ИИ и дополненная реальность способствуют росту потребности в данных – аппаратное обеспечение с открытым исходным кодом справляется с вызовом

ИИ и дополненная реальность увеличивают потребность в данных - открытое аппаратное обеспечение справляется с этим вызовом

Данные – это кровь цифровой экономики, и по мере развития новых технологий спрос на более быструю передачу данных, более низкую задержку и большую вычислительную мощность в центрах обработки данных растет в геометрической прогрессии. Новые технологии выталкивают границы передачи и обработки данных, и использование технологий с открытым исходным кодом может помочь операторам центров обработки данных максимизировать текущую деятельность и подготовиться к будущему. Вот несколько примеров технологий, стимулирующих спрос на высокую вычислительную мощность, и способы, с помощью которых технологии с открытым исходным кодом, сообщества и стандарты помогают решить этот спрос в масштабе и устойчивым образом.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) революционизируют различные области, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи, системы рекомендаций и автомобили без водителя. ИИ и МО позволяют компьютерам учиться на основе данных и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Однако ИИ и МО также требуют огромных объемов данных и вычислительной мощности для обучения и выполнения сложных моделей и алгоритмов. Например, GPT-3, одна из самых передовых моделей обработки естественного языка в мире, имеет 175 миллиардов параметров и была обучена на 45 терабайтах текстовых данных. Для эффективной обработки таких масштабных наборов данных и моделей ИИ и МО требуются системы высокопроизводительных вычислений (HPC), способные обеспечить высокую скорость передачи данных, низкую задержку и высокую вычислительную мощность.

Одним из новых трендов в HPC является использование специализированных процессоров, таких как графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU), оптимизированных для параллельной обработки и матричных операций, которые часто встречаются в рабочих нагрузках ИИ и МО. Например, процессор Grace от NVIDIA является новым процессором, специально разработанным для приложений HPC, который использует технологию GPU от NVIDIA для достижения до 10 раз более высокой производительности по сравнению с текущими процессорами x86. Процессор Grace также поддерживает быстрые межсоединения, такие как NVLink, которые обеспечивают высокоскоростную передачу данных между процессорами и GPU.

• «Мониторинг и наблюдаемость LLM – сводка техник и подходов к ответственному искусственному интеллекту»
• Snowflake против Data Bricks соревнование за лучшую облачную платформу для данных
• Пройдите обучение на магистерской программе по науке о данных с третьей лучшей онлайн-программой

Дополненная реальность и виртуальная реальность

Apple Vision Pro вызвал огромный интерес при его представлении. Дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR) – это две из самых захватывающих и интерактивных технологий, которые преобразуют различные отрасли, такие как развлечения, образование, здравоохранение и производство. AR наложение цифровой информации на реальный мир, а VR создание полностью симулированной среды, которую пользователи могут испытать с помощью гарнитуры.

Однако эти технологии также представляют значительные вызовы для передачи и обработки данных. Из-за недавнего выпуска детали о Apple Vision Pro пока неизвестны. Однако другие гарнитуры виртуальной реальности уже доступны некоторое время, поэтому мы можем сделать некоторые предположения. Например, гарнитуры виртуальной реальности, такие как Oculus Quest 2, требуют высокоскоростного подключения к ПК или облачному серверу для потоковой передачи видео и аудиоконтента высокого качества, а также данных отслеживания и ввода с гарнитуры и контроллеров. Скорость видеобитрейта, то есть объем передаваемых данных в секунду, зависит от скорости, с которой GPU может кодировать сигнал с ПК или стороны сервера, и скорости, с которой процессор Quest 2 может декодировать сигнал с гарнитуры.

Согласно Oculus, рекомендуемый битрейт для потоковой передачи виртуальной реальности составляет от 150 Мбит/с до 500 Мбит/с, в зависимости от разрешения и частоты кадров. Это означает, что потоковая передача виртуальной реальности требует гораздо более высокой скорости передачи данных, чем другие онлайн-активности, такие как просмотр веб-страниц или прослушивание музыки. Кроме того, потоковая передача виртуальной реальности также требует низкой задержки, то есть времени, необходимого для передачи сигнала из одной точки в другую. Высокая задержка может вызвать заикание или дрожание игрового процесса, что может испортить ощущения и вызвать движение тошноты.

Задержка зависит от нескольких факторов, таких как скорость сети, расстояние между устройствами и алгоритмы кодирования и декодирования. Согласно Oculus, идеальная задержка для потоковой передачи виртуальной реальности составляет менее 20 миллисекунд. Однако достижение такого уровня производительности не так просто, особенно в беспроводных соединениях, таких как Wi-Fi или 5G.

Технологии с открытым исходным кодом для оптимизации центров обработки данных

По мере развития новых технологий растет спрос на более быструю передачу данных, более низкую задержку и более высокую вычислительную мощность в центрах обработки данных, и операторы центров обработки данных сталкиваются с несколькими проблемами, такими как увеличение потребления энергии, требования к охлаждению, использование пространства, операционные расходы и быстрый темп инноваций и обновления оборудования. Для решения этих проблем операторам центров обработки данных необходимо оптимизировать свою текущую инфраструктуру и принять новые стандарты и технологии, которые могут улучшить их эффективность и масштабируемость.

Это является целью проекта Open19, инициативы Sustainable and Scalable Infrastructure Alliance, которая теперь является частью Linux Foundation. Проект Open19 – это открытый стандарт для аппаратного обеспечения центров обработки данных, основанный на общих форм-факторах и обеспечивающий высокоэффективное распределение электропитания, возможность повторного использования компонентов и возможности для развития высокоскоростных интерконнектов нового поколения. Миссия SSIA и открытые стандарты, созданные в рамках проекта Open19, соответствуют общей тенденции индустрии в направлении эффективности, масштабируемости и устойчивости инфраструктуры, которая обеспечивает нашу цифровую жизнь и сообщества. Проект Open Compute является еще одной попыткой эффективно поддерживать растущие требования к вычислительной инфраструктуре. Этот проект также способствует сотрудничеству сообщества и разработке решений для центров обработки данных с упором на стандартные размеры стойки серверов 21”, обычно используемые большими колокейшн-центрами и гипермасштабируемыми предприятиями. Область деятельности OCP также распространяется на помещение центра обработки данных, а также на внутренние компоненты IT-инфраструктуры серверов.

Заключение

Новые технологии требуют более быстрой передачи данных, более низкой задержки и большей вычислительной мощности в центрах обработки данных, в то время как сообщества, правительства и компании сосредотачиваются на управлении ресурсами и растущих проблемах устойчивости вокруг использования воды, управления энергией и других углеродно-интенсивных аспектов создания, использования и развертывания технологий. Принятие открытых технологий, разработанных в сообщественных форумах, таких как SSIA и Linux Foundation, может помочь операторам центров обработки данных максимизировать текущую деятельность и подготовиться к будущему, которое будет более устойчивым, чтобы удовлетворить требования этих захватывающих новых приложений.