AI數(shù)據(jù)中心（AIDC）和IDC概念、指標(biāo)等對比分析
發(fā)布時間：
2025-04-29
AI數(shù)據(jù)中心（AIDC）和IDC概念、指標(biāo)等對比分析
AIDC的基本架構(gòu)可以劃分為多個層次和組成部分。在總體架構(gòu)上，AIDC可以被劃分為基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺管理層、大模型開發(fā)平臺層，以及行業(yè)應(yīng)用層，如圖所示。
AIDC（Artifcial Intelligence Data Center），即人工智能數(shù)據(jù)中心（2024全球AIGC產(chǎn)業(yè)全景洞察），是指集成了高性能計(jì)算能力、c處理能力、人工智能算法和云計(jì)算服務(wù)的綜合信息處理中心（內(nèi)容參考自“AI數(shù)據(jù)中心（AIDC）建設(shè)白皮書合集”）。
AIDC基本架構(gòu)
AIDC的基本架構(gòu)可以劃分為多個層次和組成部分。在總體架構(gòu)上，AIDC可以被劃分為基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺管理層、大模型開發(fā)平臺層，以及行業(yè)應(yīng)用層，如圖所示。
基礎(chǔ)設(shè)施層包括AI訓(xùn)推服務(wù)器、智能存儲、智能網(wǎng)絡(luò)、模塊化機(jī)房。為整個AIDC提供高效的存儲服務(wù)，智算資源和存儲資源則通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行互聯(lián)，形成一個整體的智算資源池，并輔以模塊化機(jī)房形成IDC基礎(chǔ)設(shè)施層。
平臺管理層包括是構(gòu)建高效、靈活且可擴(kuò)展的AI計(jì)算平臺的重要組成部分。在這一層，通過虛擬化技術(shù)(如KVM、Docker等)、容器編排調(diào)度系統(tǒng)(如Kubernetes)、分布式存儲和計(jì)算框架(如Hadoop、Spark)等技術(shù)手段，將底層的物理資源抽象化、池化并進(jìn)行高效的管理和調(diào)度，從而構(gòu)建出可彈性伸縮、易于管理的AI計(jì)算資源池。
大模型開發(fā)平臺層，主要是提供一系列大模型開發(fā)的工具和服務(wù)。這些工具和服務(wù)可能包括模型訓(xùn)練框架、數(shù)據(jù)集管理、模型調(diào)優(yōu)算法、模型評估指標(biāo)等，以支持從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的全流程。
AIDC架構(gòu)中的行業(yè)應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心部分，它不僅是技術(shù)與應(yīng)用之間的橋梁，更是推動產(chǎn)業(yè)智能化升級、提升產(chǎn)業(yè)效率、滿足個性化需求的關(guān)鍵所在。
綜上所述，AIDC的基本架構(gòu)是一個融合了硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用等多個層面的復(fù)雜系統(tǒng)，它的設(shè)計(jì)旨在提供高效、靈活的人工智能計(jì)算服務(wù)，推動AI產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)AI化及政府治理智能化的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。
AIDC邏輯拓?fù)?/strong>
AIDC的邏輯拓?fù)洌鐖D所示，通常包括通用計(jì)算資源池、異構(gòu)計(jì)算資源池、分布式存儲資源池、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)以及運(yùn)維管理中心等核心區(qū)域。這些區(qū)域協(xié)同工作，共同構(gòu)成AIDC的基礎(chǔ)架構(gòu)。
其中，計(jì)算資源是AIDC的核心部分，負(fù)責(zé)執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。它通常包括通用計(jì)算資源池和異構(gòu)計(jì)算資源池，其中通用計(jì)算資源池主要用于傳統(tǒng)HPC業(yè)務(wù)，異構(gòu)計(jì)算資源池則用于進(jìn)行AI訓(xùn)練推理等相關(guān)業(yè)務(wù)。異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)采用的異構(gòu)加速芯片多種多樣，主要包括GPU、FPGA、ASIC等，主流的廠商有NVDIA、AMD、Intel,國內(nèi)的加速芯片廠商主要有昇騰、天數(shù)、昆侖芯、寒武紀(jì)等。
分布式存儲資源池負(fù)責(zé)存儲和管理大量的數(shù)據(jù)資源，為智算任務(wù)提供必要的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)是AIDC中各個組件之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ溃_保數(shù)據(jù)在AIDC內(nèi)的快速、準(zhǔn)確傳輸，通常使用RoCE技術(shù)或者IB網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)低延時、無丟包的高性能網(wǎng)絡(luò)通信。
此外，AIDC的邏輯拓?fù)溥€可能包括其他輔助組件，如安全管理模塊、網(wǎng)絡(luò)管理模塊等，這些模塊共同提升AIDC的安全性和可靠性。
