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What Is a Data Center?

A data center is a physical facility consisting of high-performance servers, storage systems, networking equipment, and other infrastructure. Used by organizations for storing, managing, and distributing data, data centers support the needs of large-scale applications as well as cloud computing, colocation, content delivery, and more. Today’s modern data centers make use of virtualization, automation, artificial intelligence (AI)/machine learning (ML), and other technologies to optimize availability, scalability, security, and efficiency.

 

What Are the Core Components of a Data Center?

The core components of a data center include:
Servers, which are the primary computing devices that process and manage data;
Storage devices, which are used to house large volumes of data;
Networking equipment, such as routers, switches, and other components that connect the various devices within the data center and enable them to communicate with each other; and
Cooling systems, including air conditioning, ventilation, and in some cases liquid cooling, that maintain optimal temperature and humidity levels within the facility to prevent overheating and equipment failure.
In addition to these components, data centers also require backup power sources, such as generators or uninterruptible power supplies (UPS), to ensure that operations continue without disruption in the event of a power outage.

據了解,摩根士丹利的分析師 Joseph Moore 在與包括首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)在內的英偉達管理層會面后了解到,Blackwell GPU未來12個月的產能已經被預定一空。這意味著現在下訂單的新買家必須等到明年年底才能收到貨。
針對Blackwell的需求情況,黃仁勛上周公開表示,Blackwell的需求"瘋狂"。"每個人都想擁有最多的芯片,每個人都想成為第一個擁有的。"黃仁勛表示。Blackwell芯片售價預計在3萬至4萬美元之間。
英偉達正在考慮對其下一代Blackwell B300 AI GPU采用插座式設計,這一改變將使用戶能夠自行更換用于AI和HPC應用的GPU。
2024 年全球 10 大云服務提供商 - Top 10 Cloud Service Providers Globally in 2024 . 2024 年全球排名前 10 位的云服務提供商包括亞馬遜云服務(AWS)、微軟Azure、谷歌云服務(GCP)、阿里云、甲骨文云、IBM云服務、騰訊云、OVHcloud、DigitalOcean 和 Linode(由 Akamai 擁有)。
Supermicro超微電腦近日宣布推出完整的液冷解決方案,包括強大的冷卻液分配單元(CDU)、冷板、冷卻液分配歧管(CDM)、冷卻塔和端到端管理軟件。該解決方案減少了持續(xù)的電力成本、初期硬件采購成本和數據中心冷卻基礎設施成本看,并透露其每季交付超過10萬臺用于人工智能的GPU。
