人工智能 (AI) 已成为创新的代名词，正以前所未有的速度变革着各行各业。尽管有些人将 AI 视为我们这个时代的突破性发展，但我们必须承认，它的根源深厚。AI 已经从早期的算盘等工具发展到如今由 GPU 驱动的大型语言模型，经历了巨大的演变。是什么让当前的格局如此与众不同？在于庞大的数据规模、巨大的计算需求以及工作负载的复杂性。
数字时代正在重新定义我们处理、存储和利用数据的方式，但这种转变既带来了机遇，也带来了挑战。想象一下，企业领导者——CEO、CIO 和 CTO——站在创新的前沿，应对日益复杂的 AI 工作负载和数据密集型运营环境。想象一下，数据中心管理人员在数据中心繁忙运转的同时，还要应对不断增长的计算密度和难以预测的工作负载峰值。随着能源需求飙升至前所未有的水平，压力显而易见，迫使企业必须做出调整。然而，在这一紧迫的挑战中，也蕴藏着重新思考未来发展方向的机会。通过采用可持续且具有前瞻性的战略，我们有机会改写未来——未来的数据中心不仅是计算能力的强大引擎，更是能源效率和环境管理的典范。这不仅仅是一场技术变革，更是一场在更环保、更具创新性时代来临之际的行业重塑。
AI 工作负载的崛起和激增的计算需求
AI 工作负载并非新生事物，但随着大型语言模型 (LLM) 和复杂计算的出现，其强度和频率正在不断攀升。如今的 AI 驱动工具——无论是处理自然语言 (NL) 还是执行实时分析 (RTA)——都依赖于极高的计算密度和并行处理能力。GPU（图形处理单元）是这一演进的核心，为大规模 AI 训练和推理提供支持。
随着资源使用量不可预测地激增，能源成本也随之飙升，导致整个基础设施效率低下。专为大型 AI 工作负载设计的数据中心在正常情况下可能以其容量的 50-70% 运行，但必须做好准备，应对可能使其使用率达到其典型运行容量的 130% 以上的突发峰值。这些工作负载可能导致瞬时峰值，需要先进的冷却系统、自适应配电、创造性地使用即时电源电池解决方案以及预测性管理工具，以避免关键系统过载。实施可再生能源和节能技术对于应对这些挑战至关重要，同时最大限度地降低环境影响和能源成本。如果没有完善的规划和可扩展的基础设施，这些峰值可能会使系统不堪重负，给电网带来压力，并损害整体性能。灵活高效的设计对于可持续地应对此类动态需求至关重要。
是什么导致了这些快速峰值？
要解决这个问题，关键在于了解这些峰值出现的原因：
AI 工作负载出现峰值，主要是因为处理海量数据集和执行复杂算法需要巨大的计算能力。例如，训练机器学习模型需要进行迭代过程，这会在较长时间内消耗大量能源，从而导致功耗需求急剧增加。
▲ 上升速率
自动驾驶汽车、欺诈检测系统和个性化推荐等 AI 驱动的应用需要实时数据处理。这些应用通常涉及不可预测的工作负载，这些工作负载会随着用户活动或外部触发因素而激增。例如，来自物联网传感器的突然数据涌入，或由 AI 驱动的高强度游戏会话，都可能导致计算需求的急剧激增。当 AI 模型处理数据时，其计算负载会在几秒钟内从基础水平迅速扩展到最大容量。这种增长通常呈指数级增长，使得突发的功耗需求变得难以预测。
▲ 并行处理和 GPU 集群
GPU 本质上是通过并行任务来运行的。通过将工作负载分散到各个集群，它们实现了更高的计算效率，但也为每个集群引入了脉冲功耗。这种设计提升了AI处理能力，但也给数据中心带来了独特的挑战。
并行处理和 GPU 集群的一个实际示例可以在训练大规模自然语言模型（例如用于机器翻译或对话式 AI 的模型）中看到。这些模型需要大量计算来处理海量数据集。通过将工作负载分配到集群中的多个 GPU 上，每个 GPU 可以同时处理一部分数据。例如，当一个 GPU 计算词向量时，另一个 GPU 可能处理梯度更新或神经网络层激活。这种同步并行性可以缩短训练时间并提高资源利用效率，展现了分布式 GPU 集群在管理复杂 AI 工作流方面的强大能力。
▲ 更高的 GPU 能耗波动
随着 AI 和机器学习应用变得越来越复杂且资源密集，对更高 GPU 处理能力的需求持续增长。训练大型语言模型、渲染高分辨率模拟以及执行实时数据分析等任务需要巨大的计算能力。凭借其并行化和加速这些工作负载的能力，GPU 处于推动技术创新的前沿，并在医疗保健、气候建模和自主系统等领域实现了突破。然而，对 GPU 性能的追求也带来了独特的挑战，尤其是在能耗和波动管理方面。
GPU 能耗波动主要由 AI 和机器学习任务中不规则且动态的工作负载造成。与运行稳定、可预测负载的传统系统不同，GPU 面临着峰值使用模式——密集计算后进入空闲状态。当 GPU 在高活动和低活动阶段之间快速切换时，例如在神经网络训练的正向和反向传递过程中，就会出现这些能耗需求的突然激增。此外，自适应算法、可变输入大小和实时优化会放大这种波动性，使能耗更难控制。这种波动不仅给数据中心的电力输送系统带来压力，还会导致能源使用效率低下，从而影响可持续发展目标。应对这些能耗波动需要更智能的基础设施设计和创新解决方案，以优化 GPU 性能和能源效率。