AIDC評價(jià)指標(biāo)
AIDC評價(jià)指標(biāo)是衡量AIDC性能、效率和綠色化程度的一系列標(biāo)準(zhǔn)，對于AIDC的規(guī)劃、建設(shè)和運(yùn)營至關(guān)重要。AIDC評價(jià)指標(biāo)可以根據(jù)其衡量的內(nèi)容分為以下幾個類別：
這些指標(biāo)共同構(gòu)成了一個全面的評估框架，用于評價(jià) AIDC 在能源利用、環(huán)境影響、計(jì)算力、運(yùn)載力和存儲力以及綜合服務(wù)能力等方面的性能。通過這些指標(biāo)，可以對 AIDC 的設(shè)計(jì)、建設(shè)和運(yùn)營進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)更高的效率和更好的性能。
AIDC與IDC對比分析
未來10年是AIGC爆發(fā)的10年，也是機(jī)會遍地的10年。
在全球人工智能迅猛發(fā)展的背景下，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)正在經(jīng)歷一場史詩級的變革，向人工智能數(shù)據(jù)中心(AIDC)進(jìn)化。就像《變形金剛》里的汽車人一樣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心正逐步升級為超級智能的AIDC，成為各行業(yè)智能化升級的“加速器”。
- 技術(shù)層面差異
1、承載業(yè)務(wù)層面的差異
IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心Internet Data Center簡）：主要承載企業(yè)級應(yīng)用和數(shù)據(jù)存儲，如Web服務(wù)、數(shù)據(jù)庫管理和文件存儲等常規(guī)信息處理任務(wù)，涉及AI訓(xùn)練、推理類的應(yīng)用很少。
AIDC（自動識別和數(shù)據(jù)提取Automatic Identification and Data Capture簡稱）：為人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供算力、存儲和相關(guān)服務(wù)的數(shù)據(jù)中心。通過在數(shù)據(jù)中心中增設(shè)智能計(jì)算資源，提供AI模型訓(xùn)練、推理、數(shù)據(jù)存儲和處理等服務(wù)。
2、算力類型差異
IDC：以CPU為中心，適用于一般性的計(jì)算需求。
AIDC：以GPU類芯片為中心，提供并行計(jì)算，處理 AI模型訓(xùn)練所需的大量矩陣運(yùn)算。
3、技術(shù)架構(gòu)差異
IDC：采用馮·諾依曼的主從架構(gòu)，其中CPU 扮演指揮官的角色，負(fù)責(zé)分配任務(wù)給其他部件。這種架構(gòu)在面對大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)時存在“計(jì)算墻”“內(nèi)存墻”和“I/0 墻”等問題，限制了性能的進(jìn)一步提升。
AIDC：通常采用更加先進(jìn)的全互聯(lián)對等架構(gòu)，允許處理器之間，以及處理器到內(nèi)存、網(wǎng)卡等直接通信，減少了中心化控制帶來的延遲，突破主從架構(gòu)的算力瓶頸，實(shí)現(xiàn)了高效的分布式并行計(jì)算。
4、散熱模式差異
IDC：單機(jī)柜功率密度通常在 4~8千瓦之間，可裝載的服務(wù)器設(shè)備數(shù)量有限，算力密度相對較低，一般采用傳統(tǒng)的風(fēng)冷散熱。
AIDC：單機(jī)柜功率密度通常在 20~100 千瓦之間，主要采用液冷或風(fēng)液混合的散熱技術(shù)。液冷能夠更有效地帶走熱量，保證高性能計(jì)算設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。
- 商業(yè)模式差異
傳統(tǒng)IDC：被視為成本中心，客戶關(guān)注的是如何在有限的空間內(nèi)塞入更多的服務(wù)器。
新型AIDC：在AIDC時代，數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值創(chuàng)造的前沿。即，以GPU為代表的Token計(jì)算本身便可產(chǎn)生價(jià)值。用Token調(diào)用次數(shù)錨定產(chǎn)品價(jià)值，這在目前的文生文、文生視頻等生成式AI產(chǎn)品中司空見慣。AIDC的規(guī)模和能力的提升也將直接與盈利能力形成正比關(guān)系。
新型AIDC市場增量十分巨大，我們或?qū)⒂游磥硎?00萬倍增長的加速計(jì)算時代。除此之外，數(shù)據(jù)也將被快速地被訓(xùn)練和推理，信息的傳輸將變得更加實(shí)時化和無線化。數(shù)據(jù)的處理需求將不由人本身發(fā)起。想象一下，一輛新能源智能汽車在電能即將耗盡時，自動尋找充電樁的動作會產(chǎn)生多少計(jì)算？而在未來，這種場景將會充斥在硬件和系統(tǒng)之中。
目前，機(jī)器與機(jī)器的互聯(lián)稱之為M2M（Machine to Machine），而AI與AI的交互譯作A2A。在這個邏輯下，以B2B、B2C、C2C等商業(yè)模式構(gòu)成的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)，將被大量的M2M、A2A場景充斥。甚至，在不久的未來，具有智能的機(jī)器和人的協(xié)作、碳基和硅基的結(jié)合都會催生出數(shù)據(jù)的傳輸和處理需求。
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