DG Matrix și InfraPartners se asociază pentru o platformă de infrastructură pentru inteligență artificială concepută pentru a aborda blocajele de putere

Pe măsură ce cererea de infrastructură pentru inteligență artificială accelerază la nivel global, una dintre principalele constrângeri ale industriei nu mai este accesul la procesoare grafice alone, ci capacitatea de a furniza suficientă putere și infrastructură fizică suficient de rapid pentru a susține sarcinile de lucru pentru inteligență artificială de ultimă generație. În acest context, DG Matrix și InfraPartners au anunțat un parteneriat axat pe construirea unei platforme integrate menite să accelereze implementarea centrelor de date gata pentru inteligență artificială și a “fabricilor de inteligență artificială”.

Colaborarea combină arhitectura de putere Interport 360 a DG Matrix cu platforma de centre de date prefabricate RapidNode a InfraPartners. Împreună, companiile spun că creează un model de infrastructură “de la rețea la raft” unificat, menit să reducă timpii de implementare și să pregătească facilitățile pentru generațiile viitoare de hardware pentru inteligență artificială.

Crescerea inteligenței artificiale sporește presiunea asupra infrastructurii de putere

Parteneriatul apare într-un moment în care hyperscalers, furnizorii de servicii cloud și operatorii de infrastructură pentru inteligență artificială se confruntă cu întârzieri crescânde legate de interconexiunea rețelei și termenele de construcție a centrelor de date tradiționale. Conform raportului tehnic al companiilor, coadele de așteptare pentru interconexiunea rețelei în unele piețe pot dura ani, în timp ce proiectele de centre de date convenționale pot necesita doi sau trei ani pentru a fi construite după ce s-a asigurat puterea.

Această discrepanță devine din ce în ce mai importantă pe măsură ce clusterurile de antrenament pentru inteligență artificială continuă să crească în densitate și consum de putere. CEO-ul NVIDIA, Jensen Huang, a avertizat anterior că viitoarele centre de date vor deveni fundamental limitate de putere, disponibilitatea infrastructurii afectând direct generarea de venituri.

Companiile susțin că rezolvarea acestei provocări necesită o integrare mai strânsă între infrastructura de calcul și sistemele de energie, mai degrabă decât tratarea lor ca straturi separate.

Combinarea fabricilor de inteligență artificială prefabricate cu putere definită prin software

InfraPartners și-a concentrat afacerea pe centre de date prefabricate, upgradeabile, pentru inteligență artificială, proiectate în mod special pentru sarcini de lucru intensive pe procesoare grafice. Sistemul RapidNode al companiei utilizează un design de referință standardizat, în care o mare parte a infrastructurii este fabricată și integrată înainte de a fi livrată. Conform raportului tehnic, aproximativ 80% din sistem este fabricat și integrat în afara șantierului, înainte de a ajunge la locurile de implementare.

Idea mai largă din spatele infrastructurii de inteligență artificială prefabricate este de a reduce întârzierile lungi și variabilitatea inginerească asociate cu facilitățile construite în mod tradițional. InfraPartners descrie abordarea sa ca permițând centre de date escalabile, upgradeabile, proiectate în jurul arhitecturilor de procesoare grafice în evoluție și densități de raft mai mari.

DG Matrix contribuie la partea de infrastructură energetică a ecuației prin platforma Interport, o arhitectură de transformatoare solide concepută pentru a gestiona multiple intrări și ieșiri de putere simultan. Compania descrie Interport ca o “țesătură de putere” configurabilă prin software, capabilă să integreze surse de putere AC și DC, baterii, generatoare, energie regenerabilă și sarcini de lucru pentru inteligență artificială într-un sistem unificat.

Platforma este, de asemenea, proiectată în jurul arhitecturilor 800-VDC emergente, pe care multe companii din industrie le așteaptă pentru centrele de date pentru inteligență artificială viitoare. Raportul tehnic afirmă că Interport 360 este proiectat atât pentru modelele de distribuție AC, cât și pentru cele DC, permițând operatorilor de infrastructură să treacă la arhitecturi de putere mai noi fără a necesita înlocuirea completă a sistemelor existente.

