數據是數字經濟的命脈，隨著新技術的出現和發展，數據中心對更快的數據傳輸速率、更低的延遲和更高的計算能力的需求呈指數級增長。新技術正在突破數據傳輸和處理的界限，采用開源技術可以幫助數據中心運營商最大化當前運營并為未來做好準備。以下是一些推動高計算需求的技術示例，以及開源技術、社區和標準如何以可持續的方式幫助大規模滿足這一需求。

人工智能和機器學習

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 技術正在徹底改變自然語言處理、計算機視覺、語音識別、推薦系統和自動駕駛汽車等各個領域。人工智能和機器學習使計算機能夠從數據中學習并執行通常需要人類智能的任務。

然而，人工智能和機器學習也需要大量數據和計算能力來訓練和運行復雜的模型和算法。例如，GPT-3 是世界上最先進的自然語言模型之一，擁有 1750 億個參數，并使用 45 TB 的文本數據進行訓練。為了有效處理如此大規模的數據集和模型，AI 和 ML 應用程序需要能夠提供高速數據傳輸速率、低延遲和高計算能力的高性能計算 (HPC) 系統。

HPC 的新興趨勢之一是使用專門的處理器，例如 GPU 或 TPU，這些處理器針對 AI 和 ML 工作負載中常見的并行處理和矩陣運算進行了優化。例如，NVIDIA 的 Grace CPU 是一款專為 HPC 應用程序設計的新型處理器，它利用 NVIDIA 的 GPU 技術提供比當前 x86 CPU 快 10 倍的性能。Grace CPU 還支持快速互連，例如 NVLink，可實現 CPU 和 GPU 之間的高速數據傳輸速率。

增強現實和虛擬現實

Apple Vision Pro 的發布引起了軒然大波。增強現實 (AR) 和虛擬現實 (VR) 是兩種最具沉浸感和交互性的技術，正在改變娛樂、教育、醫療保健和制造等各個行業。AR 將數字信息疊加在現實世界之上，而 VR 創建了一個完全模擬的環境，用戶可以通過耳機體驗。

然而，這些技術也給數據傳輸和處理帶來了重大挑戰。由于最近發布，有關 Apple Vision Pro 的詳細信息仍懸而未決。然而，其他 VR 耳機已經面世一段時間了，因此我們可以做出一些假設。例如，Oculus Quest 2 等 VR 耳機需要與 PC 或云服務器高速連接，以傳輸高質量視頻和音頻內容，以及跟蹤和輸入來自耳機和控制器的數據。視頻比特率，即每秒傳輸的數據量，取決于 GPU 在 PC 或服務器端對信號進行編碼的速度，以及 Quest 2 處理器在耳機端對信號進行解碼的速度。

根據 Oculus 的說法，VR 流媒體的建議比特率在 150 Mbps 到 500 Mbps 之間，具體取決于分辨率和幀速率。這意味著 VR 流媒體需要比網頁瀏覽或流媒體音樂等其他在線活動更高的數據傳輸速率。此外，VR 流媒體還需要低延遲，即信號從一個點傳輸到另一點所需的時間。高延遲可能會導致游戲過程遲緩或緊張，從而破壞沉浸感并導致暈動病。

延遲取決于多個因素，例如網絡速度、設備之間的距離以及編碼和解碼算法。根據 Oculus 的說法，VR 流媒體的理想延遲低于 20 毫秒。然而，實現這種性能水平并不容易，尤其是通過 Wi-Fi 或 5G 等無線連接。

用于數據中心優化的開源技術

隨著新技術推動數據中心對更快的數據傳輸速率、更低的延遲和更高的計算能力的需求，數據中心運營商面臨著多項挑戰，例如功耗增加、新的冷卻要求、空間利用率、運營成本和快速發展的步伐。硬件創新和刷新。為了應對這些挑戰，數據中心運營商需要優化其當前的基礎設施，并采用新的標準和技術來提高其效率和可擴展性。

這是 Open19 項目的目標，該項目是一個可持續和可擴展的基礎設施聯盟計劃，現已成為 Linux 基金會的一部分。Open19 項目是數據中心硬件的開放標準，基于通用外形尺寸，提供下一代高效配電、可重復使用的組件以及新興高速互連的機會。SSIA 的使命和通過 Open19 項目創建的開放標準與更大的行業驅動力保持同步，以提高為我們的數字生活和社區提供動力的基礎設施的效率、可擴展性和可持續性。開放計算項目是有效支持對計算基礎設施不斷增長的需求的另一項努力。該項目同樣促進行業合作伙伴之間社區驅動的協作，以開發數據中心解決方案，重點關注大型托管中心和超大規模企業通常使用的 21 英寸服務器機架尺寸。OCP 的范圍還擴展到數據中心設施以及服務器的內部 IT 組件。

結論

新技術正在推動數據中心對更快的數據傳輸速率、更低的延遲和更高的計算能力的需求，而社區、政府和公司則關注資源管理以及對用水、電力管理和其他碳密集型技術方面的可持續性關注的增加創建、使用和部署。采用由 SSIA 和 Linux Foundation 等社區驅動的論壇開發的開源技術可以幫助數據中心運營商最大限度地提高當前運營水平，并為更加可持續的未來做好準備，滿足這些令人興奮的新應用程序的需求。