人工智能正在数据中心内占据越来越大的工作负载比例，这代表着向更高机架功率密度的转变施耐德电气发布了一份新指南，介绍如何在不断发展的数字化转型世界中针对人工智能最佳优化数据中心

施耐德电气推出了业界首创的指南，以应对数据中心的新基础设施设计挑战，以支持人工智能驱动的工作负载的转变。

该指南《人工智能颠覆：数据中心设计的挑战和指南》提供了宝贵的见解，并为寻求在数据中心充分利用人工智能潜力的组织提供了蓝图。这包括对支持未来高密度人工智能集群的新兴技术的前瞻性看法。

众所周知，人工智能的颠覆导致了数据中心设计和运营的重大变化和挑战。随着人工智能应用在关键行业领域变得越来越普遍和影响力，对处理能力的需求也随之增加。

数据中心行业更多地转向人工智能

人工智能正在成为数据中心内更大的工作负载百分比，代表着向更高机架功率密度的转变。施耐德电气表示，人工智能初创企业、企业、托管提供商和互联网巨头现在必须考虑这些密度对数据中心物理基础设施的设计和管理的影响。

该指南解释了人工智能工作负载的相关属性和趋势，并提供了解决每个物理基础设施类别（包括电源、冷却、机架和软件管理）的这些挑战的建议。它清楚地表明，为了保持领先地位，数据中心必须有效地满足人工智能驱动的应用程序不断变化的电力需求。

预计到 2028 年，人工智能工作负载将以 26-36% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，导致现有和新数据中心内的电力需求增加。

满足这一预计的能源需求涉及施耐德电气指南中概述的几个关键考虑因素，该指南涉及四个物理基础设施类别——电力、冷却、机架和软件工具。在人工智能正在重塑行业并定义数字化转型的时代，施耐德电气的指南旨在为企业设计不仅能够支持人工智能，而且能够针对人工智能进行全面优化的数据中心铺平道路。

“随着人工智能的不断发展，它对数据中心的设计和管理提出了独特的要求。为了应对这些挑战，重要的是要考虑影响新数据中心和现有数据中心的人工智能工作负载的几个关键属性和趋势。”施耐德电气安全电源部门和数据中心业务执行副总裁 Pankaj Sharma 表示。

“人工智能应用程序，尤其是训练集群，是高度计算密集型的，需要 GPU 或专用人工智能加速器提供大量处理能力。这给数据中心的电力和冷却基础设施带来了巨大压力。随着能源成本上升和环境问题日益严重，数据中心必须关注节能硬件，例如高效电力和冷却系统以及可再生能源，以帮助降低运营成本和碳足迹。”

释放人工智能及其全部潜力

施耐德电气表示，这一新蓝图适用于寻求在数据中心充分利用人工智能潜力的组织，受到了客户的欢迎支持。该指南探讨了人工智能和数据中心基础设施的关键交叉点，解决了支撑电力、冷却、机架和软件管理方面物理基础设施挑战的人工智能属性和趋势等关键考虑因素。

同样，它还提供了评估和支持人工智能训练服务器的极端机架功率密度的建议，并提出了适应需要高功率、冷却歧管和管道以及大量网络电缆的人工智能服务器的规范。

惠普企业人工智能首席产品官 Evan Sparks 表示：“人工智能市场正在快速增长，我们相信它将成为企业更快地释放成果并显着提高生产力的基础技术。”

“随着人工智能成为数据中心的主要工作负载，组织需要开始有意识地考虑设计一个完整的堆栈来解决他们的人工智能问题。我们已经看到了对人工智能计算加速器的巨大需求，但要平衡这种需求与适当水平的结构和存储并实现这种规模，需要精心设计的软件平台。

“为了解决这个问题，企业应该寻求专门的机器学习开发和数据管理软件等解决方案，以提供数据使用的可见性并确保数据在部署前安全可靠。通过实施旨在提供可持续计算的端到端数据中心解决方案，我们可以帮助客户成功地设计和部署人工智能，并以负责任的方式做到这一点。”

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