Интеллектуальные серверы: будущее ИТ-инфраструктуры

Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) ставит перед разработчиками новые задачи. Сложные ИИ-программы требуют огромных вычислительных ресурсов, с которыми уже не справляются обычные дата-центры. В связи с этим назрела необходимость в поиске новых решений для управления серверами: традиционные методы уже не отвечают требованиям времени. Нужны новые подходы, способные обеспечить стабильную и эффективную работу ИИ-приложений.

Внедрение искусственного разума во все сферы жизни привело к взрывному росту потребности в специализированных серверах. Это подтверждается и аналитиками, которые прогнозируют активный рост в этой области. Ближайшие 5 лет рынок серверного оборудования, работающего с ИИ, будет ежегодно увеличиваться примерно на четверть.

Подобные серверы созданы для решения сложных задач, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, анализ больших объемов информации. Их конструкция включает особые компоненты, например, специализированные чипы TPU и GPU. Они оптимизированы для высокопроизводительных вычислений, необходимых для эффективной работы ИИ-приложений. Поэтому серверы становятся жизненно-важными инструментами для компаний, стремящихся внедрить ИИ и получить преимущество среди конкурентов.

Наибольшее внедрение ИИ наблюдается в медицинской отрасли. Его используют для прогнозирования заболеваний, разработки индивидуальных планов лечения, работы с информацией о пациентах. В финансах он используется, чтобы автоматизировать биржевые операции, выявлять мошеннические схемы и оценивать возможные риски. Автопроизводители задействуют ИИ для разработки самоуправляемых машин и «умных» заводов. Создатели развлекательного контента используют его для подбора интересного пользовательского материала, создания рекомендательных систем и улучшения разработки спецэффектов.

С усложнением задач, решаемых ИИ, растет потребность в вычислительных мощностях для обучения сложных моделей. Это создает нагрузку на существующие центры обработки данных (ЦОД), которые уже не справляются с таким объемом работы. Чтобы справиться с возросшим спросом, нужны современные решения, способные обеспечить бесперебойную работу мощного серверного оборудования. Такой быстрый рост применения ИИ в разных областях требует постоянного совершенствования технологий и инфраструктуры для поддержки его развития.

В отличие от обычных, серверы искусственного разума обладают уникальной архитектурой, «заточенной» под выполнение задач ИИ. Зачастую они укомплектованы производительными графическими процессорами (TPU), о которых упоминалось ранее. Вычислительные возможности последних с лёгкостью справляются с задачами, требующими огромных ресурсов, необходимых для применения сложных алгоритмов в современных программах.

Благодаря наличию высокоскоростных сетевых соединений, серверы с ИИ без труда справляются с большими объемами информации, характерными для программных продуктов, использующих ИИ. Также стоит упомянуть передовые системы хранения огромных массивов данных, которые гарантируют быстрый обмен информацией. Их наличие критически важно для решения задач, связанных с обучением искусственного разума.

Будущее серверов ИИ выглядит многообещающим. Рынок ожидает стремительное развитие благодаря таким инновациям, как устойчивость вычислительных систем. А технологии жидкостного охлаждения и интеллектуальное управление энергопотреблением помогут сделать ЦОД более энергоэффективными.

Ожидается, что внедрение аппаратных средств ИИ нового поколения сможет совершить прорыв в области обработки данных, сделав сам процесс еще быстрее и эффективнее. Эти достижения потенциально улучшат производительность оборудования и сделают работу ИИ более экологичной.

Серверы, использующие в своей работе ИИ, требуют особого подхода к безопасности и конфиденциальности данных. Это связано с тем, что они с каждым днем обрабатывают все больше конфиденциальной информации, а значит, их защита от взломов и утечек становится критически важной.

Чтобы сохранить данные на серверах в безопасности используются разные методы защиты. Одним из них является шифрование, которое делает информацию нечитаемой для посторонних. Также используются специальные протоколы безопасности, которые сами могут обнаруживать и предотвращать кибератаки с помощью ИИ.

Помимо необходимости защиты данных, существует другая проблема. Работа серверного оборудования ощутимо влияет на окружающую среду. Такие серверы потребляют много энергии и выделяют много тепла, что негативно сказывается на климате. Для решения этой проблемы разрабатываются новые технологии. Среди них присутствуют новейшие системы охлаждения, которые уменьшают энергопотребление серверов.

Также создаются серверы с конструктивными особенностями, которые используют меньше энергии для выполнения своих задач. И, наконец, существуют системы, способные анализировать нагрузку на серверы в режиме реального времени и оптимизировать их энергопотребление, уменьшая тем самым нагрев оборудования.

