AI chip termal boshqaruvi
Ayni paytda Microsoft, Google va Meta kabi boshqa texnologiya gigantlari ham sun'iy intellekt modellarini o'qitish va boshqarish uchun ma'lumotlar markazlarini kengaytirmoqda. Xabarlarga ko'ra, Microsoft va OpenAI millionlab ajratilgan server chiplariga ega superkompyuterni o'z ichiga olgan ma'lumotlar markazi loyihasini qurishni rejalashtirmoqda va joriy loyiha 115 milliard dollarga tushishi mumkin, jumladan, 2028 yilda ishga tushirilishi kutilayotgan Stargate nomli sun'iy intellektli superkompyuter. Meta bosh direktori Mark Tsukerberg ham shu yilning yanvar oyida kompaniyaning hisoblash infratuzilmasi 2024-yil oxirigacha 30000 ta H100 grafik kartalarini oʻz ichiga olishini taʼkidladi. Shuningdek, u “Boshqa grafik protsessorlar kiritilgan boʻlsa, taxminan 600000 H100 ekvivalenti boʻladi”, deya qoʻshimcha qildi.
AIGC katta modellar va katta ma'lumotlarga asoslangan. Katta model keng ko'lamli va keng ma'lumotlar bo'yicha treningdan so'ng quyi oqim vazifalariga moslasha oladigan modelga ishora qiladi. Katta model paydo bo'lgandan so'ng, (1) model parametrlari kattalikda oshiriladi; (2) Diversifikasiyalangan talab hisoblash quvvatining diversifikatsiyalangan yangilanishini tezlashtiradi: Hisoblash quvvati talabning mos kelishiga ko'ra asosiy hisoblash kuchi, aqlli hisoblash kuchi va super hisoblash kuchiga bo'linishi mumkin. 2021-yilda global hisoblash qurilmalarining umumiy hisoblash quvvati 615 EFlopsga yetdi, o‘sish sur’ati 44 foizni tashkil etdi. 2030 yilga kelib, u 65% CAGR bilan 56ZFlopsgacha ko'tarilishi kutilmoqda. Intellektual hisoblash quvvati CAGR 80% dan oshib, 232EFlops dan 52,5ZFlops gacha oshadi; Katta model paydo bo'lgandan so'ng, u hisoblash quvvati o'sishining yangi tendentsiyasini keltirib chiqardi, hisoblash quvvati uchun o'rtacha ikki baravar ko'payish vaqti 9,9 oyni tashkil etdi.
Hisoblash quvvatini yaxshilash ortida chiplar yuqori hisoblash samaradorligiga ega bo'lishi va qisqa vaqt ichida ko'proq hisob-kitoblarni bajarishi kerak, bu muqarrar ravishda chip energiya sarfini oshirishga olib keladi. Superkompyuter markazlaridagi ma'lumotlar markazlarining yuqori zichligi va yuqori quvvat iste'moli xususiyatlari issiqlik tarqalishi muammolarini tobora ko'proq e'tiborga oladi. Zamonaviy ma'lumotlar markazlari, ayniqsa, super-kompyuter markazlari, odatda, ish paytida sezilarli darajada issiqlik hosil qiluvchi ko'p sonli yuqori quvvatli qurilmalarni o'z ichiga oladi. Agar issiqlikni o'z vaqtida va samarali tarzda tarqatib bo'lmasa, bu nafaqat qurilmaning ishlashiga ta'sir qiladi, balki apparatning ishdan chiqishiga ham olib kelishi mumkin. IDC hisobotiga ko'ra, ma'lumotlar markazlarida energiya iste'molining taxminan 40% sovutish tizimlariga sarflanadi, bu esa ma'lumotlar markazlarining ishlashi uchun samarali sovutish echimlari juda muhim ekanligini ko'rsatadi.
An'anaviy havo sovutish tizimlari endi hozirgi superkompyuterlarning sovutish ehtiyojlarini qondira olmaydi, shuning uchun suyuq sovutish texnologiyasi asta-sekin sanoatda asosiy tanlovga aylandi. Suyuq sovutish texnologiyasini qo'llash ma'lumotlar markazlariga bir xil makonda ko'proq hisoblash qurilmalarini joylashtirish imkonini beradi, shu bilan birga sovutish tizimining energiya sarfini kamaytiradi. Suyuq sovutish texnologiyasini qo'llash nafaqat hisoblash samaradorligini oshiradi, balki energiya sarfini va operatsion xarajatlarni sezilarli darajada kamaytiradi. Suyuq sovutish texnologiyasi issiqlikni yanada samarali o'tkazish orqali bir xil energiya sarfi bilan ko'proq hisoblash vazifalarini bajarishi mumkin.
Sun'iy intellektni o'qitish va yuqori unumdorlikdagi hisoblashlarga bo'lgan talab ortib borayotganligi sababli, suyuqlik sovutish texnologiyasi kelajakdagi super-kompyuter markazlarida muhimroq rol o'ynaydi. Suyuq sovutish texnologiyasi kelgusi yillarda o'sib borayotgan hisoblash talablari va issiqlik tarqalishi muammolarini qondirish uchun super hisoblash markazlari va yirik ma'lumotlar markazlarida standart konfiguratsiyaga aylanishi kutilmoqda.
