2024년에는 인공지능 (AI) 이 데이터센터에서 에너지 소비와 컴퓨팅 파워의 발전을 계속 추진할 것입니다.그리고 데이터 센터의 세그먼트 시장에 새로운 비즈니스 모델을 가져옵니다.코닝의 마이클 크룩은 최근 2024년 데이터 센터의 발전 추세와 산업에 대한 예측을 발표했습니다.
모바일 은행과 소셜 미디어와 같은 일상적인 앱이든 인공지능 (AI) 과 몰입 게임, 데이터 센터와 같이 눈에 보이지 않는 엔진과 같은 최첨단 신흥 기술이든이러한 모든 애플리케이션의 진화를 조용히 이끌고 있습니다.점점 더 많은 애플리케이션이 클라우드로 이동하고 인공지능의 물결으로 인해 에너지 소비, 냉각,데이터 센터 운영의 보안 요구 사항도 변경되었습니다..
2024년을 앞두고 데이터센터 운영자들은 다음 세 가지 주요 추세에 주의를 기울여야 한다고 생각합니다.
1인공지능은 변화와 혁신을 계속 추진할 것입니다.
작년의 예측에서 우리는 전통적인 데이터 센터에 비해 인공지능과 기계 학습이 더 높은 전력 밀도를 요구한다는 것을 보았습니다.이는 전통적인 데이터 센터의 3배입니다.큰 언어 모델 (LLM) 의 특정 처리 모드는 광섬유 연결의 많은 숫자를 필요로하며 장비 전원 공급 및 냉각에 더 높은 요구를합니다.
인공지능은 2024년에도 데이터센터의 발전 추세의 원동력 중 하나가 될 것입니다.인공 지능과 기계 학습 (ML) 이 데이터 센터에서 광범위하게 배포되는 것을 계속 보게 될 것입니다.특히 대규모 데이터 센터에서는 에너지 소비와 자원의 최적화 관리가 필요합니다.또한 새로운 데이터 세트를 분석함으로써 예측을 위한 새로운 추론 네트워크를 구축해야 합니다., 더 큰 처리량과 더 낮은 지연 시간을 필요로 합니다.
현재 인공지능의 대다수의 작업은 OpenAI의 GPT-3과 GPT-4, Meta의 LLaMA, 그리고 Google의 PaLM2와 같은 이러한 큰 언어 모델에 기반하고 있습니다.이러한 모델의 개발 과정에서 수십억 개의 계산을 실행하는 것은 기본적으로 그들에게 필요한 지식을 가르치는 것입니다.이제, 이 분야의 주요 참가자 대부분은 특정 응용 프로그램을 확장하기 위해 이러한 모델을 활용하는 쪽으로 이동하기 시작했습니다.이것은 다시 한 번 데이터 센터의 에너지 소비와 컴퓨팅 전력 수요를 변화시킬 것입니다..
개발에서 추론으로의 전환은 어떤 결과를 가져올 수 있을까요? 이것은 엣지 컴퓨팅의 발전을 촉진시킬 것입니다.,기업들은 애플리케이션 사용 장소에 가까운 처리 능력을 추구할 것입니다.그들은 더 작은 데이터 센터를 찾고 실제 사용 영역 (제공 공원과 같은) 에 무거운 컴퓨팅을 더 가깝게 할 것입니다., 대학, 병원 등).
2다중 임대자 데이터센터 공간은 빛나는 순간을 시작하게 될 것입니다.
일반적으로 대규모 운영자는 가장 큰 데이터 센터 파크를 설계하고 건설합니다. 그러나 인공지능, 기계 학습을 지원하기 위한 에너지 소비와 공간 요구에 따라그리고 다른 신흥 애플리케이션은 계속 증가하고 있습니다., 대용량 데이터 센터 운영자는 다양한 시설을 건설하기 위해 대체 방법을 연구해야 할 수 있습니다.
