Viime vuosikymmenen aikana hyperskaala pilviarkkitehtuurit ovat keskittyneet ennustettavissa oleviin x86-palvelinkalustoihin, jotka on optimoitu yleiskäyttöön. Se aikakausi on loppumassa. Virtuaalisen tekoälyn, perusmallien, simulaation ja nopeutetun analytiikan avulla, jotka kuluttavat ennennäkemättömän paljon laskentaa, hyperskaalaajat siirtyvät nopeasti kohti GPU:n ensimmäisiä arkkitehtuuria

Tämä siirtymä muokkaa datakeskussuunnittelua, taloutta, toimitusketjuja ja ohjelmistoekosysteemejä maailmanlaajuisesti. Tässä on se, miten hyperskaalaajat valmistautuvat GPU:n ensimmäiseen tulevaisuuteen, ja mitä tämä merkitsee muulle alalle.

Datakeskusten uudelleensuunnittelu korkean tiheyden GPU:lle Ryhmät

Historiallisesti telineet rakennettiin noin CPU lämpöä . harvoin yli 8.12 kW per teline.
Nykyaikainen tekoälyklusteri ylittää 30 kW, 60 kW, ja jopa 100+ kW/teline.

Hyperskaalaajat reagoivat:

Nestejäähdytys oletuksena

• Suoraan sirulle kylmälevysilmukat GPU-solmuille

• Hybridilaivastojen takaoven lämmönvaihtimet

• Vesi-infrastruktuurin parantaminen

• Jäähdytysnesteiden jakeluyksiköt rivitasolla

Erikoistuneet korkean tiheyden kapselit

• Vain GPU-rivit tiukalla lämpökaavoituksella

• Erittelemättömät ilmavirtakäytävät

• Teho ja jäähdytys yleiskäyttöön tarkoitetuista laskentahalleista riippumatta

Lämpötietoisen kapasiteetin suunnittelu

Tekoälyklusterit nyt ajaa alueen valinta, ei suorittimia.

Jäähdytyskapasiteetti määrittää:

• kuinka monta GPU:ta voidaan käyttää

• jossa ne voidaan sijoittaa

• kuinka nopeasti klusterit voivat skaalautua

Datakeskuksen uudistaminen Virranjakelu

Yksi hyllyllinen tekoälykiihdyttimiä voi piirtää 50+ kW, aiheuttaa massiivisia paineita voimainfrastruktuuri.

Hyperskaalarit reagoivat seuraavasti:

Rakennusten sähköasemien viereiset kampukset

Varmistaa monen sadan MW:n saatavuus GPU kapasiteetin laajennuksia.

Ylimääräisen HV-jakelun raskas käyttö

Operaattorit lisäävät:

• 110 kV 230 kV saapuvat rehut

• edistyneet kytkentäasemat

• grid-resilianssimallit

Tehokonstruktio + kuristaminen

GPU-klustereihin kuuluvat:

• Dynaamiset tehokorkit

• kuorman muuttaminen,

• suunniteltu päätelmä

• ja jopa lämpöön perustuva työmäärän evakuointi.

Strateginen GPU Hankinnat ja piiputket

Uusi taistelukenttä on piitä.

Aggressiivinen GPU Ennen ostoa

Hyperskaalarit tilaavat nyt. 12, kiinnitys:

• NVIDIA H-sarjan klusterit

• AMD:n vaisto

• Intel Gaudi

• ja nousevat kaasulinjat.

Usean myyjän strategia

Kukaan ei ole mukana yhdessä myyjässä.

Hyperskaalarit nyt rutiininomaisesti:

• sekoitetaan myyjiä klustereihin

• hyväksyä erikoiskiihdyttimiä tehtävää kohti,

• Arvioidaan kustannukset/hinta vs. kustannus/TFLOP vs kustannus/watti.

Omat silikoniohjelmat

Kaikki rakentavat omia pelimerkkejään:

• Google TPU

• AWS Trainium & Inferentia

• Microsoft Maia

• Meta MTIA

GPU ensimmäinen ei aina tarkoita Vain GPU.

Se tarkoittaa nopeutettua ensin.

Verkkokankaat rakennettu GPU Megaclusters

GPU toimii hyvin vain silloin, kun se pystyy kommunikoimaan alhaisella latenssilla ja suurella kaistanleveydellä.

Hyperskaalarit investoivat:

Massaskaalaiset HPC-tyyliset kankaat

• 400G → 800G → 1.6T siirtymät

• AI-optimoidut pahoittelut

• Ruuhkatietoinen reititys

Erittäin suuri klusteriaikataulu

Klusterit:

• tuhansia solmuja,

• kymmeniä tuhansia GPU:ita,

• koordinoitu kangasten hallinta.

Verkko-ohjaustason uudelleenkoulutus

Sisältää:

• AI-liikenneluokitus,

• klusteritason kaistanleveyden ennustaminen,

• lämpö + teho + verkon keskinäinen mallintaminen.

