مع التطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، يواجه مدراء تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات الكبيرة تحديات جديدة في تحسين بنية تكنولوجيا المعلومات لتلبية متطلبات هذه التكنولوجيا المتقدمة.
التحديات الحالية في مراكز البيانات
حالياً، 42% من المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات الكبرى قد قاموا بنشر الذكاء الاصطناعي، بينما يستكشف 40% آخرون استخدام هذه التقنية بنشاط، وفق ما نشره raconteur ومع ذلك، تواجه العديد من مراكز البيانات صعوبات في توفير البنية التحتية اللازمة لتطوير وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. حيث يتطلب الذكاء الاصطناعي موارد أكبر من الحوسبة التقليدية، مما يزيد بشكل كبير من الحاجة إلى قوة المعالجة والطاقة.
تشير التقديرات إلى أن الطلب على الطاقة في مراكز البيانات سيرتفع بنسبة 160% بحلول عام 2030، مما يشير إلى أن مراكز البيانات ستحتاج إلى طاقة أكبر، من 1-2% من إجمالي الطاقة العالمية حالياً إلى 3-4% بحلول نهاية العقد. وهذا يتطلب بنية تحتية متخصصة، بما في ذلك الرفوف عالية الكثافة وأنظمة التبريد عالي الكفاءة، وهي أمور تتجاوز قدرات العديد من مراكز البيانات الحالية.
مصانع الذكاء الاصطناعي: الحل الجديد
لمواجهة هذه التحديات، تتجه المؤسسات نحو ما يُعرف بـ “مصانع الذكاء الاصطناعي”، وهي مراكز بيانات مخصصة لإنتاج الذكاء الاصطناعي القابل للتنفيذ. تختلف مصانع الذكاء الاصطناعي عن مراكز البيانات التقليدية في أنها تتضمن خوادم مزودة بوحدات معالجة الرسوميات (GPUs) وشبكات عالية السرعة من شركات مثل Nvidia، ما يجعلها أكثر ملاءمة لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي المتقدم.
مايكل شولمان، كبير مديري الاتصالات المؤسسية في شركة Supermicro، يوضح: “مصنع الذكاء الاصطناعي يشبه مصنع السيارات، ولكنه يتعامل مع البيانات لتحويلها إلى معرفة تنبؤية، بدلاً من تحويل الذرات إلى سيارات.”
الاختلافات بين مصانع الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات التقليدية
– الطاقة:** تحتاج مصانع الذكاء الاصطناعي إلى كمية أكبر بكثير من الطاقة مقارنة بمراكز البيانات التقليدية. لذلك، يجب على المؤسسات التفكير في مستوى الرفوف، بدلاً من الخوادم الفردية، لتلبية متطلبات الطاقة.
– الشبكات:** تحتاج مصانع الذكاء الاصطناعي إلى شبكات سريعة تدعم تواصل المئات إلى الآلاف من الخوادم. هذا يتطلب تصميمًا مختلفًا للشبكات مقارنة بمراكز البيانات التقليدية.
– التبريد:** نظرًا لأن الخوادم التي تدعم الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل أكثر سخونة، فإن تقنيات التبريد التقليدية مثل التبريد بالهواء لا تكفي. لذا، يتم استخدام التبريد السائل كحل بديل لتحسين الأداء وتقليل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO). تشير الأبحاث إلى أن أكثر من ثلث المؤسسات تتوقع استخدام تقنيات التبريد السائل بحلول عام 2026.
إنشاء خارطة طريق لمصنع الذكاء الاصطناعي
لتحقيق أقصى استفادة من مصنع الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات:
- تقييم البنية التحتية الحالية:** يجب عليهم النظر في اتفاقيات مستوى الخدمة الخاصة بهم، وتحديد ما إذا كانوا يحتاجون إلى خوادم متطورة أم يمكنهم تحقيق كفاءة أكبر باستخدام عدد أقل من الخوادم.
- التخطيط للطاقة والشبكات:** يتطلب التحول إلى مصانع الذكاء الاصطناعي إعادة التفكير في كيفية توزيع الطاقة والشبكات على مستوى الرفوف، بدلاً من الخوادم الفردية.
- تطبيق التبريد السائل:** لتقليل النفقات التشغيلية وتحسين الكفاءة، يجب التفكير في تقنيات التبريد السائل التي توفر طاقة أكبر وتقلل من تأثير الحرارة على الأداء.
في النهاية، يحتاج مدراء تكنولوجيا المعلومات إلى فهم كيفية استفادة مؤسساتهم من الذكاء الاصطناعي قبل التفكير في البنية التحتية. من خلال تبني التكنولوجيا المناسبة والتفكير على مستوى الرفوف، يمكن للمؤسسات تعزيز قدراتها وتحقيق أقصى استفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