이것은 다중 임대자 데이터 센터 (MTDC) 에 대한 개발 기회를 제공합니다.그리고 기술력도 (그들 소유지)그래서 공간과 에너지 소비가 제한된 지역에서는멀티 렌터 데이터 센터는 초대 규모 사업자가 시설을 운영해야 할 때 좋은 선택입니다..
엔터프라이즈 수준의 사용자들도 이러한 신흥 기술을 활용하기를 희망하지만 데이터 센터 시설을 구축하는 것은 상당한 자본 투자입니다. 예를 들어, 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.
기업들이 애플리케이션 배포 위치에 더 가까운 컴퓨팅 전력을 추구할 때, 멀티 렌터 데이터 센터도 엣지 컴퓨팅의 증가에 역할을 할 것입니다.
3광학 모듈의 발전은 데이터 센터 운영자가 공간 활용을 극대화하도록 돕습니다.
다양한 새로운 기술을 도입하면 데이터 센터가 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 전력을 생성하고 더 많은 데이터를 더 빨리 전송해야합니다. 공간과 전력 공급의 한계를 고려하면사업자들은 이러한 요구를 충족시키기 위해 광섬유 상호 연결을 더 추가하는 것이 지속 불가능한 전략이라는 것을 잘 알고 있습니다..
특히 초대 규모의 데이터 센터에서는 운영자가 800G 광섬유 트랜시버를 배포하여 애플리케이션을 지원하기 시작했으며 2024년에는 약 1.6TB의 프로토타입을 볼 수 있습니다.인공 지능 및 기계 학습과 같은 고성능 컴퓨팅 응용 프로그램은 800G 광섬유의 배포를 주도하고 있습니다.최신 네트워크 스위치는 데이터 센터 내 인공 지능 서버를 상호 연결하는 데 사용되며 800G 상호 연결을 지원합니다.이 네트워크 스위치에 있는 광학 모듈 포트는 분기 모드에서 작동합니다., 800G 라인은 두 개의 400G 라인이나 더 많은 100G 라인으로 나뉘어 있습니다. 이 방법으로 데이터 센터 운영자는 스위치의 연결성을 개선하고 더 많은 서버를 상호 연결할 수 있습니다.광섬유 트랜시버의 업그레이드를 발견하면, 광학 파장과 광섬유가 더 많은 데이터를 전송할 수 있다는 것을 의미합니다. 우리는 또한 우리가 더 적은 연결과 더 높은 속도로 작동하는 광학 모듈을 사용할 것을 알게 될 것입니다.레이크에 케이블 혼잡을 줄이고 공기 순환을 개선합니다., 데이터 센터 고객들에게 이익이 됩니다.
광섬유 기술의 발전은 광섬유와 파장이 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 해 주었습니다.전형적인 멀티모드 400G SR8 광섬유 송신기는 16 개의 광섬유 연결이 장착되어 있습니다., 단거리 애플리케이션에 적합하지만 400G SR4 광학 모듈 (섬유 수를 8으로 줄이는) 이 시장에 진출하고 있습니다.그리고 다른 새로운 종류의 광 모듈, 데이터 센터가 증가하는 데이터 수요를 충족시키는 데 중요한 역할을합니다.
이 추세와 연관된 것은 커넥터 소형화에서의 진보이며, 초소형 커넥터와 같은 솔루션의 개발은 데이터 센터 운영자가 제한된 공간을 더 잘 사용할 수 있도록 도울 것입니다.
요약
CIO와 CTO는 이러한 신흥 트렌드를 파악하여 데이터 센터가 신흥 비즈니스 프로세스와 새로운 사용 사례를 지원할 수 있도록 해야 합니다.개별 구성 요소 솔루션을 조립하는 것은 유혹 될 수 있습니다.하지만 고객의 현재와 미래의 데이터 요구를 충족시키는 포괄적인 엔지니어링 솔루션은 항상 더 강력한 전략이 될 것입니다.
이 기사에서는 다음을 참조합니다.https://www.c-fol.net/news/22_202401/20240122142809.html
태그: 데이터센터, 인공지능, 400G, 미디어 변환기, 광학 모듈, 광섬유 트랜시버