Verkostoituminen on nyt pullonkaula.
Hyperskaalarit hyökkäävät aggressiivisesti.

Software & Scheduling Muuntaminen

Vuoro ei ole vain laitteisto.

Toimintamalli kirjoitetaan uudelleen.

GPU-aware-aikataulut

Aikataulut mukautuvat seuraaviin:

• GPU-muistin hajanaisuus

• tensor-yhtäläisyys

• multiGPU:n replikaatio

• mallitarkastuspistekuviot

Dynaaminen kohdentaminen vs. varaus

GPUt liikkuvat välillä:

• koulutustyömäärä

• työmäärän muuttaminen

• Päätelmäklusterit

• eräputket

Usein minuuttia.

Runtime & alustan standardointi

Hyperskaalaajat lähestyvät:

• PyTorch lähtötasona

• CUDA/XLA/ROCm-työkaluketjut

• yhtenäiset ajurit ja ytimen pinot

Ohjelmistojen yhteenkuuluvuus on ratkaisevan tärkeää kiihdyttimien skaalaamiseksi tehokkaasti.

Al-Focused Cluster Operations

GPU-pilvien käyttö edellyttää uutta asiantuntemusta, kuten:

Lämpötilatietoinen tehtäväaikataulu

Työpaikkojen muutos, joka perustuu

• jäähdytysteho

• ulkoiset sääolosuhteet

• sähkön hinnoittelusignaalit

Telemetria räjähdys

Hyperskaalarit nyt kerätä:

• per-GPU lämpökartat

• Rakettien energiatiedot

• reaaliaikainen verkon käyttö

• Mallikoulutuksen tehokkuusmittarit

• jäähdytyssilmukka terveystulokset

Ennakoiva kunnossapito (AI-avusteinen)

ML:n käyttö pretecting:

• GPU-vian todennäköisyys

• tuulettimen hajoaminen

• kylmälevyn hyötysuhdehäviö

• lämpöpastan ikääntyminen

• Kansallisen henkilökortin toimintahäiriötilat

GPU-ops-tiimit ovat yhtä erikoistuneita kuin HPC-insinöörit.

GPU:n ensimmäinen talous- ja liiketoimintastrategia

Tämä vuoro ei ole halpa.

Hyperskaalaajat uudistavat rahoitusmallejaan seuraavasti:

CapEx megacycles

Budjetoitu miljardeja:

• tekoälyklusterit

• suurtiheyslaajennukset,

• ja piisitoumuksia.

GPU:n monetisointistrategiat

Sisältää:

• Tekoälyn koulutus

• Päätelmät

• GPU:n varaamat tapahtumat

• piste GPU:t

• GPU:n alueet alueiden sisällä

Jaettu maailmanlaajuinen sijoittaminen

Kaikki alueet eivät voi tukea GPU:n tiheyttä.

Odota:

• Tekoälyn ensimmäiset alueet

• Päätelmät

• reunan vetäytymisvyöhykkeet

Työvoiman valmistelu

Hyperskaalaajilla on mahdollisuus laajentaa GPU:n infrastruktuuria muuttamatta työvoiman valmiuksia.

Odota:

• Enemmän HPC insinöörejä kuin koskaan

• Rajat ylittävä verkko + laskenta + jäähdytysasiantuntijat

• Laitteiston elinkaarianalyytikot

• Klusterifysiikan insinöörit

• Piin syöttösuunnistimet

• Fab-kumppanuusohjelmapäälliköt

Tämä työvoiman siirtyminen on jo käynnissä.

Tielle 2026...2028

Tähän mennessä 2020-luvun loppupuolella odotetaan, että hyperskaalaajat

• Rakenna lisää GPU-optimoidut megakampukset

• Investoi useita piiputkia

• Käynnistä exabyte-luokan varastointi AI-tarkastuspisteet

• Evolve jäähdytys ilma ensin → neste ensin → hybridi neste / upotus

• Standardoi kiihdytyspilvipalvelut

• Enemmän automaattiset koulutusympäristöt

• Laajenna sovereign & private GPU pilvipalvelut

GPU-ensimmäinen ei ole väliaikainen suuntaus.

Se on uusi arkkitehtoninen painopiste.

Päätelmä

Hyperskaalaajat valmistautuvat GPU:n ensimmäiseen työmäärään kaikilla arkkitehtuurin tasoilla ... piin hankinnasta datakeskussuunnitteluun, verkkokankaisiin, jäähdytystopologioihin, ohjelmistopinoihin, klusterisuunnitteluun ja globaalin kapasiteetin suunnitteluun.

Tämä muutos on syvä:

• Suorittajista on tulossa tukitoimi

• GPU ja kiihdyttimet ovat tähtiä

• Tekoäly muokkaa infrastruktuuria alusta alkaen

Yritykset, jotka hallitsevat tätä muutosta, määrittelevät seuraavan vuosikymmenen pilvipalvelujen, mallikoulutuksen ja globaalin laskentatalouden.

GPU-aika on alkanut.

Hyperskaalarit juoksevat hallitakseen sitä.