施耐德电气：多维解构AI挑战，引领产业创新变革
CSDN 看到，大模型正在掀起一场智能化革命，带来计算、开发、交互三大范式全面升级和转换，其中 AI 计算范式正在从图灵、冯·诺伊曼计算范式转为神经网络计算范式。AI 技术仍在快速发展，AI 算力基础设施的数据中心如果仍走“堆资源、堆硬件”，“搞 AI 就是装备竞赛”的传统建设老路，将面临供配电、制冷、存储、网络等多方面的挑战。
毋庸置疑，AI算力需求对数据中心的挑战是全方位的。从供配电角度来看，AI往往需要部署 GPU、TPU 等高性能硬件，在进行训练和推理时，将导致数据中心的电力消耗急剧上升。此外，AI训练负载在使用期间往往是100%满负载运行，无疑对供配电的可靠性、安全性等多方面的要求越来越高。
在制冷方面，传统的风冷系统已难以完全满足AI机柜的制冷需求，行业需要更高制冷效率的散热技术。相关企业亟需基于自身需求，采取合适措施以实现性能与能效平衡，打造可持续发展的智算中心基础设施。
对于智算中心而言，万卡集群成为AI算力系统设计的起点，高效的数据存储与网络互联对智算中心的建设与运行至关重要。在存储层面，AI 应用产生的海量数据给存储基础设施带来了巨大压力，传统存储解决方案难以跟上 AI 生成数据的爆炸式增长，导致存储瓶颈和成本增加。网络层面，AI 场景下流量特征的巨大差异，也导致传统负载均衡技术失效，引发链路极化进而导致频繁的拥塞、丢包以及时延抖动指标的劣化。
基于AI对数据中心带来的全方位挑战，施耐德电气在近期举办的 2024 数据中心标准大会上，展示了为任何地点、任意规模的数据中心，覆盖从电网到芯片、从芯片到冷源的基础设施、监控和管理软件、运营优化服务等完整解决方案。详细来说，可以总结为以下四方面：
- 灵活弹性，适配未来：弹性适配未来变化，模块化设计便于扩容，工程产品化快速部署；
- 稳定可靠，软硬兼施：高可靠设备确保满载无忧，软件辅助实现全链路可验证及切换无忧；
- 高效算力，运行无忧：助力应对高功率挑战，优化能源利用效率，实现设计建造运维一体化；
- 绿色低碳，持续发展：安全稳妥的多能接入及可再生能源利用方案，碳可视及可持续发展规划。
不止于此，作为一家拥有本土化优势的全球企业，施耐德电气近期来不断加码在华研发投入。去年第三季度，施耐德电气成立关键电源业务“中国中心”，基于技术、商业模式、制度和运营各个层面持续创新，构建研发、产业链、合作伙伴等在内的研产销一体化敏捷机制，将研发成果能最短距离地靠近客户。在研发维度上，“中国中心”不仅以客户需求为出发点，通过与大客户联合定制的交付性研发，精准满足数据中心建设的特定需求；也在适配中国市场需求之外，延伸支持客户出海的发展需求。
数据中心作为承载算力的坚实底座，正在经历着持续创新与快速的技术迭代，如何找到建设与运营挑战的最优解，更好地发挥 AI 效能，成为了行业和企业面临的重要课题。施耐德电气的经验值得业界重点关注与了解，CSDN也将持续关注 AI 算力与数据中心新技术发展。