AIとデータセンターの相互依存

2か月前にFacebookのザッカーバーグとテスラのマスクがAIをめぐって口論したことから、ちょうど終わったダブル11ショッピングカーニバルでアリババデータセンターのAIディスパッチャー「大玲」が正式に就任したことまで、AI（人工知能）技術は過去2年間で世界中で人気を博しました。「大玲」は数万台のサーバーを自動的に管理し、最適なコンピューティングリソースの配置計画を迅速に提供できます。アクセス回数に基づいてアプリケーションとデータを継続的に移動し、怠惰なデバイスがないようにしています。 「大嶺」以外にも、機械操作係、機械買い物ガイド、インテリジェントカスタマーサービス、AIデザイナー、機械ピッカー、コンピューター室巡回係など、一連のAI製品がダブル11カーニバル前夜に稼働し、AI製品と技術はアリババのデータセンターの隅々まで深く浸透した。アリババだけでなく、国内3大インターネット企業BATも独自のAI開発戦略を発表している。2017年第2四半期の財務報告で、BATはAIの計画と進捗状況を発表した。BATはAIの戦略的重要性についてコンセンサスに達している。これはクラウドコンピューティングとビッグデータに続く新たな技術分野である。

AIとデータセンターも切っても切れない関係にあるため、両者を合わせて論じる人も多く、最近では両者の組み合わせに関する議論が相次いでいます。間違いなく、データセンターに AI を導入することは双方にとって良いことであり、相互に利益をもたらします。両者は密接に関連し、相互に依存していると言っても過言ではありません。一方では、AI の需要が将来のデータセンター需要の成長の主な原動力となり、他方では、AI 技術がデータセンターの運用効率の向上に役立ちます。

AI の開発には、タスクを完了するための高速コンピューティング能力が必要です。AI が 60 年前に提案され、今になってようやく普及したのはこのためです。データ センターのインフラストラクチャが不完全だったため、AI は開発の土壌を失っていました。クラウドコンピューティング、ビッグデータ、仮想化などの新技術の登場と、データセンターの計算能力の大幅な向上により、単位時間あたりの計算能力はますます高速化し、AIに信頼性の高い現実世界の技術基盤を与えています。データセンターのコンピューティング、データ、ネットワーク リソースは、AI が根付き、成長するための土壌です。データセンターに優れたインフラストラクチャを構築することによってのみ、AI をより良く開発することができます。今年7月現在、インターネットデータセンター事業のライセンスを保有する企業は1,322社に上ります。データセンターの市場規模は拡大を続けており、年間平均成長率は40％近くに達しています。データセンター分野の急速な成長は、AIに優れたハードウェア基盤を提供してきました。 AI によって実現されるすべての機能はコンピューティングに依存しており、高速なコンピューティング能力があって初めて AI によって指定されたタスクを短時間で完了することができます。データセンター建設の拡大と新技術の導入・応用により、計算能力は大幅に向上し、単位時間あたりの計算速度はますます高速化しています。AIはデータセンターの高速計算能力を利用して計算を完了し、計算結果に基づいて操作指示を出します。 AIの計算結果が正しいかどうかは、サンプル数が十分かどうかによって決まります。AIには膨大なサンプルデータが必要であり、この規模のデータはデータセンターでしか提供できません。データセンターは、当然ながら大規模なデータベースです。毎日生成され転送されるデータの量は飛躍的に増加しています。AI がこのデータを取得して初めて、望ましい結果を計算したり、アルゴリズムに基づいて対応する制御命令を実行したりできるようになります。 AI アルゴリズムは、データセンターから提供される大量のトレーニング データに依存しています。これに基づいて機械学習が実行され、AI 予測の精度が向上します。データの量が AI アルゴリズムの精度を直接決定します。したがって、データセンターが大きいほど、AI アルゴリズムの実装に必要な栄養素が多く含まれているため、AI に好まれる可能性が高くなります。データセンター建設の継続的な拡大とデータ処理能力の継続的な強化により、AIの発展が大きく促進されました。

AI はデータセンターにとっても非常に重要であり、主にデータセンターの運用と保守、エネルギー効率管理に反映されます。アリババデータセンターが「Daling」を立ち上げたのと同じように、データセンターの運用・保守効率を向上させ、大量の手作業の処理作業を「Daling」に引き継いで、データセンターの運用・保守における人的苦痛を解決することが目的です。将来、データセンターはソフトウェア定義へと発展し、管理と制御はすべてソフトウェアコントローラーによって完了します。コントローラーがますますインテリジェントになって初めて、データセンターは真に人間から解放されます。コントローラーへの人からの指示がなければ、コントローラーは依然としてデータセンターのさまざまな運用と保守活動を単独で実行することはできません。しかし、AIテクノロジーを使用してAIの学習能力を活用し、過去の管理データから学習し、インテリジェントな分析を実行して実質的で正確な決定を得ることができれば、人間の経験に頼って判断するよりも正確になります。 AIは大量の技術的特徴を素早く記憶し、コントローラーの使い方を習得できるため、人間よりもデータセンター管理に適しています。スタッフの退職、変更、ミスなどを考慮する必要はありません。コントローラーはAIの計算結果に基づいて正しい操作指示を自動的に実行します。 AI はトラフィック監視における潜在的なセキュリティの脆弱性を特定し、感染したシステムを自動的に隔離して、マルウェア、ウイルス、ランサムウェアの拡散や蔓延を防ぐこともできます。 AIは、データセンター内のすべての機器のソフトウェアとハ​​ードウェアの操作ログとアラーム情報をインテリジェントに識別し、リアルタイムで監視し、異常な障害が見つかった場合は自動的に特定して隔離し、ビジネスに影響が及ばないようにします。AIがうまく機能すれば、障害を予測して予防措置を講じたり、隠れた危険を事前に発見して障害を回避したりすることもできます。 AIはデータセンターの省エネにも重要な役割を果たします。AIはデータセンターの電力消費量や放熱量、システムの状態や容量を自動的に検出し、エネルギー消費量に基づいて調整を行うため、データセンターは常に最適な動作状態になり、エネルギー消費量は最適なレベルになります。周知のとおり、2016年の人間対機械の戦いでは、Googleが設計した「AlphaGo」ロボットが中国と韓国の囲碁名人を破りました。「AlphaGo」はGoogleのDeepMindプロジェクトから生まれました。 GoogleのAIはロボットだけではありません。同社は自社のデータセンターにもDeepMindを適用。サーバーや関連機器を制御してデータセンターの一部を管理することで、電力効率を15％向上させ、データセンターのエネルギー消費レベルを大幅に削減しました。

AI とデータ センターの発展は相互に促進し合います。データ センターは AI に優れた基本的なコンピューティング ツールと環境を提供する一方で、AI はデータ センターにさらなる開発機会をもたらし、コスト効率を向上させ、データ センターをより効率的、安全、スマートにします。今後の発展の過程では、AIとデータセンターの統合がますます近づいていきます。どちらも相手なしでは生きられないというのは本当であり、彼らの関係は唇と歯のように密接です。