Maak uw datacenter klaar voor AI: checklist voor ontwerp en bouw van AI-datacenters

AI-workloads verschillen fundamenteel van traditionele bedrijfsapplicaties. Grootschalige training en gevolgtrekking introduceren continu computergebruik met hoge dichtheid, extreem oost-westverkeer en ongekende stroom- en koelingseisen. Voor veel organisaties is dit geen upgradecyclus, maar een structureel herontwerp.

Dit artikel dient als startpunt voor het ontwerpen en bouwen van AI-ready datacenters. Zie het als een checklist, rechtstreeks gebaseerd op IT-professionals die in echte omgevingen werken. In een recente rondetafelconferentie zei een deel van onze Ongescripte technologie van de serie bespreken vier IT-leiders en infrastructuurexperts uitdagingen met betrekking tot het ontwerpen van AI-ready datacenters. Gebruik deze praktische gids om strategisch denken af ​​te stemmen op uitvoerbare stappen, waarbij leiderschapsinzichten en operationele gereedheid met elkaar worden verbonden.

Kijk naar de onze Ongescripte technologie discussie met infrastructuurleiders over het creëren van AI-ready datacenters die een hoge dichtheid aankunnen berekenentoekomstbestendige netwerken met lage latentie en stroom- en koelingsvereisten.

Hoe u AI-ready datacenters ontwerpt en bouwt: een checklist

Een datacenter dat echt geschikt is voor AI moet rekenkracht met hoge dichtheid, netwerken met lage latentie en aanhoudende stroom- en koelingseisen kunnen ondersteunen – allemaal vereisten voor moderne AI-workloads. Deze checklist schetst de Kerninfrastructuuroverwegingen die nodig zijn om een ​​datacenter AI-proof te makengericht op netwerkontwerp, operationele intelligentie en beschikbaarheid op systeemniveau. Dat is natuurlijk niet eenvoudig, maar met de juiste strategie ben je vandaag en in de toekomst klaar voor AI.

1. Ontwerp het netwerk voor GPU-naar-GPU-communicatie, niet alleen voor doorvoer

Dit model is fundamenteel anders. Zo werkt het: AI-training en gevolgtrekkingsprestaties worden vaak beperkt door gegevensverplaatsing, niet door ruwe berekeningen. In praktische termen betekent dit dat u bevestigt dat uw netwerkontwerp het volgende ondersteunt:

• Oost-westverkeer met hoge doorvoer en lage latentie tussen GPU’s
• Niet-blokkerende bandbreedte op grote GPU-clusters
• Voorspelbare prestaties op schaal, niet alleen pieksnelheid

Er zijn verschillende belangrijke factoren waarmee u rekening moet houden bij het ontwerpen. Ten eerste kunnen traditionele TCP/IP-stacks onaanvaardbare overhead introduceren voor grootschalige GPU-clusters. Er zijn dus vaak gespecialiseerde architecturen nodig, zoals Ethernet met lage latentie met RDMA/RoCE- of HPC-interconnects. En wanneer honderden GPU’s parallel werken, is de netwerktopologie net zo belangrijk als de verbindingssnelheid.

2. Valideer de netwerkprestaties met behulp van staartstatistieken, niet met gemiddelden

AI-workloads zijn gevoelig voor de langzaamste component in het systeem. Uw prestatievalidatiestrategie moet het volgende omvatten: 99e percentiel (staart) latentiemetingen, jitteranalyse tussen GPU-clusters en congestiedetectie onder aanhoudende belasting, geen burst-tests. Zorg er op zijn minst voor dat u:

• Meet wachtrijlatentie, niet alleen de gemiddelde doorvoer.
• Identificeer knelpunten op GPU-niveau die worden veroorzaakt door netwerkcongestie.
• Test de prestaties tijdens langlopende trainings- of inferentiecycli.

3. Plan vooruit voor de netwerkcapaciteit van de volgende generatie

De levenscycli van AI-infrastructuur worden korter naarmate versnellings- en interconnectietechnologieën zich snel ontwikkelen. Overweeg deze aspecten om uzelf toekomstbestendig te maken:

• Opkomende GPU-platforms vereisen mogelijk een Ethernet-connectiviteit van 800 Gbps.
• Verbindingen met een hogere bandbreedte kunnen de trainingstijd verkorten en de TCO (total cost of ownership) voor grote modellen verlagen.
• Bij de capaciteitsplanning moet worden uitgegaan van een snellere opwekkingsomzet dan bij traditionele datacenterupgrades.

