Artykuły

Szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji (AI) zmienia krajobraz branży, prowadząc do znacznego wzrostu popytu na serwery AI. Według prognoz branżowych, rynek serwerów AI ma rosnąć z roczną stopą wzrostu na poziomie 26,54% w latach 2024-2029.¹Serwery te mają kluczowe znaczenie dla zaawansowanych aplikacji, w tym głębokiego uczenia, przetwarzania języka naturalnego i złożonej analizy danych, i są specjalnie zaprojektowane z niestandardowym sprzętem, aby skutecznie obsługiwać te ogromne wymagania obliczeniowe.

Powszechne zastosowanie sztucznej inteligencji w różnych sektorach napędza zapotrzebowanie na bardziej wydajne rozwiązania obliczeniowe. W opiece zdrowotnej sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do analizy predykcyjnej, zarządzania danymi pacjentów i medycyny spersonalizowanej. W finansach zasila handel algorytmiczny, wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka. Branża motoryzacyjna polega na sztucznej inteligencji w zakresie technologii autonomicznej jazdy i inteligentnych procesów produkcyjnych, podczas gdy branża rozrywkowa wykorzystuje ją do personalizacji treści, algorytmów rekomendacji i efektów wizualnych.

W miarę jak aplikacje AI stają się coraz bardziej złożone, moc obliczeniowa wymagana do trenowania zaawansowanych modeli wzrasta, przekraczając możliwości tradycyjnych centrów danych. Ten gwałtowny wzrost popytu wymaga zaawansowanych rozwiązań do zarządzania serwerami, które mogą obsługiwać te serwery o dużej mocy bez zakłóceń.

Serwery AI znacznie różnią się od tradycyjnych serwerów ze względu na ich architekturę zaprojektowaną specjalnie dla obciążeń AI. Serwery te zazwyczaj zawierają wydajne układy GPU lub TPU, które zapewniają moc obliczeniową niezbędną do efektywnego przetwarzania algorytmów AI. Ponadto, serwery AI są wyposażone w szybkie funkcje sieciowe do obsługi dużych ilości danych typowych dla aplikacji AI i posiadają zaawansowane rozwiązania pamięci masowej, które mogą zarządzać szybkimi operacjami wejścia/wyjścia wymaganymi przez zadania uczenia maszynowego.

Patrząc w przyszłość, rynek serwerów AI jest gotowy do dalszej ewolucji wraz z pojawiającymi się trendami, takimi jak zrównoważone przetwarzanie danych. Innowacje, takie jak technologie chłodzenia cieczą i zarządzanie energią zoptymalizowane pod kątem AI, stają się kluczowe dla poprawy efektywności energetycznej w centrach danych. Dodatkowo, wprowadzenie nowej generacji sprzętu AI obiecuje dalsze zwiększenie możliwości przetwarzania i wydajności. Te postępy technologiczne nie tylko poprawiają wydajność, ale także torują drogę do bardziej zrównoważonych środowiskowo operacji AI.

Wdrażanie i zarządzanie serwerami AI wiąże się z wyjątkowymi wyzwaniami, szczególnie w zakresie bezpieczeństwa i prywatności danych. W miarę jak aplikacje AI przetwarzają coraz bardziej wrażliwe informacje, zabezpieczenie danych przed naruszeniami i zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności staje się sprawą najwyższej wagi. Zaawansowane rozwiązania do zarządzania, takie jak szyfrowana transmisja danych i protokoły bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji, są opracowywane w celu rozwiązania tych kwestii.

Dodatkowo, fizyczne wdrożenie serwerów AI stanowi wyzwanie dla środowiska. Wysokie zużycie energii i wytwarzanie ciepła wymagają innowacyjnych rozwiązań chłodzenia i energooszczędnych konstrukcji serwerów, aby złagodzić ich wpływ na środowisko. Technologie zarządzania, które optymalizują zasilanie i chłodzenie w oparciu o obciążenia serwerów AI w czasie rzeczywistym, mają zasadnicze znaczenie dla rozwiązania tych problemów środowiskowych.

Aby zmniejszyć opóźnienia i zaspokoić potrzeby przetwarzania w czasie rzeczywistym, serwery AI są coraz częściej wdrażane na brzegu sieci. Strategia ta przybliża przetwarzanie danych do źródła - co ma kluczowe znaczenie dla aplikacji takich jak urządzenia IoT, zarządzanie ruchem w czasie rzeczywistym w inteligentnych miastach i przetwarzanie zadań na pokładzie autonomicznych pojazdów. Edge computing nie tylko zwiększa wydajność poprzez zmniejszenie opóźnień transmisji, ale także zmniejsza koszty przepustowości i zapewnia przetwarzanie danych lokalnie, zwiększając bezpieczeństwo i zgodność z przepisami.

