Feature Articles

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) меняет отраслевые ландшафты, что приводит к значительному росту спроса на серверы ИИ. Согласно отраслевым прогнозам, в период с 2024 по 2032 год рынок серверов ИИ будет расти более чем на 18 % в год.. ¹ Эти серверы играют ключевую роль в высокотехнологичных приложениях, включая обучение, обработку естественного языка и анализ сложных данных, и разработаны с использованием специального аппаратного обеспечения для эффективного выполнения этих огромных вычислительных задач.

Широкое распространение ИИ в различных отраслях стимулирует потребность в более мощных вычислительных решениях. В здравоохранении ИИ используется для предиктивной аналитики, управления данными пациентов и персонализированной медицины.В финансовой сфере он обеспечивает алгоритмическую торговлю, выявления мошенничества и оценки рисков. Автомобильная промышленность использует ИИ для технологий автономного вождения и интеллектуальных производственных процессов, а индустрия развлечений - для персонализации контента, алгоритмов рекомендаций и визуальных эффектов.

As По мере усложнения приложений ИИ увеличиваются вычислительные мощности, необходимые для обучения сложных моделей, что приводит к ограничению возможностей традиционных центров обработки данных. Такой резкий рост спроса требует передовых решений для управления серверами, способных поддерживать эти высокомощные сервисы.

Серверы ИИ значительно отличаются от традиционных серверов благодаря своей архитектуре, разработанной специально для рабочих нагрузок ИИ. В такие серверы обычно устанавливаются мощные GPU или TPU, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность для эффективной обработки алгоритмов ИИ. Кроме того, серверы AI оснащены высокоскоростными сетевыми возможностями для обработки больших объемов данных, характерных для приложений AI, и имеют передовые решения для хранения данных, способные управлять быстрыми операциями ввода-вывода, необходимыми для задач машинного обучения. Действительно, критическая поддержка, необходимая серверам искусственного интеллекта, стимулирует рост не только рынка сетевых коммутаторов, но и решений для управления соединениями в целом

В перспективе рынок серверов искусственного интеллекта ожидает дальнейшее развитие благодаря появлению таких тенденций, как устойчивые вычисления. Такие инновации, как технологии жидкостного охлаждения и оптимизированное с помощью искусственного интеллекта управление питанием, становятся решающими в повышении энергоэффективности центров обработки данных. Кроме того, внедрение аппаратных средств ИИ нового поколения обещает еще больше повысить возможности и эффективность обработки данных. Эти технологические достижения не только повышают производительность, но и прокладывают путь к более экологичным операциям ИИ.

Развертывание и управление серверами искусственного интеллекта сопряжено с уникальными задачами, особенно в области безопасности и конфиденциальности данных. Поскольку приложения ИИ обрабатывают все более конфиденциальную информацию, защита данных от утечки и обеспечение соблюдения конфиденциальности приобретают первостепенное значение. Для решения этих проблем разрабатываются передовые решения в области управления, такие как зашифрованная передача данных и протоколы безопасности, управляемые ИИ.

Кроме того, физическое развертывание серверов с искусственным интеллектом сопряжено с экологическими проблемами. Высокое энергопотребление и тепловыделение требуют инновационных решений в области охлаждения и энергоэффективных конструкций серверов для снижения их воздействия на окружающую среду. Технологии управления, оптимизирующие энергопотребление и охлаждение в зависимости от рабочих нагрузок серверов искусственного интеллекта в режиме реального времени, играют важную роль в решении этих экологических проблем.

Для снижения задержек и обработки данных в режиме реального времени серверы ИИ все чаще устанавливаются на периферии сети.Эта стратегия позволяет приблизить обработку данных к источнику, что крайне важно для таких приложений, как устройства Интернета вещей, управление дорожным движением в реальном времени в «умных» городах и обработка задач на борту автономных транспортных средств. Передовые вычисления не только повышают производительность за счет сокращения задержек при передаче данных, но и снижают затраты на пропускную способность и обеспечивают локальную обработку данных, что повышает безопасность и соответствие нормативным требованиям.

Распространение дорогостоящих и мощных серверов ИИ, как на периферийном, так и на облачном уровне, требует радикальных преобразований в управлении серверами. Эти усовершенствованные серверы требуют среды, способной быстро адаптироваться к растущим рабочим нагрузкам, сохраняя при этом оптимальные условия эксплуатации для предотвращения перегрева и снижения риска сбоев.

• Инновационное управление с помощью локальной консоли: Повышение эффективности
Решения для локального консольного управления, такие как KVM-переключатели для монтажа в стойку и KVM-консоли с ЖК-дисплеем, позволяют осуществлять прямой и консолидированный контроль над несколькими серверами AI с одной консоли. Такая конфигурация устраняет необходимость физического присутствия у каждой серверной стойки, значительно повышая эффективность работы и существенно сокращая время реагирования на возникающие проблемы. Растущие требования к электропитанию в серверных комнатах, вызванные бумом ИИ, также делают 3-фазные БРП все более важными для поддержания стабильности работы на локальном уровне в небольших помещениях.


• Удаленное управление консолью: Максимальная гибкость и безопасность
Удаленное управление консолью с помощью таких устройств, как KVM over IP-переключатели, обеспечивает гибкость управления и устранение неисправностей серверов AI из любого места. Эти решения позволяют размещать серверы в защищенных помещениях, не требующих регулярного физического доступа, и обеспечивают безопасный доступ на уровне BIOS без необходимости использования серверного программного обеспечения, что повышает безопасность за счет уменьшения вероятности атаки. Эта возможность крайне важна для поддержания непрерывной работы, особенно в географически распределенных серверных средах.


• Управление по внешнему каналу (OOBM): обеспечение бесперебойного обслуживания
Предоставляя дополнительные резервные каналы в сети управления резервными копиями, решения OOBM необходимы для управления серверами искусственного интеллекта, которые не отвечают на запросы или изолированы от основной сети из-за системных сбоев. Такие устройства, как последовательные консольные серверы и KVM-переключатели по IP, позволяют техническому персоналу выполнять критически важные операции восстановления - такие как перезагрузка и восстановление конфигурации - вне обычных сетевых каналов, обеспечивая минимизацию времени простоя сервера и непрерывность обслуживания

Сейчас, когда мы стоим на пороге технологической революции, вызванной искусственным интеллектом, эволюция управления серверами является не только оперативной необходимостью, но и стратегическим императивом. Стремительный рост числа серверов с искусственным интеллектом лежит в основе инноваций во всех отраслях, но резкий рост требований к вычислениям требует соответствующего скачка в подходе к управлению инфраструктурой.

Интеграция передовых инструментов управления – локального консольного управления, удаленного консольного управления и внешнего управления - иллюстрирует активную адаптацию к этой динамичной среде. Эти инструменты позволяют центрам обработки данных более эффективно справляться со сложными энергоемкими потребностями приложений искусственного интеллекта, не только обеспечивая операционную целостность центров обработки данных, но и гарантируя их энергоэффективность, безопасность и способность поддерживать непрерывное развитие технологий искусственного интеллекта.