数据中心管理者如何应对 AI 的爆发式增长？
人们对生成式 AI 和大型语言模型（如 ChatGPT）的兴趣将 AI 推向了公众讨论的焦点，但 AI 的能力远不止于此。供应链管理、研究和分析以及产品营销只是企业如何采用 AI 为自己和客户创造价值的几个例子。随着技术的进步以及企业和政府对 AI 的接受度的提高，AI 在医疗保健、电动出行和能源发电以及电力行业中的应用也将有所增加。
所有这些因素都在推动 AI 行业需求的增长，预计未来十年该行业将快速扩张，到 2030 年市场规模将接近两万亿美元。
新技术意味着新需求
在与客户交互的流畅界面背后，海量数据和算法正在高效运作，以实现用户期望的结果。AI 和机器学习应用需要处理大量数据，这要求采用处于 IT 发展最前沿的高性能芯片。
这些支持 AI 的强大芯片在运行时不仅功耗巨大，而且产生的热量也远超传统应用。数据中心管理者需要管理这些高热负载，同时仍需保持运营扩展能力以满足需求。扩展能力并不总是意味着增加物理空间 — 数据中心管理者和工程师通常需要解决在相同空间中安装更多且发热量更大的服务器的技术挑战。他们还需要维持全天候的运行状态：对 AI 应用的需求不会因数据中心改造而暂停。
冷却方法的革新
对于新一代芯片和其他 AI 基础设施，传统的风冷方法根本不能单独完成任务。试图通过增加风速来应对额外热负载的数据中心可能很快就会变成一个类似风洞的环境，让人很难在其中工作，运营成本也很高。当风冷系统需要超负荷运行才能维持必要的工作温度时，设施可能会出现设备故障和计划外停机，并使能源成本居高不下。对于许多数据中心而言，液冷技术可以提供更好的性能，同时节省能源并帮助数据中心更可持续地运行。对于大多数高科技应用，液体和直接芯片冷却方法是唯一可行的选择。
液冷技术可以帮助数据中心扩容，同时保持高效的空间和能源使用率。它还可以为数据中心设施提供良好的投资回报和更低的总体拥有成本。液冷系统为达到所需的温度参数和降低冷却系统的能耗提供了有效的解决方案。相比风冷技术，液冷技术可提供更好的热传导能力，这有助于液冷系统提高电力使用效率、有效管理热负载、降低能源成本并促进环境可持续发展。
规模化解决方案
液冷技术无需“非全即无”，可灵活部署。数据中心可以考虑对部署 AI 和机器学习应用程序的单个机架或少量机架进行冷却，而无需部署全规模的液冷数据大厅，并支持运行高性能计算解决方案的多组设备机架。
但是，在实施这些局部解决方案时，了解未来的业务计划至关重要。使用专用的冷却解决方案来解决独特的问题非常重要，但由于成本、能效和其他因素，适合一个问题的解决方案可能并不适合其他问题。与所有数据中心项目一样，不同的挑战需要不同的解决方案，而一刀切的方法很少能成功。
随着 AI 的扩展，对高性能计算的需求不断增长，数据中心管理者需要制定计划来扩展其冷却解决方案。这可能意味着规划完全采用液冷技术的新一代数据中心，或探索液对气混合解决方案，即在风冷基础设施中运行时，对机架和芯片层面采用液冷技术。
规划未来和了解 IT 工作负载将带来的最大优势是认识到，几乎所有潜在的冷却解决方案都可以通过组合方式实现，使数据中心管理者能够根据不断变化的需求精准匹配供电和冷却能力。可持续增长的关键是为支持新一代设备提供各种灵活选择。液冷技术有助于提高灵活性。
数据中心冷却和供电解决方案
nVent 提供了用于连接和保护任务关键型数据中心和网络基础设施的优化解决方案。我们全面的智能机柜、配电、电缆管理和液冷解决方案组合可助力实现可持续发展、灵活性和能源效率，同时保护数据中心、网络和通信应用的关键系统。
我们专注于提供产品和解决方案，使我们的客户能够安全地部署新一代技术并满足效率要求。通过提供更高效、更有效的机械、冷却和配电解决方案，我们将帮助数据中心更安全、更可靠地运行，降低停机和数据丢失的风险。
最重要的是，我们的数据中心解决方案专家将与客户通力合作，以解决他们的挑战。我们认识到，在这个快速发展的行业中，数据中心管理者需要的合作伙伴应具备随时应对和响应新技术与新趋势的能力。