Deplasarea către “fabrici de inteligență artificială” în loc de centre de date convenționale

Un tema recurent în întregul anunț de parteneriat este ideea că infrastructura pentru inteligență artificială evoluează de la modelele tradiționale de centre de date către “fabrici de inteligență artificială” foarte specializate.

În contrast cu centrele de date enterprise convenționale, fabricile de inteligență artificială trebuie să gestioneze generații de procesoare grafice în schimbare rapidă, încărcături termice mai mari, rafturi mai dense și cerințe de putere fluctuante create de sarcinile de antrenament pentru inteligență artificială. Raportul tehnic subliniază “managementul încărcăturii de putere pentru inteligență artificială” ca una dintre capacitățile de bază ale platformei, referindu-se la cererea energetică intensă și variabilă generată de sistemele de antrenament pentru inteligență artificială la scară largă.

Companiile afirmă că arhitectura lor integrată este proiectată pentru a absorbi și a stabiliza aceste fluctuații de putere, funcționând, de asemenea, ca un participant mai flexibil la rețea. Acest lucru include suport pentru sistemele de energie din spatele contorului, funcții de echilibrare a rețelei și software de optimizare a energiei menit să gestioneze atât utilizarea calculului, cât și a puterii în timp real.

DG Matrix și-a poziționat din ce în ce mai mult compania în jurul acestei tranziții mai ample de infrastructură. Compania a strâns recent 60 de milioane de dolari în finanțarea Seria A pentru a extinde implementarea tehnologiei de transformatoare solide pentru infrastructura pentru inteligență artificială și piețele de electrificare.

Standardizarea devine o prioritate strategică

Unul dintre aspectele mai remarcabile ale parteneriatului este accentul său pe standardizare și modele de implementare reutilizabile. Companiile descriu platforma ca fiind configurabilă prin software pentru multiple regiuni geografice, clase de tensiune, frecvențe și cerințe de rețea, fără a necesita proiecte complete de redesign pentru fiecare implementare.

Acest abordare reflectă o schimbare mai largă care are loc în industria de infrastructură pentru inteligență artificială. Pe măsură ce cererea accelerează, operatorii caută din ce în ce mai mult modalități de a industrializa implementarea, mai degrabă decât de a se baza pe proiecte foarte personalizate pentru fiecare facilitate.

Raportul tehnic susține, de asemenea, că upgradeabilitatea devine esențială pe măsură ce ciclurile de hardware pentru inteligență artificială se scurtează. Facilitățile proiectate inițial pentru densități de raft mult mai mici sunt acum împinse către niveluri de putere mult mai mari, forțând operatorii să reevalueze cât timp poate rămâne infrastructura viabilă fără retrofitări majore.

InfraPartners a subliniat în mod public acest concept, descrind infrastructura pentru inteligență artificială ca ceva care trebuie să evolueze continuu alături de schimbările în siliciu, răcire și cerințele de alimentare cu energie.

Viitorul infrastructurii pentru inteligență artificială poate depinde de flexibilitatea puterii

Parteneriatul dintre DG Matrix și InfraPartners subliniază o realitate în creștere în cadrul industriei de inteligență artificială: escaladarea inteligenței artificiale devine din ce în ce mai mult o provocare de energie și infrastructură, mai degrabă decât doar o problemă de calcul.

Pe măsură ce modelele de inteligență artificială continuă să crească în dimensiune și implementarea se extinde la nivel global, avantajele competitive viitoare pot depinde de cât de rapid operatorii pot obține putere, implementa infrastructură și adapta facilitățile la cerințele de hardware în schimbare rapid.

Companiile consideră că sistemele integrate care combină fabrici de inteligență artificială modulare, arhitecturi de putere definite prin software și managementul flexibil al energiei ar putea deveni o parte fundamentală a strategiilor de implementare a inteligenței artificiale de generație următoare. Dacă acest model va deveni mainstream rămâne de văzut, dar presiunea asupra utilităților, rețelelor și termenelor de construcție convenționale este deja forțată să reconsidere modul în care se construiește infrastructura pentru inteligență artificială de la început.