AI и ML: Почему традиционная ИТ-инфраструктура не справляется
КРАТКИЙ ОБЗОР СТАТЬИ: КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ И ВЫВОДЫ
- Сдвиг вычислений:
Традиционная инфраструктура на CPU неэффективна, так как AI-нагрузки требуют массового параллелизма и ориентированы на пропускную способность (throughput), а не на задержку (latency) - Аппаратная архитектура:
Произошел переход к гетерогенной архитектуре с доминированием GPU. Эти ускорители формируют жесткую связку «вычисления — память — сеть», где узкое место в любом из компонентов катастрофически снижает общую производительность кластера. - Термодинамический барьер:
Использование мощных GPU привело к скачку тепловыделения: плотность мощности достигает 50–100 кВт на стойку. Это делает традиционное воздушное охлаждение неэффективным и требует полного пересмотра систем охлаждения и энергораспределения ЦОД.
Вывод: Эффективное развертывание AI требует стратегических инвестиций в полностью переосмысленную архитектуру ЦОД, способную работать с экстремальными требованиями к параллелизму, связности и энергетической плотности.
<< Перейти к оглавлению
Гид по инфраструктурным решениям для ЦОДа с ИИ
Следующая статья >>
Энергетика AI: От ватта до гигаватта...