AI时代来临,超大规模低成本数据中心前景瞩目
- 2017/12/6 7:50:34 作者: 来源:中国IDC圈
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人工智能的广泛应用带来了新一轮数据量和计算量的爆发式增长,而这背后是海量数据存储和计算成本的快速增长。而采用超大规模数据中心就是降低人工智能应用成本的方法之一。
人工智能时代真的来了。在12月3-5日举行的第四届世界互联网大会上,人工智能成为核心议题。
在我们听各位大佬畅想人工智能未来的时候,一个为人工智能、云计算、大数据而生的新兴市场正在低调而迅速地发展。
这就是超大规模低成本数据中心市场。
人工智能的广泛应用带来了新一轮数据量和计算量的爆发式增长,而这背后是海量数据存储和计算成本的快速增长。
而采用超大规模数据中心就是降低人工智能应用成本的方法之一。
出于成本考虑,超大型数据中心大都建在地价相对低,电力充沛、稳定且廉价,交通较为便利的地区。并且为了进一步节省成本,各个数据中心都会寻求降低能耗、提高能效的方式。
比如百度云计算(阳泉)数据中心就采取了百度自研的“北极”(天蝎)整机柜服务器,支持40摄氏度环境温度长期运行,以此节省制冷能耗。据称PUE最低可达1.18,每年累计节约用电量达2.5亿度,相当于13万户家庭全年用电量。
而谷歌比利数据中心利用运河的冷水来带走数据计算产生的热量——自己修建水处理厂,再将处理后的运河水给数据中心提供冷量,PUE可低至1.09.
刚刚获得数据中心科技最高奖、代表国内数据中心工程最高水平的美利云中卫数据中心则使用全自然蒸发冷却方式制冷,PUE低至1.1,全年机械制冷时间不足两周。
当然,通过建设超大规模低成本数据中心直接降低能耗并非降低人工智能应用成本的唯一方式。
谷歌除了在世界范围内部署自然冷却数据中心之外,还致力于开发适用于AI计算的高性能专用硬件。TPU(Tensor Processing Unit),专门为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片已经应用于其数据中心。
除此之外,优化算法也成为另一个通过显著降低AI计算量,降低能源消耗、成本的方式,包括计算机视觉、NLP、深度学习等等。
相比通过硬件或算法降耗,利用超大规模低成本数据中心降低成本可以说是的基础中的基础,也是互联网巨头们的共识。
为了进一步节省成本并满足自己定制化需求,互联网公司也倾向于与中立(第三方)数据中心合作。此举不仅能够减轻前期资本投入,也可获得专业化的建设与运维团队的助力。
前文提到的美利云中卫数据中心的E3机房是由誉成云创投资建设运营,奇虎360定制租用。类似的,阿里巴巴华北区数据中心的建设运营是由赛伯乐旗下张北云联以及数据港提供的。
今年十月成功在北美上市的超大规模数据中心创业公司Switch的客户中也有大名鼎鼎的亚马逊、Paypal等。
机构预计,到2018年中国IDC市场将达到1400亿元,增速达39.4%.超大规模低成本数据中心作为其中重要的一部分,随着人工智能应用的快速增长前景瞩目。
编辑:Harris
人工智能的广泛应用带来了新一轮数据量和计算量的爆发式增长,而这背后是海量数据存储和计算成本的快速增长。而采用超大规模数据中心就是降低人工智能应用成本的方法之一。