Серверы с ИИ становятся всё популярнее, и компании стремятся всячески улучшить их работу. Один из лучших способов – размещать серверы ИИ не в больших ЦОД, а ближе к источнику данных. Это позволяет значительно сократить задержки обработки информации, что критично для многих современных систем и оборудования, работающих с ИИ.

Для примера возьмём системы контроля дорожного движения в «умных» городах. Чтобы управлять и мгновенно реагировать на любые события, им требуется быстрая и точная обработка данных с камер и датчиков. Все они собирают просто огромное количество информации в реальном времени. Поэтому для них жизненно важно близкое нахождение серверов с ИИ. То же самое справедливо по отношению к автономным машинам, которые должны моментально получать обработанные данные с сенсоров, чтобы безопасно управлять транспортным средством.

Размещение серверов ИИ ближе к источникам данных имеет несколько преимуществ. Во-первых, это снижает задержки, так как данные обрабатываются рядом и быстрее передаются отправителю. Во-вторых, это позволяет сэкономить на пропускной способности сети, ведь меньшее количество данных нужно передавать на большие расстояния. В-третьих, это повышает безопасность, так как данные обрабатываются на месте. Это дает больше шансов защититься от утечек или несанкционированного доступа к информации.

Внедрение высокопроизводительных серверов с ИИ становится всё более необходимым, как на локальных уровнях, так и в облачной среде. Это влечет за собой кардинальные изменения в методах администрирования. Теперь от продвинутых систем требуются новые подходы в управлении серверами. Они должны быстро реагировать на повышенные нагрузки и избегать перегревов, которые могут привести к отказам оборудования.

Единое управление

KVM-коммутаторы и ЖК-консоли KVM делают работу с серверами ИИ проще и удобнее. С их помощью можно управлять сразу несколькими серверами через одну консоль, не перемещаясь от стойки к стойке. Это значительно экономит время и усилия во время настройки оборудования. Если возникают какие-либо проблемы в работе, их можно быстро выявлять и устранять, не тратя при этом время на поиски нужного сервера.

Поскольку работа серверов с ИИ требует много энергии, важно, чтобы оборудование было устойчиво к перегрузкам. По этой причине в ИТ-компаниях все больше набирают популярность трехфазные блоки питания. Они способны обеспечить стабильную работу небольших локальных подразделений.

Безопасная удаленная работа из любой точки мира

С помощью технологий удаленного доступа к консоли управления, таких как «KVM по IP», компании получают полную свободу действий. Управление серверами, устранение системных неполадок – теперь всё это доступно удаленно, без необходимости физического присутствия специалиста рядом с оборудованием.

Благодаря передовым технологиям появилась возможность хранения серверов в специально оборудованных, надежных помещениях, куда не требуется регулярный доступ сотрудников. Удаленное управление позволяет безопасно работать с BIOS, не используя при этом серверное ПО, что значительно снижает риск кибератак.

Также возможность удаленного доступа особенно важна для серверов с распределенной средой. Она способна обеспечить бесперебойную работу даже в случае географической разнесённости серверов.

Бесперебойная работа и доступность даже в сложных ситуациях

Чтобы серверы с ИИ работали без перебоев, необходимо использовать внешнее управление или OOBM (Out-of-Band Management). Оно помогает контролировать работу серверов. Например, если сервер перестал реагировать на запросы, OOBM позволяет подключиться к нему другим способом и выполнить нужные действия, чтобы сервер снова заработал. Это полезно, если оборудование оказалось изолировано из-за проблем с безопасностью или других системных сбоев. С помощью OOBM можно быстро вернуть его в рабочее состояние.

OOBM также упрощает управление серверами от разных производителей. Обычно разные серверы требуют разных подходов, но OOBM предоставляет единый интерфейс для всех, что делает работу ИТ-специалистов проще и удобнее.

В эпоху стремительного развития ИИ совершенствование серверного управления становится не просто рутинной задачей, а стратегически важной миссией. Количество серверов, которые поддерживают ИИ, быстро растет, что приводит к увеличению требований к их работе. Это значит, что компаниям нужно пересмотреть свой подход к администрированию инфраструктурой.

Для этого следует использовать различные современные инструменты локального, удаленного и внешнего управления. Эти методы помогают ЦОД лучше справляться с новыми, более сложными задачами, которые ставит перед ними ИИ. Также это не только гарантирует бесперебойную работу серверов, но и позволит оптимизировать энергопотребление, повысить уровень безопасности и создать фундамент для дальнейшего развития ИИ-технологий.