Rozprzestrzenianie się drogich i potężnych serwerów AI, na brzegu sieci lub w warstwie chmury, wymaga radykalnej transformacji w zarządzaniu serwerami. Te zaawansowane serwery wymagają środowisk, które mogą szybko dostosować się do rosnących obciążeń, przy jednoczesnym utrzymaniu optymalnych warunków operacyjnych, aby zapobiec przegrzaniu i złagodzić ryzyko awarii.

• Innowacyjne zarządzanie konsolą lokalną: Zwiększanie efektywności
Lokalne rozwiązania do zarządzania konsolami, takie jak przełączniki KVM do montażu w szafie i konsole KVM LCD, umożliwiają bezpośrednią i skonsolidowaną kontrolę nad wieloma serwerami AI z poziomu jednej konsoli. Taka konfiguracja eliminuje potrzebę fizycznej obecności przy każdej szafie serwerowej, znacznie zwiększając wydajność operacyjną i znacznie skracając czas reakcji na wszelkie pojawiające się problemy. Rosnące wymagania dotyczące zasilania w serwerowniach spowodowane boomem na sztuczną inteligencję sprawiają, że 3-fazowe listwy PDU stają się coraz ważniejsze dla utrzymania stabilności operacyjnej na poziomie lokalnym w mniejszych lokalizacjach.


• Zdalne zarządzanie konsolą: Maksymalizacja elastyczności i bezpieczeństwa
Zdalne zarządzanie konsolą za pomocą technologii takich jak przełączniki KVM over IP zapewnia elastyczność w zarządzaniu serwerami AI i rozwiązywaniu problemów z dowolnej lokalizacji. Rozwiązania te pozwalają na umieszczenie serwerów w zabezpieczonych obiektach, które nie wymagają regularnego fizycznego dostępu, i zapewniają bezpieczny dostęp na poziomie BIOS-u bez potrzeby korzystania z oprogramowania po stronie serwera, co zwiększa bezpieczeństwo poprzez zmniejszenie powierzchni ataku. Zdolność ta ma kluczowe znaczenie dla utrzymania ciągłości działania, zwłaszcza w rozproszonych geograficznie środowiskach serwerowych.


• Zarządzanie Out-of-Band (OOBM): Zapewnienie nieprzerwanej obsługi
Zapewniając dodatkowe nadmiarowe ścieżki w zapasowej sieci zarządzania, rozwiązania OOBM są niezbędne do zarządzania serwerami AI, które nie reagują lub są odizolowane od głównej sieci z powodu awarii systemu. Urządzenia takie jak serwery konsoli szeregowej i przełączniki KVM over IP nie tylko ułatwiają zarządzanie za pomocą jednego interfejsu różnymi markami serwerów i serwerami GenAI działającymi na różnym oprogramowaniu IPMI/BMC, ale także umożliwiają technikom wykonywanie krytycznych operacji odzyskiwania - takich jak ponowne uruchamianie i przywracanie konfiguracji - poza zwykłymi kanałami sieciowymi, zapewniając minimalizację przestojów serwerów i utrzymanie ciągłości usług.

Stojąc u progu rewolucji technologicznej napędzanej przez sztuczną inteligencję, ewolucja zarządzania serwerami jest nie tylko koniecznością operacyjną, ale także strategicznym imperatywem. Szybki rozwój serwerów AI leży u podstaw innowacji w każdym sektorze, ale gwałtowny wzrost wymagań obliczeniowych wymaga odpowiedniego skoku w podejściu do zarządzania infrastrukturą.

Integracja zaawansowanych narzędzi do zarządzania - zarządzanie konsolą lokalną, zarządzanie konsolą zdalną i zarządzanie out-of-band - ilustruje proaktywną adaptację do tego dynamicznego środowiska. Narzędzia te umożliwiają centrom danych bardziej efektywną obsługę złożonych, energochłonnych potrzeb aplikacji AI, nie tylko chroniąc integralność operacyjną centrów danych, ale także zapewniając, że są one energooszczędne, bezpieczne i zdolne do wspierania ciągłego rozwoju technologii AI.