人們通常從電影中了解一些似乎與現實相差甚遠的概念，但這些概念卻很快融入人們的日常生活中。1990年上映的一部由阿諾·施瓦辛格主演的電影中，一輛名為“Johnny Cab”的無人駕駛汽車讓人印象深刻，可以將人們送到任何他們想去的地方。如今，大多數大型汽車公司都在投入巨資將這項技術帶給大眾。

回溯到1968年，人們通過HAL9000對人工智能(AI)有了一些了解，HAL9000是一部主題為太空漫游的電影中的一臺有感知的計算機。HAL9000能夠實施語音和面部識別、自然語言處理、唇讀、藝術欣賞、解釋情感行為、自動推理，甚至可以下棋。

而在過去幾年，人們已經確定人工智能成為日常生活中不可或缺的一部分。例如可以采用智能手機查詢旅行目的地的天氣情況，虛擬助理可以播放人們喜歡的音樂，人們的社交媒體帳戶將根據其個人喜好提供新聞更新和廣告。

但是在這些背景中發生了更多的事情，人們并不了解有助于促進健康甚至拯救生命、語言翻譯、新聞提要、面部識別、更加復雜疾病的準確診斷，以及加速藥物開發等企業開發和部署人工智能的一些應用。根據調研機構Gartner公司的預測，到2022年，人工智能衍生的商業價值預計將達到3.9萬億美元。

那么人工智能技術如何對數據中心產生影響?早在2014年，谷歌公司就在其中一個數據中心設施中部署了Deepmind AI(使用機器學習和人工智能的應用程序)。其結果是，能夠將數據中心用于冷卻的能源減少40%，這相當于在考慮到電氣損耗和其他非冷卻效率之后，PUE值減少了15%，這也產生了該數據中心有史以來最低的PUE?；谶@些顯著的成本節省，谷歌公司希望在其他數據中心中部署該技術，并建議其他公司也這樣做。

Facebook公司秉承的使命是“讓人們有能力建立社區，讓世界更緊密地聯系在一起”，Facebook公司的應用機器學習白皮書從數據中心基礎設施視角進行概述，它描述了支持全球范圍內機器學習的硬件和軟件基礎設施。

為了讓人們了解人工智能和機器學習需要多少計算能力，百度公司硅谷實驗室的首席科學家Andrew Ng表示，培訓百度的中文語音識別模型不僅需要4TB的訓練數據，還需要20個計算機的exaflops計算量，也就是整個培訓周期內需要200億億次數學運算。

但是對于數據中心基礎設施呢?人工智能將如何影響企業希望構建、租賃或升級所有不同規模和類型的數據中心的設計和部署，以適應這種創新的、節約成本，甚至挽救生命的技術?

機器學習可以在一臺機器上運行，但由于數據量驚人，通常在多臺機器上運行，所有這些都相互關聯，以確保在培訓和數據處理階段獲得持續通信、更低的延遲，絕對不能中斷的服務。人們對越來越多的數據的渴望推動了滿足需求帶寬量的指數增長。

這些帶寬需要使用更加復雜的架構設計，并在多個數據中心設施內部和跨多個設施進行分布，其中需要采用脊柱和葉脊網絡，而人們正在關注超級葉脊網絡，為所有復雜的算法提供在不同設備之間流動數據的高速公路，并最終回到受體。

數據中心的技術部署選項

這就是光纖在確保人們上傳圖片或視頻提供給全世界觀看、分享和評論方面發揮關鍵作用的地方。光纖已經成為數據中心基礎設施的事實上的傳輸媒介，這要歸功于其高速和超高密度功能。隨著人們向更高的網絡速度遷移，還在混合部署中引入了全新的復雜性，也就是將采用哪種技術?

傳統的三層網絡使用核心、聚合和邊緣交換來連接數據中心內的不同服務器，其中服務器間流量通過活躍設備在南北方向上相互通信。然而現在，人工智能和機器學習可以帶來高計算要求和相互依賴性，更多的這些網絡是使用兩層脊柱和葉脊網絡實現的，其中服務器由于超低延遲需求通過生產和培訓網絡而在東西方向上相互通信。

自從2010年IEEE推出40G和100G網絡傳輸技術標準以來，已經出現了許多競爭性的專有解決方案，這些解決方案讓那些不確定要遵循哪條路徑的用戶有些困惑，例如是否采用SR、多模、LR、單模等技術。40G和100G這兩種技術都使用一對光纖在兩個設備之間傳輸信號。無論人們使用哪種設備或在該設備中安裝哪個收發器，這都是通過兩根光纖進行的簡單數據交易。

但是IEEE批準了40G以及更快的網絡解決方案之后，其競爭對手之間改變了游戲規則?，F在人們正在研究使用標準認可的或專有的、不可互操作的WDM技術的兩種光纖，以及使用8芯光纖(4根傳輸、4根接收)的并行光學器件的標準認可，或多源協議(MSA)和工程技術接收)，或20芯光纖(10根傳輸，10根接收)。

關鍵詞：機房建設 http://www.63y1.cn/jifang/

注：文章內容和圖片均來源于網絡，只起到信息的傳遞，不是用于商業，如有侵權請聯系刪除！