NVIDIA DGX SuperPOD是下一代數(shù)據(jù)中心人工智能(AI)架構(gòu)。旨在提供AI模型訓(xùn)練、推理、高性能計算(HPC)和混合應(yīng)用中的高級計算挑戰(zhàn)所需的計算性能水平,以提高預(yù)測性能和解決方案的時間。
概覽: 創(chuàng)紀(jì)錄的熱浪導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心停電,凸顯了保持最佳溫度的重要性。 耗電的AI增加了數(shù)據(jù)中心的冷卻挑戰(zhàn),但也可以增強熱管理并優(yōu)化系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)中心正在采用新技術(shù)并過渡到更高效的電力系統(tǒng),以應(yīng)對不斷增長的需求。
模塊化數(shù)據(jù)中心(MDC)有很多優(yōu)點,例如較低的建設(shè)成本(至少在大多數(shù)情況下)以及通過逐個添加模塊化數(shù)據(jù)中心來精細(xì)地擴展數(shù)據(jù)中心容量。
盡管人工智能具有變革潛力,但它的興起可能會加劇數(shù)據(jù)中心的電子垃圾問題?纯从心男┎呗阅軌蚓徑膺@一日益嚴(yán)重的環(huán)境問題吧。
與此前的積極預(yù)期相符,AMD再次上調(diào)了旗下Instinct MI300系列GPU產(chǎn)品的銷售預(yù)期。同時隨著其“Antares”系列計算引擎在第二季度的收入突破10億美元,該公司預(yù)計2024年全年此類設(shè)備的銷售總額將一舉超過45億美元。
AI是數(shù)據(jù)的貪婪消費者,無論是在超大規(guī)模云端、為大語言模型(LLM)的運行提供支撐,還是在邊緣由私有基礎(chǔ)設(shè)施收集并安全地將數(shù)據(jù)傳輸至不同類型的目的地,乃至于多種多樣的應(yīng)用程序,總之市場對于網(wǎng)絡(luò)連接的需求正在迅速增加。
事實上,雖然氫尚未成為數(shù)據(jù)中心的主流電源,但已經(jīng)在某些設(shè)施中得到部署。接下來讓我們來了解一下氫能數(shù)據(jù)中心帶來的好處、工作原理以及迄今為止誰在使用這項技術(shù)。
隨著2024年夏季奧運會正式開幕,全球注意力轉(zhuǎn)向巴黎,大部分焦點理所當(dāng)然地放在了運動員身上。事實證明,數(shù)據(jù)中心(特別是數(shù)據(jù)中心熱量)也發(fā)揮著作用。
Rambus宣布推出最先進(jìn)的全新DDR5服務(wù)器電源管理IC(PMIC)系列,包含適用于高性能應(yīng)用的業(yè)界領(lǐng)先超高電流電源器件。憑借這一全新服務(wù)器PMIC系列,Rambus為模塊制造商提供了完整的DDR5 RDIMM內(nèi)存接口芯片組,支持廣泛的數(shù)據(jù)中心用例。
戴爾基礎(chǔ)設(shè)施解決方案集團(tuán)總裁Arthur Lewis表示,人工智能革命已經(jīng)到來,數(shù)據(jù)中心是這場革命能否實現(xiàn)全球擴展的試驗場,但目前數(shù)據(jù)中心尚未為此做好準(zhǔn)備。
近日,英特爾發(fā)布新一代數(shù)據(jù)中心液冷解決方案——G-Flow浸沒式液冷,在降低總體擁有成本(TCO)和電能利用效率(PUE)的同時,為追求卓越冷卻性能的密集計算環(huán)境提供出色的散熱能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性和易操作性,并對環(huán)境更為友好。
好消息是,IDC對于2024年數(shù)據(jù)中心計算與存儲支出的預(yù)測有所上調(diào),而且幅度還相當(dāng)不小。其對未來五年內(nèi)的支出預(yù)測,也高于IDC此前就全球數(shù)據(jù)中心計算和存儲支出給出的數(shù)字。
近日,英特爾發(fā)布新一代數(shù)據(jù)中心液冷解決方案——G-Flow浸沒式液冷,在降低總體擁有成本(TCO)和電能利用效率(PUE)的同時,為追求卓越冷卻性能的密集計算環(huán)境提供出色的散熱能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性和易操作性,并對環(huán)境更為友好。
可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)中心始于綠色材料。了解選擇正確的材料能夠如何減少碳影響,并促進(jìn)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)發(fā)展。
在Computex 2024的主題演講中,蘇姿豐鄭重宣布,AMD即將在2024年下半年推出備受矚目的第五代EPYC Turin處理器。
機遇與挑戰(zhàn)總是相伴而生。AIGC的蓬勃發(fā)展對算力提出了前所未有的需求,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心難以滿足智能時代的要求,算力資源的協(xié)同、算力服務(wù)的靈活性和可持續(xù)性等問題日益凸顯。如何跨越這些鴻溝,構(gòu)建高效、可持續(xù)的智算體系,成為了擺在運營商和科技企業(yè)面前的時代考題。
這家芯片制造巨頭開發(fā)出一款小型chiplet,使用光而非電來傳輸數(shù)據(jù),希望借此提高負(fù)責(zé)運行AI密集型工作負(fù)載的數(shù)據(jù)中心的傳輸帶寬。