人工智能数据中心与传统数据中心——有什么区别？

随着人工智能 (AI) 继续快速发展，数据中心需要不断发展以满足其需求。AI 数据中心旨在支持复杂的 AI 工作负载，而传统数据中心则专注于一般计算任务。但究竟是什么让它们与众不同呢？让我们仔细看看它们的主要区别。

1 | 目的和工作负载

传统数据中心：这些数据中心旨在支持广泛的计算需求，包括网络托管、企业应用程序、数据库和云服务。这些数据中心处理可能不需要密集处理能力的各种工作负载。

AI 数据中心：这些设施专为 AI 和机器学习 (ML) 应用程序构建，经过优化，可处理大量数据、运行深度学习模型并支持 AI 驱动的任务，如自然语言处理和图像识别等

2 | 硬件和基础设施

传统数据中心：这些数据中心通常使用 CPU（中央处理单元）来处理计算任务。它们对于运行业务应用程序、存储和网络非常有效，但并未针对 AI 工作负载进行优化。

AI数据中心：它们严重依赖GPU（图形处理单元）、TPU（张量处理单元）和其他专用AI加速器。GPU可以同时处理数千个任务，使其成为AI训练和推理的理想选择。

3 | 冷却和功耗

传统数据中心：虽然这些设施需要大量冷却系统，但它们的功耗通常在不同的工作负载之间保持平衡。

AI 数据中心：由于 GPU 的高处理能力，AI 计算会产生更多热量。因此，AI 数据中心需要先进的冷却解决方案，例如液体冷却，以保持效率并防止过热。

4 | 网络和数据处理

传统数据中心：这些设施使用标准网络架构来处理跨存储、服务器和云环境的数据传输。