आज के डेटा सेंटर अत्यधिक जटिल सिस्टम हैं जो इंटरनेट, क्लाउड कंप्यूटिंग और एंटरप्राइज़ सेवाओं की रीढ़ के रूप में काम करते हैं। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को ध्यान में रखते हुए इसे डिजाइन करना कठिन चुनौतियाँ लाता है। इस सॉफ़्टवेयर में सुविधाओं के संचालन के तरीके को महत्वपूर्ण रूप से उन्नत करने की क्षमता है, लेकिन इसे एकीकृत करने से डेटा सेंटर मालिकों को अपने निर्माण में कुछ नए कारकों पर विचार करने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है।

बड़ी शीतलन आवश्यकताएँ

"एआई परिष्कृत विसंगति का पता लगाने और स्वचालित खतरा प्रतिक्रिया तंत्र पेश करके डिजिटल डेटा सेंटर सुरक्षा को बढ़ाता है।" 

हालाँकि, इसे चलाने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा और जानकारी की आवश्यकता होती है, जिससे कूलिंग पहले से भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

डेटा केंद्रों को वायु-आधारित शीतलन से कुछ अधिक मजबूत, जैसे कि तरल या विसर्जन शीतलन पर स्विच करने की आवश्यकता होगी। सर्वर को तेज गति से ठंडा करने के लिए पूर्व एक संलग्न ठंडे तरल का उपयोग करता है सुविधा बिजली उपयोग में 50% की कमी, जबकि उत्तरार्द्ध एक बंद-लूप प्रणाली बनाता है जो पानी को उबालता है, इसे संघनित करता है और उसी प्रभाव के लिए इसे नीचे गिरा देता है। इन्हें शामिल करने के लिए डेटा सेंटर ऑपरेटरों को समय से पहले जगह की योजना बनाने की आवश्यकता होती है, इसलिए मौजूदा लोगों को बदलाव करने के लिए बड़ा खर्च करना होगा।

पुनर्निर्माण से बचने के लिए, तकनीकी दिग्गज माइक्रोसॉफ्ट एक कस्टम सर्वर रैक बनाया है जो शीतलन आवश्यकताओं और स्थान को संबोधित करता है। इसके Maia 100 AI चिप्स को एयर कूलिंग के आधार पर डिज़ाइन किया गया था, लेकिन कंपनी ने पाया कि यह पर्याप्त नहीं था। बड़े पैमाने पर कूलर जोड़ने के लिए पूरे केंद्र की मरम्मत करने के बजाय, इसने एक "साइडकिक" बनाया जो रैक के भीतर बैठता है। लिक्विड कूलिंग पहले से ही डेटा केंद्रों को रैक को एक-दूसरे के करीब रखने की अनुमति देती है, लेकिन यह प्रगति छोटी सुविधाओं को आदर्श बना सकती है।

इसके अतिरिक्त, भौतिक सर्वर सुरक्षा को कूलिंग को ध्यान में रखना होगा। डिज़ाइनर नाजुक मशीनरी की सुरक्षा के लिए धातु या कंक्रीट की मोटी दीवारों पर भरोसा नहीं कर सकते क्योंकि यह ज़्यादा गरम हो जाएगी। विस्तारित धातु पिंजरे बढ़ावा देते हैं हीरे के आकार के छिद्रों के माध्यम से वायु परिसंचरण सामग्री में और बेहतर मापनीयता के लिए इन्हें स्थानांतरित करना बहुत आसान है।

उपकरण अतिरेक में कमी

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बेहतर संसाधन आवंटन और पूर्वानुमानित विश्लेषण को सक्षम करके डेटा केंद्रों में उपकरण अतिरेक को काफी हद तक कम कर देती है। एआई डेटा पैटर्न और परिचालन मांगों का विश्लेषण करके क्षमता और प्रदर्शन की जरूरतों का सटीक अनुमान लगा सकता है। यह पीक डिमांड के लिए अति-प्रावधान के पारंपरिक दृष्टिकोण के बजाय मौजूदा बुनियादी ढांचे के अनुकूलन की अनुमति देता है।

