NVIDIA разрабатывает новое открытое ПО, благодаря которому операторы ