchomienie.

Jak działa model zarządzanej infrastruktury Smartbird

Na swojej stronie internetowej Smartbird opisuje usługę obejmującą projektowanie infrastruktury, zakupy, instalację, testowanie, eksploatację i rozbudowę. Punktem wyjścia są obciążenia klienta, wokół których firma koordynuje moc obliczeniową, pamięć masową, sieć, zasilanie i chłodzenie.

Po wdrożeniu usługa obejmuje monitorowanie, konserwację i optymalizację wydajności, a zwiększanie mocy i modernizacje sprzętu są dostosowywane do zmieniających się obciążeń. Oferta ma zapewnić przedsiębiorstwom dedykowaną infrastrukturę bez konieczności samodzielnego tworzenia i obsługiwania każdej jej warstwy.

Ma to znaczenie w przypadku AI, ponieważ wąskie gardła mogą pojawiać się na różnych warstwach. Podczas trenowania akceleratory potrzebują stałego dostępu do danych i szybkiej komunikacji między współpracującymi systemami. Podczas wnioskowania na efektywność obsługi użytkowników przez sprzęt wpływają pojemność pamięci, opóźnienie odpowiedzi i liczba jednoczesnych żądań. Użyteczność klastra zależy od współdziałania całego systemu, a nie tylko od parametrów jego akceleratorów.

Współpraca Smartbirda z Supermicro, ogłoszona wcześniej, dotyczy platform obliczeniowych i integracji na poziomie szaf. Partnerstwo z WEKA uzupełnia ofertę dedykowanych klastrów o infrastrukturę danych i pamięci NeuralMesh. Umowa z Expedient dotyczy warstwy obiektów, na której opiera się ten stos technologiczny.

Co Expedient wnosi do wdrożenia

Expedient prowadzi sieć centrów danych w USA i świadczy usługi chmurowe, kolokacji oraz zarządzania infrastrukturą. Oferta kolokacji pozwala organizacjom umieszczać sprzęt w obiektach firmy i korzystać z zasilania, łączności, ochrony fizycznej oraz wsparcia operacyjnego na miejscu.

Dostawca deklaruje redundancję N+1 lub 2N dla komponentów centrów danych. Rozwiązania te zapewniają zapasową moc lub zdublowane systemy, aby utrzymać działanie usług w razie niedostępności sprzętu. Firma oferuje także prywatne połączenia między swoimi obiektami oraz całodobową obsługę personelu.

Szerszy zakres usług wyjaśnia rolę Expedient, ale ogłoszenie nie określa dokładnego rozwiązania w zakresie redundancji ani konfiguracji sieci dla instalacji Smartbird. Umowa nie przesądza też, że odrębne produkty Expedient z zakresu oprogramowania AI staną się częścią usługi Smartbird.

Od umów partnerskich do działających klastrów

Wdrożenia zaplanowane na pierwszą połowę 2027 roku będą kolejnym kamieniem milowym. Zarezerwowane moce IT określają, gdzie będą mogły działać przyszłe systemy; nie są tym samym co uruchomione moce obliczeniowe, które już obsługują klientów.

Podejście Smartbird łączy wyspecjalizowanych dostawców odpowiadających za różne elementy infrastruktury: systemy obliczeniowe, warstwę danych, a teraz także obiekty. Odpowiedzialność Smartbird polega na integrowaniu tych elementów i zarządzaniu nimi z myślą o obciążeniach korporacyjnych. Znaczenie umowy z Expedient jest więc praktyczne: łączy zarządzaną ofertę AI Smartbird z zasilaniem i chłodzeniem niezbędnymi do przekształcenia tej oferty w działającą infrastrukturę.

Theo Nash jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami oraz systemami sprzętowymi napędzającymi współczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, akceleratorach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.

Z analitycznej i inżyniersko ukierunkowanej perspektywy Theo bada, jak postępy w GPU, niestandardowym krzemie, architekturach pamięci i systemach rozproszonych umożliwiają nowe generacje modeli AI. Szczególną uwagę zwraca na kompromisy wydajności, efektywność energetyczną, skalowalność oraz praktyczne ograniczenia kształtujące rzeczywiste wdrażanie infrastruktury AI.

Artykuły autorstwa Theo Nasha są generowane przez SI i przeglądane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić techniczną precyzję, klarowność oraz odpowiedzialne relacjonowanie szybko rozwijającego się krajobrazu obliczeń AI.