原始设计制造巨头Flex有限公司表示,希望通过一套全新的千兆瓦数据中心蓝图,帮助数据中心运营商更高效地扩展业务,该蓝图能够支持人工智能和高性能计算工作负载。
该公司表示,正将其电源、冷却和计算系统整合为一系列预工程化的模块化参考设计,用于"下一代数据中心"建设,这些设计将使新计算设施的部署速度比传统设计快30%。
在圣何塞举行的开放计算项目全球峰会上,Flex展示了其集成设计方案,称这是希望更高效部署新数据中心的企业的完美解决方案。
传统上,大多数数据中心运营商在设计和建造新设施时往往各自为政。但缺乏标准化意味着这些定制化构建方法往往极其复杂,可能延长建设时间表并增加延期风险。此外,公司表示,这种设计往往导致成本和性能难以预测。
通过预制AI数据中心的许多基本构建模块,Flex表示可以帮助标准化数据中心设计和建设。其集成平台包括新型兆瓦级、高密度、液冷机架,旨在支持AI工作负载呈指数级增长的电力需求,并实现向800VDC电源架构的转型。
其他关键组件包括Flex新设计的电容式储能系统,有助于减少AI工作负载产生的电气干扰,以及高度可扩展的模块化机架级冷却剂分配单元(CDU),可提供高达1.8兆瓦的灵活容量。该设计还融合了预制电源舱和滑撬系统,这些预工程化模块系统旨在简化安装并通过并行建设减少现场劳动需求。它们还使用更少的互连,通过异地组装可以缩短数据中心建设时间表数周。
Flex表示,其半预制数据中心将为企业节省数千小时的现场劳动,将部署时间从平均一年缩短至最少六个月。此外,其设计极具灵活性,允许数据中心运营商根据需要进行调整,以集成来自英伟达公司和超威半导体公司等合作伙伴的首选计算系统。
数据中心运营商还将受益于Flex的生命周期智能软件,该软件为所有组件提供内置监控,配备预测分析和系统级优化工具。此外,Flex的参考设计得到强大供应链网络和全球服务的支持,在从采购到部署和履约的整个流程中提供全程支持。
Flex总裁兼首席商务官迈克尔·哈通表示,集成设计对未来数据中心至关重要,因为随着AI性能需求增加,运营商在电力、散热和规模挑战方面将面临前所未有的困难。
他说:"Flex通过在规模化垂直集成制造中整合电源、冷却和计算,提供业界最深度的硬件堆栈。其开放架构提供了更快、更可预测部署所需的灵活性,使数据中心运营商能够跟上AI需求的步伐。"
Q&A
Q1:Flex的数据中心参考设计有什么优势?
A:Flex的参考设计通过预工程化模块化方案,能够使新计算设施的部署速度比传统设计快30%,将部署时间从平均一年缩短至最少六个月,同时节省数千小时的现场劳动,降低成本和性能的不可预测性。
Q2:这套集成平台包含哪些核心组件?
A:集成平台包括新型兆瓦级高密度液冷机架、电容式储能系统、可扩展的模块化机架级冷却剂分配单元、预制电源舱和滑撬系统等,支持AI工作负载的高电力需求和800VDC电源架构转型。
Q3:为什么传统数据中心建设方式存在问题?
A:传统数据中心运营商各自为政的定制化构建方法往往极其复杂,缺乏标准化导致建设时间延长、增加延期风险,同时造成成本和性能难以预测的问题。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。