यह पूर्वानुमानित क्षमता सुनिश्चित करती है कि डेटा केंद्र आवश्यकतानुसार संसाधनों को ऊपर या नीचे कर सकते हैं, जिससे अनावश्यक उपकरणों की आवश्यकता प्रभावी रूप से कम हो जाती है। ऐसा करने से, AI डिज़ाइन को सुव्यवस्थित करता है और अनावश्यक पूंजी व्यय को कम करता है।

यह बिजली की खपत को कम करके और इलेक्ट्रॉनिक कचरे को कम करके अधिक टिकाऊ डेटा सेंटर प्रथाओं में भी योगदान देता है। यह दृष्टिकोण दक्षता की ओर बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है और वर्तमान जरूरतों को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठाता है।

गुणवत्तापूर्ण सामग्री का महत्व

चूँकि AI की परिचालन आवश्यकताएँ बहुत अधिक हैं, इसलिए यह अद्यतन आवास की माँग करता है। यह डेटा केंद्रों पर बहुत अधिक भार डालेगा जो उनके पावर ड्रॉ और कूलिंग सिस्टम को सीमा तक बढ़ा देगा। इस प्रकार, सुविधा मालिकों को पैसे बचाने के लिए सस्ते सामग्रियों के साथ डिज़ाइन कोनों को काटने से बचना चाहिए - अन्यथा वे रखरखाव के लिए बार-बार डाउनटाइम और प्रतिस्थापन पर अनावश्यक खर्च का जोखिम उठाते हैं।

इसके अतिरिक्त, उच्च गुणवत्ता वाले घटकों का उपयोग बेहतर वायु गुणवत्ता को बढ़ावा दे सकता है। जो उत्पाद कार्य के अनुरूप नहीं हैं वे अत्यधिक गर्मी में खतरनाक गैसों और कणों का उत्सर्जन कर सकते हैं जो सर्वर के महत्वपूर्ण हिस्सों को नुकसान पहुंचाते हैं। एआई उन लोगों को डिजाइन प्रक्रिया के दौरान दीर्घायु के नाम पर दो बार सोचने के लिए मजबूर करेगा जो सस्ता रास्ता अपनाना चाहते हैं।

एआई के साथ डेटा केंद्रों का भविष्य

डेटा केंद्रों में एआई को अपनाने से कार्यान्वयन की प्रारंभिक लागत, एआई सिस्टम को एकीकृत करने की जटिलता और इन उन्नत प्रौद्योगिकियों के प्रबंधन के लिए कुशल कर्मियों की आवश्यकता जैसी चुनौतियां सामने आती हैं। उदाहरण के लिए, इन जटिलताओं के जवाब में, अमेरिका ने इसे अनिवार्य कर दिया है सरकारी निकाय मुख्य एआई अधिकारियों को नियुक्त करते हैं एआई प्रौद्योगिकियों का नैतिक उपयोग और अनुपालन सुनिश्चित करना।

इन बाधाओं के बावजूद, दृष्टिकोण आशावादी बना हुआ है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा सेंटर संचालन में क्रांति लाने का वादा करता है, जिससे अधिक टिकाऊ, कुशल और लचीला बुनियादी ढांचा तैयार होगा। ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करने, रखरखाव को स्वचालित करने और सुरक्षा बढ़ाने की अपनी क्षमता का लाभ उठाने से अभूतपूर्व परिचालन दक्षता और विश्वसनीयता प्राप्त होती है। यह आधुनिक दुनिया के बुनियादी ढांचे के लिए एक नया मानक स्थापित करता है।

डेटा केंद्रों पर एआई के प्रभाव की खोज

संगठनों को नवीनतम एआई प्रौद्योगिकियों की खोज, प्रासंगिक चर्चाओं में भाग लेने और उद्योग के विकास के साथ तालमेल रखते हुए डेटा सेंटर डिजाइन में एआई की परिवर्तनकारी शक्ति में गहराई से उतरना चाहिए। यह सक्रिय जुड़ाव उनकी समझ को बढ़ाएगा और डेटा सेंटर नवाचार के उभरते परिदृश्य में योगदान करने के लिए उन्हें सशक्त बनाएगा।

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