Штучний інтелект та доповнена реальність стимулюють попит на дані – відкриті апаратні засоби відповідають на цей виклик

Дані є життєвою кров’ю цифрової економіки, і коли нові технології з’являються та еволюціонують, попит на швидшу передачу даних, нижчу затримку та вищу обчислювальну потужність на центрах даних збільшується експоненціально. Нові технології розширюють межі передачі та обробки даних, а采用 відкритих технологій може допомогти операторам центрів даних максимізувати свої поточні операції та підготуватися до майбутнього. Ось кілька прикладів технологій, які стимулюють попит на високу обчислювальну потужність, та способів, як відкриті технології, спільноти та стандарти допомагають задовольнити цей попит у масштабі та у сталому вигляді.

Штучний інтелект та машинне навчання

Технології штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) революціонізують різні галузі, такі як обробка природної мови, комп’ютерне зору, визнання мови, системи рекомендацій та самоходи. ШІ та МН дозволяють комп’ютерам вивчати дані та виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту.

Однак, ШІ та МН також вимагають величезних обсягів даних та обчислювальної потужності для навчання та виконання складних моделей та алгоритмів. Наприклад, GPT-3, одна з найбільш просунутих моделей обробки природної мови у світі, має 175 мільярдів параметрів та була навчена на 45 терабайтах текстових даних. Для ефективної обробки таких великомасштабних наборів даних та моделей застосунки ШІ та МН потребують високопродуктивних обчислювальних систем, які можуть забезпечувати високошвидкісну передачу даних, низьку затримку та високу обчислювальну потужність.

Однією з нових тенденцій у високопродуктивних обчисленнях є використання спеціалізованих процесорів, таких як GPU або TPU, які оптимізовані для паралельної обробки та матричних операцій, які є поширеними у завданнях ШІ та МН. Наприклад, процесор NVIDIA Grace CPU – це новий процесор, спеціально розроблений для застосунків високопродуктивних обчислень, який використовує технологію NVIDIA GPU для забезпечення продуктивності, яка у 10 разів вища, ніж у сучасних процесорів x86. Процесор Grace CPU також підтримує швидкі з’єднання, такі як NVLink, які забезпечують високошвидкісну передачу даних між процесорами та GPU.

Доповнена реальність та віртуальна реальність

Apple Vision Pro створила великий ажіотаж під час своєї презентації. Доповнена реальність (ДР) та віртуальна реальність (ВР) – це дві з найбільш інтерактивних та іммерсивних технологій, які трансформують різні галузі, такі як розваги, освіта, охорона здоров’я та виробництво. ДР накладає цифрову інформацію на реальний світ, тоді як ВР створює повністю симульований середовище, яке користувачі можуть пережити через гарнітуру.

Однак, ці технології також ставлять значні виклики для передачі та обробки даних. Через недавній реліз, деталі навколо Apple Vision Pro ще не опубліковані. Інші гарнітури ВР були доступні протягом деякого часу, тому ми можемо зробити деякі припущення. Наприклад, гарнітури ВР, такі як Oculus Quest 2, вимагають високошвидкісного з’єднання з комп’ютером або сервером для потокової передачі високоякісного відео та аудіо контенту, а також даних відслеження та введення з гарнітури та контролерів. Бітрейт відео, який є кількістю даних, переданих за секунду, залежить від швидкості, з якою GPU може кодувати сигнал на стороні комп’ютера або сервера, та швидкості, з якою процесор гарнітури може декодувати сигнал.

За даними Oculus, рекомендується бітрейт для потокової передачі ВР становить від 150 Мбіт/с до 500 Мбіт/с, залежно від роздільної здатності та частоти кадрів. Це означає, що потокова передача ВР вимагає значно вищої швидкості передачі даних, ніж інші онлайн-активності, такі як перегляд веб-сторінок або прослуховування музики. Крім того, потокова передача ВР також вимагає низької затримки, яка є часом, необхідним для передачі сигналу з однієї точки в іншу. Висока затримка може спричинити затримку або тряску під час гри, що може псувати іммерсію та спричиняти захворювання руху.

Затримка залежить від декількох факторів, таких як швидкість мережі, відстань між пристроями та алгоритми кодування та декодування. За даними Oculus, ідеальна затримка для потокової передачі ВР становить менше 20 мілісекунд. Однак досягнення такого рівня продуктивності не є легким, особливо через бездротові з’єднання, такі як Wi-Fi або 5G.

Відкриті технології для оптимізації центрів даних

Когда нові технології стимулюють попит на швидшу передачу даних, нижчу затримку та вищу обчислювальну потужність на центрах даних, оператори центрів даних стикаються з декількома викликами, такими як зростання споживання енергії, вимогливі нові вимоги до охолодження, використання місця, операційні витрати та швидкий темп інновацій та оновлення апаратного забезпечення. Для подолання цих викликів оператори центрів даних повинні оптимізувати свою поточну інфраструктуру та采用 нових стандартів та технологій, які можуть підвищити їхню ефективність та масштабованість.

Це є метою проекту Open19, ініціативи Сustainable and Scalable Infrastructure Alliance, яка зараз є частиною Linux Foundation. Проект Open19 – це відкритий стандарт для апаратного забезпечення центрів даних, який базується на загальних форм-факторах та забезпечує наступне покоління високоефективної системи розподілу потужності, повторно використовуваних компонентів та можливостей для нових високошвидкісних з’єднань. Місія SSIA та відкриті стандарти, створені в рамках проекту Open19, відповідають більшій промисловій тенденції до ефективності, масштабованість та сталості інфраструктури, яка живить нашу цифрову життя та спільноти. Проект Open Compute Project – це ще одна спроба ефективно підтримувати зростаючий попит на обчислювальну інфраструктуру. Цей проект також сприяє спільній роботі серед промислових партнерів для розробки рішень для центрів даних, з акцентом на 21-дюймовому розмірі серверних стійок, які зазвичай використовуються великими колокаціями та гіперсเกลерами. Обсяг проекту OCP також поширюється на саму інфраструктуру центру даних, а також на внутрішні компоненти серверів.

Висновок

Нові технології стимулюють попит на швидшу передачу даних, нижчу затримку та вищу обчислювальну потужність на центрах даних, тоді як спільноти, уряди та компанії зосереджуються на управлінні ресурсами та зростаючих проблемах сталості навколо використання води, енергетики та інших вуглецевих аспектів створення, використання та розгортання технологій. Прийняття відкритих технологій, розроблених у спільнотах, таких як SSIA та Linux Foundation, може допомогти операторам центрів даних максимізувати свої поточні операції та підготуватися до майбутнього, яке буде більш сталим, коли вони задовольняють вимоги цих нових застосунків.