4. Beschouw waarneembaarheid als een eersteklas infrastructuurvereiste

Eenvoudige monitoring is niet voldoende voor AI-omgevingen. Waarneembaarheid klaar voor AI Voor grote AI-omgevingen moet u miljoenen telemetriedatapunten per seconde, multidimensionale statistieken over GPU’s, servers, netwerken en koelsystemen beheren, EN de real-time correlatie tussen infrastructuurprestaties, beveiliging en gezondheid.

Dit vereist op zijn minst het vermogen om:

• Verzamel fijnmazige telemetriegegevens van computer-, netwerk- en omgevingssystemen.
• Correleer prestatiegegevens met realtime werklastgedrag.
• Detecteer subtiele afwijkingen voordat deze van invloed zijn op modeltraining of gevolgtrekkingen.

5. Maak gesloten-lusautomatisering mogelijk voor netwerk- en infrastructuuractiviteiten

Handmatige interventie is niet schaalbaar in AI-omgevingen. Een datacenter dat geschikt is voor AI moet geautomatiseerde reacties op realtime netwerk-, stroom- en thermische omstandigheden ondersteunen om de prestaties en SLA op peil te houden.

In de praktijk omvat dit het omleiden van verkeer weg van overbelaste verbindingen met hoge bandbreedte, het verminderen van het energieverbruik als reactie op thermische indicatoren van vóór de storing, en het afdwingen van beveiligings- of prestatiebeleid zonder menselijke tussenkomst.

6. Bouw beveiliging in het datapad, niet eromheen

AI-workloads breiden het aanvalsoppervlak uit over data, modellen en infrastructuur. Op infrastructuurniveau moeten beveiligingsoverwegingen de continue validatie van verbindingsverzoeken, detectie van laterale bewegingen binnen GPU-clusters en continue monitoring op ongeautoriseerde gegevensoverdrachten of beleidsschendingen omvatten.

Om dit te bereiken, volgt u deze best practices:

• Behandel elke verbinding standaard als niet-vertrouwd.
• Dwing identiteits- en applicatiespecifiek toegangsbeleid af.
• Bewaak AI-workloads onafhankelijk van elkaar in plaats van te vertrouwen op grofmazige netwerkgrenzen.

7. Houd rekening met de vermogensdichtheid op rackniveau

AI-versnellers veranderen het energieverbruik fundamenteel, waardoor de planningsparameters aanzienlijk zullen veranderen. De basisaannames bij de planning zijn:

• Traditionele CPU-rekken: ~5–10 kW
• GPU-versneld rack: ~30–50 kW
• Grote AI-systemen: 80+ kW per rek

Om zo goed mogelijk rekening te houden met deze vermogensdichtheid, moet u de stroomverdeling opnieuw ontwerpen voor langdurige belasting met hoge dichtheid, plannen maken voor frequente en aanzienlijke stroompieken en bescherming bieden tegen uitval waarbij de kosten van downtime de traditionele werklast overtreffen.

8. Beschouw koeling als een strategische beperking, en niet als een bijzaak

Koeling is vaak de beperkende factor bij het opschalen van AI. In feite is een aanzienlijk deel van het AI-stroomverbruik gerelateerd aan koeling en niet aan berekeningen. De realiteit is dat luchtkoeling doorgaans slechts efficiënt is tot ongeveer 10-20 kW per rack. Boven ~35 kW wordt luchtkoeling inefficiënt en onhoudbaar.

Afkoelen is geen activiteit die u snel kunt vergeten. Besteed tijd aan het evalueren van alternatieve koelstrategieën die zinvol zijn voor uw omgeving, zoals:

• Direct-to-chip vloeistofkoeling voor versnellers met hoge dichtheid
• Warmtewisselaars achterdeur voor incrementele updates
• Dompelkoeling voor toekomstbestendige extreme scenario’s

9. Ontwerp voor energie-efficiëntie en duurzaamheid

De energiebronnen die nodig zijn om AI-datacenters van stroom te voorzien, overtreffen alles wat we ooit hebben gezien. AI-datacenters kunnen zelfs energie verbruiken op stadsniveau. Dit vereist veel planning, dus u moet:

• Optimaliseer de koelefficiëntie samen met de verwerkingsprestaties.
• Verminder afvalwarmte en energieverlies op systeemniveau.
• Beschouw duurzaamheid als een ontwerpbeperking, niet als een rapportagemaatstaf.

10. Stem de infrastructuurstrategie af op een Op

BRON