生成式AI影响数据中心架构

人工智能（AI）与机器学习（ML）正引领各行业变革，并应对全球性挑战。如今，新一代人工智能——生成式AI正崭露头角，它借助深度神经网络解锁全新功能。生成式AI正蓄势待发，将成为数字时代的催化剂，重塑企业运营和社会运作的模式。

领军企业正积极引入生成式AI以获取竞争优势，公开的模型更是激发了市场需求，从而引发了数据中心格局的巨大转变——从超大规模数据中心到企业级数据中心。面对数据中心在部署精密硬件、收集数据及训练模型上的种种挑战，一个核心议题浮现出来：我们该如何构建基础设施，以确保其能支撑起生成式AI技术复杂且繁重的运算需求？

生成式AI的崛起驱动数据中心转型
生成式AI的训练过程极为复杂，它需要从众多源头并行处理庞大的数据集，并在同一时间内执行成千上万次的计算。传统的CPU（中央处理器）服务器难以胜任这一重任，此时，GPU（图形处理器）服务器或节点便成为了关键。

一个庞大的超大规模生成式AI集群可能包含成千上万个互联节点，这些节点消耗的功率可能是普通集群的十倍之多，并通过高速、低延迟的传输手段相互连接。即便是企业级集群，也需要多个GPU持续满负荷运转来训练模型——而随着应用场景的不断丰富和效益的日益显现，其规模还将进一步扩大。

为确保生成式AI的运行，数据中心基础设施需满足以下要求：
• 更高的带宽与更低的延迟 – 后端节点间需支持100G至800G的高速数据传输，并实现实时（小于20毫秒）的东西向数据流通，同时前端交换机需达到800G乃至1.6T的传输速率。
• 更强的供电与冷却效能 – 随着机架密度攀升至每机架30-100kW，需要采用更高效的冷却解决方案（比如液冷技术）来应对更高的散热挑战。
• 先进的通信协议 – 后端采用InfiniBand协议以支持节点间的高带宽、低延迟连接，而前端则使用以太网协议来支持交换、存储和管理功能。
• 高密度、高性能布线 – 确保节点间连接、存储、管理和交换的高效与稳定。

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