人工智能和光纖技術(shù)對數(shù)據(jù)中心的影響

　　人們通常從電影中了解一些似乎與現(xiàn)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(shù)大型汽車公司都在投入巨資將這項技術(shù)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?qū)嵤┱Z音和面部識別、自然語言處理、唇讀、藝術(shù)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(jīng)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(jù)其個人喜好提供新聞更新和廣告。

　　但是在這些背景中發(fā)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(fā)等企業(yè)開發(fā)和部署人工智能的一些應(yīng)用。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的預測，到2022年，人工智能衍生的商業(yè)價值預計將達到3.9萬億美元。

　　那么人工智能技術(shù)如何對數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生影響?早在2014年，谷歌公司就在其中一個數(shù)據(jù)中心設(shè)施中部署了Deepmind AI(使用機器學習和人工智能的應(yīng)用程序)。其結(jié)果是，能夠?qū)?shù)據(jù)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(chǎn)生了該數(shù)據(jù)中心有史以來最低的PUE。基于這些顯著的成本節(jié)省，谷歌公司希望在其他數(shù)據(jù)中心中部署該技術(shù)，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(qū)，讓世界更緊密地聯(lián)系在一起”，F(xiàn)acebook公司的應(yīng)用機器學習白皮書從數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施視角進行概述，它描述了支持全球范圍內(nèi)機器學習的硬件和軟件基礎(chǔ)設(shè)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(shù)據(jù)，還需要20個計算機的exaflops計算量，也就是整個培訓周期內(nèi)需要200億億次數(shù)學運算。

　　但是對于數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施呢?人工智能將如何影響企業(yè)希望構(gòu)建、租賃或升級所有不同規(guī)模和類型的數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和部署，以適應(yīng)這種創(chuàng)新的、節(jié)約成本，甚至挽救生命的技術(shù)?

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

　　這些帶寬需要使用更加復雜的架構(gòu)設(shè)計，并在多個數(shù)據(jù)中心設(shè)施內(nèi)部和跨多個設(shè)施進行分布，其中需要采用脊柱和葉脊網(wǎng)絡(luò)，而人們正在關(guān)注超級葉脊網(wǎng)絡(luò)，為所有復雜的算法提供在不同設(shè)備之間流動數(shù)據(jù)的高速公路，并最終回到受體。

　　數(shù)據(jù)中心的技術(shù)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(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。光纖已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)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(wǎng)絡(luò)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(shù)?

　　傳統(tǒng)的三層網(wǎng)絡(luò)使用核心、聚合和邊緣交換來連接數(shù)據(jù)中心內(nèi)的不同服務(wù)器，其中服務(wù)器間流量通過活躍設(shè)備在南北方向上相互通信。然而現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)是使用兩層脊柱和葉脊網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的，其中服務(wù)器由于超低延遲需求通過生產(chǎn)和培訓網(wǎng)絡(luò)而在東西方向上相互通信。

　　自從2010年IEEE推出40G和100G網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)標準以來，已經(jīng)出現(xiàn)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(shù)。40G和100G這兩種技術(shù)都使用一對光纖在兩個設(shè)備之間傳輸信號。無論人們使用哪種設(shè)備或在該設(shè)備中安裝哪個收發(fā)器，這都是通過兩根光纖進行的簡單數(shù)據(jù)交易。

　　但是IEEE批準了40G以及更快的網(wǎng)絡(luò)解決方案之后，其競爭對手之間改變了游戲規(guī)則?，F(xiàn)在人們正在研究使用標準認可的或?qū)Ｓ械摹⒉豢苫ゲ僮鞯腤DM技術(shù)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(xié)議(MSA)和工程技術(shù)接收)，或20芯光纖(10根傳輸，10根接收)。

　　還有一些困惑嗎?那么請參閱下表，通常稱為不同物理介質(zhì)相關(guān)(PMD)的字母表，它定義了物理層屬性，如介質(zhì)類型、連接器類型和距離功能。

　　表1. 40G以太網(wǎng)

　　表2. 100G 以太表

　　表3. 400G以太網(wǎng)

　　因此現(xiàn)在已經(jīng)簡化了一切，以下進行簡單的總結(jié)。

　　如果企業(yè)希望繼續(xù)使用經(jīng)過標準認證的解決方案，并降低光學器件成本，因為企業(yè)不需要單模光纖的長距離功能，那么可以選擇多模并行光學器件，這樣就可以突破更加快速的40G或100G開關(guān)端口分為較小的10或25G服務(wù)器端口。

　　如果企業(yè)希望延長已安裝的雙工光纖的使用壽命，并且不介意與其首選硬件供應(yīng)商保持聯(lián)系而不需要互操作性，并且不需要更長的距離，則可以選擇其中一種多模WDM解決方案。