Tot mai multe companii din România sunt interesate să testeze și să exploateze potențialul tehnologiilor de inteligență artificială. Datorită complexității inerente a acestor proiecte, nu se poate vorbi de aplicații AI fără centre de date profesionale.
Relația de dependență aplicații AI – centre de date devine tot mai puternică de la an la an. De exemplu, în 2023, aproape două treimi din companii (64%) consideră tehnologiile AI drept importante pentru creșterea productivității (potrivit Forbes Advisor). Un sfert din ele le folosesc deja ca soluție pentru compensarea deficitului de personal.
Apetitul tot mai mare al companiilor pentru AI este vizibil și în modul în care evoluează investițiile organizațiilor în această tehnologie. Conform IDC, în 2023 valoarea totală a achizițiilor realizate de companii va fi de 154 de miliarde de dolari. Cu aproape 27% mai mult decât anul trecut. Ritmul de creștere se va menține la același nivel și în următorii trei ani, estimările fiind că în 2026 se va depăși pragul de 300 de miliarde de dolari.
Pentru a face acest salt tehnologic, companiile au nevoie însă de o infrastructură care să răspundă cerințelor de performanță specifice. Este o condiție pe care puține organizații din Romania o pot acoperi cu resursele interne. De aceea, marea majoritate a companiilor care testează sau utilizează deja aplicații AI o fac din centre de date care oferă infrastructură dedicată.
De ce să rulezi aplicații AI în centre de date
Motivele sunt clare, iar căutarea altor soluții necesită investiții mari, dezvoltarea de competențe și parcurgerea unei curbe de învățare de tip Trial & Error, costisitoare și de durată. Iată care sunt principalele motive pentru care apelul la centre de date reprezintă alegerea optimă:
• Cerințele crescute de putere de procesare
Tehnologia AI necesită capacități foarte mari de putere de calcul pentru a antrena modelele de învățare și rula workload-uri. La momentul actual însă, foarte puține companii locale întrunesc această condiție, motiv pentru care apelează la centre de date care le pot pune la dispoziție resursele de care au nevoie. Data Centerele cu ofertă dedicată dețin echipamente hardware de înaltă performanță – cum ar fi unitățile de procesare grafică (GPU), Tensor Processing Units (TPU) sau clustere de tipul High-Performance Computing. GPU și TPU funcționează ca niște acceleratoare hardware care asigura procesarea rapidă și eficientă a algoritmilor AI, fiind optimizate în mod special pentru aplicațiile de inteligență artificială. Clusterele HPC utilizează o combinație de procesoare de mare putere (CPU), memorii foarte rapide și hardware specializat (GPU) într-o arhitectură de calcul distribuit, pentru a procesa eficient cantități mari de date. La rândul lor, modelele de tip Deep Learning și aplicațiile AI în timp real solicită acceleratoare de calcul specializate de tipul Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) sau Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs).
Toate aceste tehnologii necesită dezvoltarea de competențe interne pentru implementare și operare și sunt greu de amortizat fără o utilizare intensivă. Din acest motiv, majoritatea companiilor care testează sau utilizează tehnologia AI apelează la centre de date care le furnizează resursele necesare și care pot fi scalate în funcție de evoluția nevoilor.
• Nevoia de echipamente de stocare rapide
Antrenarea algoritmilor de Machine Learning și rularea aplicațiilor AI solicită nu doar putere de calcul mare, ci și volume foarte mari de date. Un centru de date poate oferi răspunsul optim la aceste nevoi asigurând nu doar condiția capacității de stocare a seturilor de date, ci și pe cea a vitezei cu care acestea pot fi citite și scrise. Dispozitivele de stocare de mare viteză sunt elemente critice pentru modelele de Deep Learning, algoritmii de învățare automată sau aplicațiile AI în timp real pentru că acestea necesită rate rapide de acces și transfer al informațiilor.
