Cách mạng hóa thiết kế trung tâm dữ liệu: Khi AI đòi hỏi tăng hiệu năng gấp 1.000 lần

• AI đang yêu cầu tăng hiệu năng từ 100 đến 1.000 lần giữa các thế hệ, đặc biệt khi chuyển từ AI truyền thống sang AI tạo sinh

• Định luật Moore đang chậm lại, trong khi nhu cầu về hiệu năng phần cứng đang đẩy mức tiêu thụ điện năng và nhiệt lượng lên mức chưa từng có

• Các startup AI đã gặp nhiều thách thức:
- Nhiều công ty phát triển kiến trúc tùy chỉnh chỉ hiệu quả với một số ít mô hình
- Các startup còn sót lại như Cerebras, Groq và SambaNova đã chuyển sang xây dựng trung tâm dữ liệu để cung cấp AI dưới dạng dịch vụ

• Nvidia CEO Jensen Huang đề xuất khái niệm "trung tâm dữ liệu là đơn vị tính toán mới", phân loại thành:
- Trung tâm dữ liệu AI: xử lý đa dạng tác vụ bao gồm AI
- Nhà máy AI: tập trung vào khối lượng công việc AI đòi hỏi cao

• Các thách thức chính trong thiết kế trung tâm dữ liệu AI:
- Nguồn điện: cần đặt gần các trạm phát điện hoặc lắp đặt thiết bị phát điện mới
- Quản lý nhiệt: chuyển từ làm mát bằng không khí sang làm mát bằng chất lỏng có thể tiết kiệm tới 40% điện năng cho máy chủ
- Thiết kế xử lý: cần đưa bộ nhớ, bộ xử lý, bộ tăng tốc và mạng lại gần nhau hơn

• Xu hướng mới trong thiết kế chip:
- Tách biệt xử lý thành các bộ xử lý chuyên biệt
- Sử dụng DPU để giảm tải các tác vụ như lưu trữ, mạng và bảo mật
- Tối ưu hóa thiết kế ngay từ đầu thay vì cải tiến qua các thế hệ

📌 Trung tâm dữ liệu đang trải qua cuộc cách mạng thiết kế toàn diện để đáp ứng nhu cầu tăng hiệu nanwg gấp 1.000 lần của AI. Giải pháp đòi hỏi cách tiếp cận tổng thể từ cơ sở hạ tầng đến chip, với việc tối ưu hóa năng lượng và nhiệt là ưu tiên hàng đầu.

https://www.forbes.com/sites/tiriasresearch/2024/10/28/system-design-for-the-ai-era-data-centers-require-a-holistic-approach/