Nvidia 的 GB200 系列需要直接對芯片進行液冷,機架功率密度高達 130kW。在性能上,GB200 相比 H100 推理性能提升了約 9 倍,訓練性能提升約 3 倍。AI需求的驅動促使數據中心設計向適應高功率密度轉變。例如,Meta拆除了一整棟在建建筑,因為這是他們多年來一直使用的低功率密度的舊數據中心設計。相反,他們用全新的 AI-Ready 設計取而代之。
施耐德電氣Schneider Electric斥資約8.5億美元收購高性能計算液冷技術公司Motivair的控股權,為快速增長的數據中心提供更多服務。
NVIDIA 正在將 Blackwell 一代視為公司歷史上最成功的產品,主要是因為據說現在的需求已經飆升到前所未有的水平。憑借 Blackwell 帶來的功能和計算能力,該架構已成功吸引了 Microsoft、Meta、Oracle 和 OpenAI 等主要市場參與者的注意,現在,摩根士丹利(通過巴倫) 聲稱 Team Green 已經售罄了進入 2025 年的 Blackwell 產品的供應,造成了巨大的供需瓶頸
NVIDIA Blackwell GB200 AI服務器出貨量激增,微軟成最大買家。 NVIDIA的Blackwell GB200 AI服務器預計在2024年第四季度將有巨大的出貨量,其中微軟成為這些新AI服務器最積極的買家。
Nvidia Blackwell平臺的的幾款機架解決方案: 最近幾周,微軟、谷歌以及Meta相繼展示了基于Nvidia Blackwell平臺的機架解決方案,我們來看一下這幾款機架解決方案。
Nvidia Blackwell系列或于202404推出,有望帶來機柜、銅纜、波冷、HBM四個市場的價俏量提升。Blackwell系列:GB200計算能力遠超H100,CSP廠商資本開支提升B200集成2080億個晶體管,采用臺積電N4P制程,為雙芯片架構,192GBHBM3E,AI算力達20DaFLOPS(FP4),是Hopper的5倍。GB200機架提供4種不同主要外形尺寸,每種尺寸均可定制。與H100相比,GB200 NVL72將訓練速度(如 1.8T參數 GPT-MOE)提高了 30 倍;ヂ摼W資本開支方面,Meta、Alphabet(谷歌)、微軟、亞馬遜等廠商均增加2024年資本開支指引。微軟預計FY2501資本支出將環(huán)比增加,及2025財年資本支出將高于24財年;谷歌表示2024年季度資本開支將等于或高于一季度水平;Meta將2024年資本支出預測提高至370-400億美元,亞馬遜表示2024年下半年的資本投資將更高。
2024年OCP全球峰會于10月15日至17日在加利福尼亞州圣何塞舉行,主題為“From Ideas to Impact”。此次峰會匯聚了全球領先的技術公司和行業(yè)專家,展示了在開放計算項目推動下數據中心硬件、AI基礎設施和高效能計算領域的最新創(chuàng)新成果。
10月29日消息,YouTube視頻博主 ServeTheHome 首次曝光了埃隆·馬斯克 (Elon Musk)旗下人工智能企業(yè)xAI的Colossus AI 超級計算機集群,其集成了100000個英偉達(NVIDIA)H100 GPU,號稱是目前全球最強大的AI超級計算機集群。
作為美國科技七巨頭之一的Meta在構建AI集群上一直以來都很努力。除了大家熟知的Meta 大模型 Llama Meta外,隨著AI火熱加劇,Meta也在推動基礎設施的發(fā)展,以支持它不斷發(fā)展的人工智能工作負載。在今年的OCP 全球峰會上,Meta推出了一系列的開放式 AI創(chuàng)新 硬件,包括:Catalina,專為 AI 工作負載設計的全新高性能機架;Grand Teton 的擴展,尖端 AI 平臺;以及新的高性能網絡解決方案。
OCP全球峰會于10月15日至17日在加州圣何塞舉行了2024年全球峰會。此次峰會連續(xù)三年創(chuàng)下新紀錄,共有7047人參加,比2023年增加了60%,是迄今為止規(guī)模最大的一次。NVIDIA GB200 NVL72架構及其基礎設施解決方案的統(tǒng)治地位驗了AI進一步鞏固了其作為OCP峰會上最大應用地位的事實。
算力中心發(fā)展經歷了三個階段:在2000-2010年間,數據中心由三大通信運營商為主導;2010-2020年間,隨著數據中心需要更多專業(yè)技術能力加持,開始有第三方數據中心服務商加入;到現在的智算中心時代,數據中心主體開始呈現百花齊放的發(fā)展態(tài)勢,但同時也面臨尋找正確的發(fā)展路徑命題。從2022年末ChatGPT發(fā)布至今,AI大模型的模型參數及技術架構持續(xù)演進,由此對智能算力的需求也在飆升,相關基礎設施產業(yè)鏈都在面臨新的變化。
過去很長一段時間,整個機柜都在3千瓦到6千瓦之間運行,現在為了提升AI算力,需要在狹小的空間部署大量的GPU,這使機柜的功率密度迅速提升到10千瓦、20千瓦、30千瓦、40千瓦,甚至我們看到英偉達GB200解決方案已經飆升到132千瓦,而其正在研發(fā)的Rubin架構更是要突破驚人的200千瓦。這種功率密度遠遠超出傳統(tǒng)數據中心的承載極限,對我們基礎設施供應商的供電、制冷技術,以及解決方案的設計和部署能力提出了空前的挑戰(zhàn)。

 

 

 

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