这些快速波动给数据中心带来了巨大的压力，需要可扩展且动态的能源解决方案。在高峰需求期间，传统基础设施难以维持高效运行，这往往会导致能源成本上升和碳排放增加。应对这些挑战需要创新方法，例如人工智能驱动的能源管理系统和可再生能源整合，以确保性能可靠性和环境可持续性。
构建面向未来的弹性数据中心
管理人工智能工作负载需要一种新的方法来确保数据中心运营的性能和可持续性。以下是企业可以采取的应对措施：
▲ 跨设施智能负载平衡
人工智能驱动的负载平衡通过在多个设施或云平台之间动态分配工作负载，确保单个数据中心不会不堪重负。这种方法可以优化资源利用率、提高性能并降低延迟，同时避免瓶颈和基础设施压力。
▲ 先进的电池储能集成
电池技术——尤其是镍锌 (NiZn) 等先进技术——正在成为稳定需求激增的关键工具。镍锌电池等即用型电池解决方案能够有效缓解 GPU 引起的功率波动，并作为快速响应的能源缓冲器，有效应对 AI 计算能力的提升速率挑战，从而释放 AI 计算的全部潜力。与传统的锂离子或铅酸电池不同，镍锌即用型电池具有高功率密度、快速充放电能力、显著延长的循环寿命和更佳的热稳定性，使其成为处理短时高强度功率脉冲的理想选择，并支持最大程度地发挥 AI 计算能力，而无需担心基础设施问题。
冲击吸收：储能系统可用于吸收脉冲尖峰，减少对基础设施的影响，并确保数据中心不会因毫秒级的负载波动而不堪重负。人工智能工作负载引起的快速尖峰可能会影响运行稳定性和敏感数据。镍锌电池技术提供了一种快速响应的解决方案，可以吸收和消散这些波动，确保稳定的电力传输，避免延迟。通过有效地管理微尖峰，这种方法有助于减少设备磨损，延长系统寿命，并保持数据中心运行的整体可靠性。此外，它还通过优化电源稳定性来支持可持续能源实践。
基于电源的集成：通过将模块化电池单元放置在更靠近IT硬件的位置（例如，在机架内），设施可以本地化解决方案，并在源头支持脉冲式需求。将模块化电池单元集成到机架内可以显著减少长距离传输带来的能量损失。通过将电源更靠近需求点，这种方法可以减少效率低下并提高能源输送的精度。这种接近性确保了对动态 IT 负载的更快响应时间，并提升了整体系统性能。
▲ 优化 GPU 使用
优化 GPU 使用对于在保持能效的同时提升性能至关重要。通过实施软件驱动的解决方案（例如通过 Microsoft 等提供商的固件进行负载上限控制），可以有效地管理峰值 GPU 需求，而不会影响性能。此外，高效的 GPU 集群允许 IT 管理员策略性地配置 GPU 阵列，最大限度地减少未充分利用的集群节点的能源浪费。这些实践协同作用，可以稳定能耗，减少冗余操作，并确保以环保的方式最大限度地利用 GPU 资源。
▲ 公用事业协作与电网准备
数据中心必须与当地公用事业公司合作，以防止峰值期间发生重大中断。智能电网基础设施集成、谐波失真合规性以及强大的并网储能系统有助于确保负载波动不会在电网中蔓延。
▲ 重新定义人工智能时代的冗余
传统的冗余方法通常由具有完全独立备用电源基础设施的2N系统定义，而人工智能驱动的工作负载日益复杂，这从根本上挑战了冗余方法。这些工作负载带来了不可预测的性能需求，给传统的电源模型带来了压力，因此必须超越过时的模式。具有前瞻性思维的组织正在探索敏捷的冗余策略，这些策略在不影响可靠性的情况下优先考虑效率。企业可以通过利用能够动态优化基础设施负载的实时响应系统，实现弹性、可持续且面向未来的运营。这种转变重新定义了冗余，并为基础设施设计的创新树立了新的标准。
巩固人工智能发展的可持续性
人工智能数据中心是人工智能革命的支柱，它驱动着先进的算法，并推动着各行各业的突破。然而，其能源需求凸显了可持续实践的迫切需求。为了在人工智能时代保持领先地位，设计和运营数据中心时必须将效率、可再生能源整合和环保意识放在首位。通过先进的冷却技术、更智能的能源管理系统、替代能源存储解决方案以及创新的废物减量策略，我们可以在绩效与责任之间取得平衡。例如，镍锌技术为数据中心提供了可持续、可回收的备用电源解决方案，经第三方专家分析验证，其端到端气候影响显著低于铅酸电池和锂电池。镍锌电池的使用寿命比铅酸电池长三倍，从而减少了浪费和更换频率。此外，其终生温室气体排放量比铅酸电池或锂离子电池低 25-50%，使其成为更安全、更环保的选择。
通过优先考虑可持续性，企业能够减少碳足迹，并在快速发展的市场中增强韧性，从而实现长期成功。人工智能时代提供了一个重新定义行业标准的独特机遇——将可持续性融入核心价值。通过促进创新并结合环境管理，我们可以确保人工智能在持续推动进步的同时，维护地球的健康。致力于更绿色的人工智能运营，巩固了我们不仅是参与者，更是塑造智能可持续未来的领导者角色。
作者：Nabeel Mahmood
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