ИИ и AR стимулируют спрос на данные – открытая аппаратура отвечает на этот вызов

Данные являются кровеносной системой цифровой экономики, и по мере появления и эволюции новых технологий спрос на более быстрые скорости передачи данных, более низкие задержки и более высокую вычислительную мощность в центрах обработки данных увеличивается экспоненциально. Новые технологии расширяют границы передачи и обработки данных, и принятие открытых технологий может помочь операторам центров обработки данных максимизировать свою текущую работу и подготовиться к будущему. Вот некоторые примеры технологий, стимулирующих спрос на высокую вычислительную мощность, и способы, с помощью которых открытые технологии, сообщества и стандарты помогают решить эту проблему в масштабе и устойчивом виде.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) революционизируют различные области, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи, системы рекомендаций и самоходные автомобили. ИИ и МО позволяют компьютерам учиться на данных и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Однако ИИ и МО также требуют огромных объемов данных и вычислительной мощности для обучения и запуска сложных моделей и алгоритмов. Например, GPT-3, одна из самых передовых моделей обработки естественного языка в мире, имеет 175 миллиардов параметров и была обучена на 45 терабайтах текстовых данных. Для эффективной обработки таких крупномасштабных наборов данных и моделей необходимы системы высокопроизводительных вычислений (HPC), которые могут обеспечить высокоскоростную передачу данных, низкие задержки и высокую вычислительную мощность.

Одной из новых тенденций в HPC является использование специализированных процессоров, таких как GPU или TPU, которые оптимизированы для параллельной обработки и матричных операций, часто используемых в задачах ИИ и МО. Например, процессор NVIDIA Grace – это новый процессор, специально разработанный для приложений HPC, который использует технологию NVIDIA GPU для обеспечения производительности, в 10 раз превышающей производительность текущих процессоров x86. Процессор Grace также поддерживает быстрые интерфейсы, такие как NVLink, которые обеспечивают высокоскоростную передачу данных между CPU и GPU.

Улучшенная реальность и виртуальная реальность

Apple Vision Pro произвела фурор на своем представлении. Улучшенная реальность (UR) и виртуальная реальность (VR) – две из самых иммерсивных и интерактивных технологий, которые трансформируют различные отрасли, такие как развлечение, образование, здравоохранение и производство. UR накладывает цифровую информацию на реальный мир, а VR создает полностью симулированную среду, которую пользователи могут испытать через гарнитуру.

Однако эти технологии также представляют значительные проблемы для передачи и обработки данных. Из-за недавнего выпуска детали вокруг Apple Vision Pro еще не известны. Другие VR-гарнитуры были доступны уже некоторое время, поэтому мы можем сделать некоторые предположения. Например, VR-гарнитуры, такие как Oculus Quest 2, требуют высокоскоростного подключения к ПК или облачному серверу для передачи высококачественного видео- и аудиоконтента, а также данных отслеживания и ввода от гарнитуры и контроллеров. Битрейт видео, который является количеством переданных данных в секунду, зависит от скорости, с которой GPU может кодировать сигнал на стороне ПК или сервера, и скорости, с которой процессор гарнитуры может декодировать сигнал на стороне гарнитуры.

Согласно Oculus, рекомендуемый битрейт для передачи VR составляет от 150 Мбит/с до 500 Мбит/с, в зависимости от разрешения и частоты кадров. Это означает, что передача VR требует гораздо более высокой скорости передачи данных, чем другие онлайн-активности, такие как просмотр веб-страниц или прослушивание музыки. Кроме того, передача VR также требует низкой задержки, которая является временем, необходимым для передачи сигнала от одной точки к другой. Высокая задержка может вызвать задержку или дрожание игры, что может испортить иммерсивность и вызвать укачивание.

Задержка зависит от нескольких факторов, таких как скорость сети, расстояние между устройствами и алгоритмы кодирования и декодирования. Согласно Oculus, идеальная задержка для передачи VR составляет менее 20 миллисекунд. Однако достижение такого уровня производительности не легко, особенно по беспроводным соединениям, таким как Wi-Fi или 5G.

Открытые технологии для оптимизации центров обработки данных

По мере того, как новые технологии стимулируют спрос на более быстрые скорости передачи данных, более низкие задержки и более высокую вычислительную мощность в центрах обработки данных, операторы центров обработки данных сталкиваются с несколькими проблемами, такими как увеличение потребления энергии, требовательные новые требования к охлаждению, использование пространства, операционные затраты и быстрый темп инноваций и обновления оборудования. Чтобы решить эти проблемы, операторы центров обработки данных должны оптимизировать свою текущую инфраструктуру и принять новые стандарты и технологии, которые могут повысить их эффективность и масштабируемость.

Это цель проекта Open19, инициативы Альянса устойчивой и масштабируемой инфраструктуры, которая теперь является частью Linux Foundation. Проект Open19 – это открытый стандарт для оборудования центров обработки данных, основанный на общих форм-факторах и обеспечивающий следующее поколение высокоэффективной системы распределения питания, многоразовых компонентов и возможностей для новых высокоскоростных интерфейсов. Миссия SSIA и открытые стандарты, созданные в рамках проекта Open19, соответствуют более широкой отраслевой тенденции к эффективности, масштабируемости и устойчивости для инфраструктуры, которая обеспечивает нашу цифровую жизнь и сообщества. Проект Open Compute Project – это еще одна попытка эффективно поддержать растущий спрос на вычислительную инфраструктуру. Этот проект также способствует сотрудничеству между отраслевыми партнерами для разработки решений для центров обработки данных, с фокусом на размерах стойки серверов 21 дюйм, обычно используемых крупными колокационными центрами и гиперскеалерами. Область применения OCP также распространяется на объекты центров обработки данных, а также на внутренние компоненты ИТ-инфраструктуры серверов.

Заключение

Новые технологии стимулируют спрос на более быстрые скорости передачи данных, более низкие задержки и более высокую вычислительную мощность в центрах обработки данных, а сообщества, правительства и компании фокусируются на управлении ресурсами и растущих проблемах устойчивости вокруг использования воды, управления энергией и других углеродных аспектов создания, использования и развертывания технологий. Принятие открытых технологий, разработанных в сообщественных форумах, таких как SSIA и Linux Foundation, может помочь операторам центров обработки данных максимизировать свою текущую работу и подготовиться к будущему, которое будет более устойчивым, поскольку они удовлетворяют требованиям этих новых приложений.