Și în acest caz, logica este similară – este mai ieftin, rapid și eficient să apelezi la un centru de date cu resurse dedicate pentru tehnologia AI, decât să investești în dispozitive de stocare de mare viteză și capacitate. Centrele de date dețin echipamente de stocare de înaltă performanță, precum și sistemele de stocare paralelă, pentru a gestiona seturile masive de date utilizate în aplicațiile AI. Complementar, utilizează tehnici de stocare inteligente și algoritmi de compresie pentru a maximiza eficiența stocării.
• Viteză mare de accesare a datelor în rețea
Inteligența artificială presupune procesarea și analiza rapidă de volume mari de date, ceea ce necesită rețele de mare viteză și latență redusă. Pentru a livra rezultatele scontate, clusterele HPC au nevoie de o rețea de mare capacitate, scalabilă și fără erori pentru a susține sarcinile de lucru. Rețelele lente creează blocaje în infrastructura generală, reducând eficiența aplicațiilor AI implementate.
Un centru de date deține, din start, tehnologii avansate de rețea, conexiuni de fibră optică și soluții de interconectare de înaltă performanță care asigură transferul rapid și eficient al datelor, reducând latența și îmbunătățind performanța generală. Astfel, clienții finali pot beneficia de performanța dorită fără costuri suplimentare de retehnologizare.
• Densitatea energetică la nivel de rack
Echipamentele pentru rularea aplicațiilor AI au cerințe mari pe zona de consum de energie electrică. În medie, într-un centru de date tradițional consumul de putere variază între 4 kW și 6 kW per rack. Într-un cluster HPC, pleacă de la 20 kW și poate ajunge până la 60 kW per rack. Este o diferența pe care puține centre de date sau camere de date interne o pot acoperi. Pe de o parte, pentru că suplimentarea consumului de putere generează o evoluție similară a valorii facturilor. Pe de alta, pentru că acest lucru ar presupune costuri substanțiale cu refacerea infrastructurii energetice dedicate.
Și aici apelul la un furnizor extern este alegerea optimă. Un centru de date este proiectat din start astfel încât să ofere scalabilitate și flexibilitate pe partea de alimentare cu energie electrică, astfel încât să asigure densități energetice mari la cerere,fără costuri suplimentare de investiție pentru utilizatorul final și cu posibilitatea obținerii unor economii de scală.
• Capacitate mare de răcire
Creșterea densității energetice la nivel de rack și a puterii de procesare generează o cantitate semnificativă de căldură. Ceea ce duce inevitabil la o creștere a cerințelor de răcire a serverelor, impunând o reproiectare a întregului sistem. Din nou, rezultă costuri suplimentare, care însă nu pot fi evitate pentru că altfel se reduce durata de viață a echipamentelor, se obțin performanțe scăzute și se suprasolicită echipamentele existente de răcire, crescând riscul de downtime.
Și din această perspectiva, apelul la centre de date capabile să susțină apllicatiile AI reprezintă soluția optimă pentru că nu presupune nicio investiție suplimentară în echipamente, instalare, operare și mentenanță, ci doar achitarea facturii de consum. Care poate fi sensibil mai mică, având în vedere că Data Centerele folosesc sisteme de răcire cu eficiență energetică crescută.
Toate condițiile enumerate mai sus sunt întrunite de oferta M247, care prin centru de date București oferă condiții optime pentru migrarea datelor, testarea și dezvoltarea aplicațiilor AI.
Data Centerul M247 asigura atingerea nivelurilor de performanță scontate, în condiții de previzibilitate a costurilor, fără a genera investiții suplimentare pentru clienții finali. Infrastructura flexibilă permite scalarea rapidă a capacității de calcul și de stocare, în funcție de evoluția nevoilor clienților, iar echipa dedicată furnizează o gamă completă de servicii necesare, faciltând astfel rentabilizarea rapidă a aplicațiilor AI.
