2024年には,人工知能 (AI) がデータセンターのエネルギー消費とコンピューティング力の発展を推進し続けます.データセンターのセグメント化市場に新しいビジネスモデルを導入するコーニングのマイケル・クルーク氏は2024年のデータセンターの発展傾向と業界に関する予測を発表した.
モバイルバンキングやソーシャルメディアなどの 日常アプリであれ 人工知能やゲームなどの 最先端技術であれ データセンターが目に見えないエンジンであれ静かにこれらのアプリケーションの進化を推進してきましたクラウドへの移行と人工知能の波により エネルギー消費,冷却,データセンターのセキュリティ要件も変わりました.
2024年までの見通しでは データセンターの運営者は 次の3つの主要動向に 注意を払うべきだと考えています
1人工知能は変化と革新を推進し続けます
伝統的なデータセンターと比較して 人工知能や機械学習は 電力密度が高くこれは従来のデータセンターの3倍です大型言語モデル (LLM) の特殊な処理モードは,多くの光ファイバー接続を必要とし,同時に機器の電源供給と冷却にもより高い要求を置く.
人工知能は2024年のデータセンターの発展傾向の原動力の一つであり続けるでしょう人工知能と機械学習 (ML) がデータセンターで広く展開されていくさらに,企業が大規模な言語モデルを構築し続けると,多くの言語モデルが開発され,多くの言語モデルが開発され,新しいデータセットを分析することで予測するための新しい推論ネットワークを確立する必要がありますより大きなスループットと遅延を要する.
現在,人工知能の研究の大部分は OpenAI の GPT-3 や GPT-4 や Meta の LLaMA や Google の PaLM2 などのこれらの大きな言語モデルに基づいていますモデル開発過程で何十億もの計算を実行することで 基本的に必要な知識を教えるのです現在,この分野の主要な参加者のほとんどは,特定のアプリケーションを拡張するためにこれらのモデルを利用する方向に移行し始めています.これは再びデータセンターのエネルギー消費とコンピューティング能力の需要を変えるでしょう.
開発から推論への移行はどのような結果をもたらすのでしょうか? これはエッジコンピューティングの発展を促進します.,企業はアプリケーションの利用場所に近い処理能力を求める.重型コンピューティングを実際の使用領域 (例えば製造パーク) に近づけるため,より小さなデータセンターを模索する.病院など).
2複数の利用者のデータセンター空間が輝く瞬間を迎えるでしょう
通常は大規模事業者が 最大規模のデータセンターを設計し 建設します しかし人工知能や機械学習をサポートするための エネルギー消費と空間需要が他の新興アプリケーションも増加し続けています大規模なデータセンターの運営者は,様々な施設を建設するための代替方法を探求する必要があるかもしれません.
複数の賃貸者データセンター (MTDC) の開発機会をもたらします.これらのオペレーターは,不動産会社と同様の開発能力を持っています.技術的な能力 (彼らはサイトを所有している)電力や冷却の需要を満たす方法を知っているので 空間やエネルギー消費が限られている地域では超大型事業者が施設を運営する必要がある場合,マルチテナントデータセンターは良い選択です.
企業レベルのユーザーもこれらの新興技術を利用することを望んでいますが,データセンター施設の建設は重要な資本投資です. multi tenant data centers and other new "cloud" service providers provide "artificial intelligence cloud services" by leasing dedicated server space to an organization (regardless of its size) to run artificial intelligence computing tasks.
企業はアプリケーションの展開場所に近いコンピューティング能力を求めるので,マルチテナンスのデータセンターもエッジコンピューティングの台頭に役割を果たします.
3光学モジュールの進歩は,データセンターのオペレーターに空間利用を最大化するのに役立ちます.
様々な新しいテクノロジーの採用により データセンターは 計算力を指数関数的に増やし より多くのデータをより速く送信する必要がありますこれらのニーズを満たすために単により多くの光ファイバー接続を追加することは持続不可能な戦略であることをオペレーターはよく知っています.
特に超大型データセンターでは,オペレーターはアプリケーションをサポートするために800G光ファイバートランシーバーを展開し始めており,2024年には約1.6TBのプロトタイプが見られる可能性があります.人工知能や機械学習などの高性能コンピューティングアプリケーションは800G光ファイバーの展開を推進しています800G接続をサポートするデータセンター内の人工知能サーバーを相互接続するために使用される最新のネットワークスイッチです.多くの場合,これらのネットワークスイッチの光学モジュールポートはブランチモードで動作します800Gラインは2つの400Gラインまたは100Gラインに分けられる.この方法により,データセンターオペレーターはスイッチの接続性を向上させ,より多くのサーバーを相互接続することができます.光ファイバートランシーバーのアップグレードを発見すると光学モジュールの接続量が少なく 動作速度も高いことがわかりますケーブルの混雑を削減し,空気循環を改善するデータセンターの顧客に利益をもたらします
光ファイバー技術の進歩により 繊維や波長により より多くのデータが 運ばれるようになりました典型的なマルチモード400G SR8光ファイバートランシーバーには16の光ファイバー接続が備わっています400G SR4 オプティカルモジュール (ファイバー数を8つに削減) が市場に投入されている.他の新しいタイプの光学モジュールデータセンターがデータへの需要を 満たすのに重要な役割を果たします
この傾向とはコネクタの小型化における進歩と関連しており,超小型コネクタなどのソリューションの開発により,データセンターのオペレーターが限られたスペースをより活用できるようになります.
概要
CIOとCTOは これらの新興傾向を理解し データセンターが新興のビジネスプロセスと新しい用例をサポートできるようにする必要があります個々のコンポーネントのソリューションを組み立てるのは 誘惑的かもしれません顧客の現在と将来のデータニーズを満たす包括的なエンジニアリングソリューションは,常により強力な戦略になります.
この記事では以下を参照します.https://www.c-fol.net/news/22_202401/20240122142809.html
タグ:データセンター,AI,400G,メディアコンバーター,光学モジュール,光ファイバートランシーバー