O atual hype em torno da IA é apenas o início de uma grande transformação. A inteligência artificial já chegou ao nosso cotidiano e mudará muitos aspectos, como a nossa mobilidade. Nesse contexto, data centers e suas infraestruturas também continuarão evoluindo.

Consequências da IA

O poder do aprendizado de máquina entrou em nossas vidas de maneira impressionante – principalmente desde a publicação de grandes modelos de linguagem como o ChatGPT pela OpenAI. Chamamos essa tecnologia de inteligência artificial (IA). Mas é fácil esquecer que já vivemos com máquinas inteligentes há muito tempo, como sistemas de recomendação em mídias sociais e plataformas de streaming. Pesquisa, indústria e TI vêm perseguindo diferentes abordagens de IA há décadas.

A tendência de IA que agora tem uma influência considerável em nossas vidas cotidianas e profissionais traz consequências. Independentemente das aplicações, o aprendizado de máquina e os grandes modelos de linguagem requerem um enorme poder de computação.

Transformação abrangente

O atual hype da IA é apenas o começo de uma transformação maior. Pense no crescente nível de conectividade e automação em edifícios, na indústria ou no setor de mobilidade. Cada vez mais dados estão sendo gerados em todos os lugares e precisam ser conectados, processados e disponibilizados.

Os automóveis, por exemplo, estão se tornando computadores móveis e, juntamente com seus sensores, câmeras e sistemas online em conjunto com redes móveis, estão se tornando cada vez mais "famintos por dados". Eles comunicam-se quase constantemente com data centers remotos, onde seus dados podem ser usados para previsões de congestionamento de tráfego, por exemplo.

Para que os carros dirijam de forma autônoma, será necessário contar com sistemas ainda mais inteligentes e expansivos. Vemos um futuro em que equipamentos de rua, como os que a R&M oferece para telecomunicações, evoluirão de simples distribuidores passivos de fibra óptica para unidades de processamento adaptativas. Eles registrarão vastas quantidades de dados de unidades residenciais, centros empresariais, ruas, veículos etc., e os processarão no local ou os compartilharão com data centers na nuvem. Isso permitirá a otimização contínua da condução. Talvez os dados possam até ser usados para implementar outras ideias de IA.

Consequências para data centers

Vamos precisar de data centers cada vez mais avançados, que treinem sistemas de IA maiores e mais versáteis – a palavra-chave aqui é: Inteligência Artificial Geral. É claro que eles devem movimentar quantidades cada vez maiores de dados a velocidades cada vez maiores. A demanda no mercado de chips demonstra como os data centers estão mudando atualmente.

Tornar a infraestrutura – os data centers – pronta para IA é tão importante quanto os chips. Muitas vezes, esquece-se de que deve haver uma conexão entre os servidores e o armazenamento nos quais os modelos de IA e as aplicações externas que experimentamos como inteligência artificial estão hospedados. Estamos falando de toda a infraestrutura passiva, como painéis de conexão e cabos, mas também switches e roteadores, que permitem uma conectividade de ponta a ponta perfeita por meio de estruturas de rede bem projetadas.

Uma transformação profunda e de longo prazo também está ocorrendo nesse aspecto. Na R&M, apoiamos e moldamos essa transformação de acordo com nossa visão: "Oferecemos infraestrutura de rede para comunicação ilimitada".

Soluções para infraestruturas

Aqui está uma visão do nosso compromisso com o desenvolvimento inteligente da infraestrutura de data center:

• Oferecemos soluções de infraestrutura personalizadas que permitem que data centers processem grandes volumes de dados. Isso inclui a abordagem modular e a pré-montagem, facilitando a atualização rápida de um white space ou a migração de última hora para redes mais rápidas com cabeamento de fibra óptica de alta densidade. Atualmente, estamos desenvolvendo uma solução modular em que o rack é a menor unidade e já contém resfriamento, fonte de alimentação ininterrupta (UPS), controle de acesso, proteção contra incêndio, gerenciamento de cabos e sensores ambientais em um sistema de circuito fechado. Cada unidade isolada ou todas as unidades em rede podem ser gerenciadas e monitoradas de forma intuitiva pelo nosso software inteliPhy. Isso permite que os gerentes de data centers edge aumentem rapidamente o número de racks, ampliando assim o desempenho e a escalabilidade.
• Outro foco é a redundância. Data centers mantêm estruturas altamente redundantes para garantir a confiabilidade operacional necessária para aplicações de IA. Ao mesmo tempo, eles enfrentam altos custos por tempo de servidor em operação. Nenhum pacote de dados pode ser perdido ou chegar fora de sincronia. Atrasos ou o treinamento duplicado de um modelo de IA reduzem a margem. Isso se aplica não apenas ao aprendizado de máquina, mas também a aplicações como mineração de Bitcoin. Portanto, a redundância deve ser garantida para todos os componentes. No entanto, é importante desenvolver de forma equilibrada e economicamente viável as infraestruturas de computação e não computação. A R&M apoia isso com uma abordagem inclusiva e parcerias fortes. Elas nos permitem conectar de forma redundante elementos ativos, como resfriamento, UPS e proteção contra incêndio, com nossos cabos de alta qualidade e integrá-los em nossas soluções de racks de alta densidade. Como resultado, os data centers avançam rapidamente em direção à prontidão para IA e à migração para redes de 800 gigabits.
• Por fim, é preciso considerar monitoramento e gestão da infraestrutura de forma remota. Nestes aspectos, também lidamos com imensas quantidades de dados, e o aprendizado de máquina será a chave para o sucesso. Por exemplo, seria útil prever falhas, picos de carga e comportamento de temperatura. Para essas aplicações, a R&M fornece software inteligente e orientado ao usuário. Nossa solução de software DCIM já é capaz de documentar completamente as infraestruturas e monitorá-las 24 horas por dia. Uma enorme quantidade de dados de alta qualidade pode ser gerada com a integração de diversos sensores e componentes. Isso permite que nossos clientes usem aprendizado de máquina para otimizar a infraestrutura não computacional por conta própria. Isso pode ser de particular importância no resfriamento, otimizando o desenvolvimento de temperatura, a intensidade do resfriamento, o consumo de energia e as despesas operacionais. Os dados também podem ser usados para prever interrupções. Se a IA detectar quais componentes da infraestrutura – sejam unidades de computação, unidades não computacionais ou conexões de cabos – estão sujeitos a desgaste, falha ou operação incorreta, os data centers podem reagir ou se preparar de forma direcionada e eficiente.