Mașinile electrice moderne procesează 25 GB de informații pe oră, comparativ cu un DVD care avea 4,7 GB. În acest context, o latență mare crește riscul de accidente, de aceea timpul de reacție al mașinii trebuie să fie cât mai mic, a declarat Romeo Lazăr, Sales Manager pentru Europa de Est și Rusia la Corning, cu ocazia conferinței DigitALL 2024, organizate de Energynomics.
Totodată, Inteligența artificială ajută deja la descoperirea unor noi niveluri de eficiență, dar în contrapartidă se înregistrează o creștere masivă a cererii de lățime de bandă, dar și de energie și apă pentru răcire. În contextul dezvoltării rapide a AI, ChatGPT a fost antrenat folosind 10.000 de GPU-uri Nvidia pe un supercomputer Azure. Se estimează că viitoarele modele AI ar putea necesita până la 10 milioane de GPU-uri.
NVIDIA domină piața GPU pentru machine learning (ML), deținând aproximativ 90% din piață. Sarcinile de instruire a AI necesită clustere mari de GPU-uri (până la 32k), generând nevoia de eficiență energetică, de răcire și de lățime de bandă mare în centrele de date și Cloud.
Romeo Lazăr a prezentat impactul acestor evoluții asupra necesarului de putere și a tipurilor de cabluri de date care pot fi folosite în mod eficient pe termen lung.
DESCARCĂ PREZENTAREA LUI ROMEO LAZĂR
„S-ar putea să vă mulțumiți cu 40G acum, dar să plănuiți să treceți la 100G peste patru ani. Sau poate că lucrați cu 400G și aveți în vedere 800G peste cinci ani. Migrarea va depinde întotdeauna de calendarul dumneavoastră și de tehnologiile disponibile pe piață”, a subliniat el. „Soluțiile de cablare structurată EDGE8 de la Corning vă vor susține necesitățile de tranziție, nu contează dacă vorbim despre Ethernet sau InfiniBand.”
Conferința DigitALL 2024 a fost organizată de Energynomics, în parteneriat cu reputate organizații precum CIO Council și cu susținerea partenerilor noștri: Corning, Datacor, Eaton Electric, EnergoBit, Enevo Group, Procesio, Siemens, Sixt, Vertiv.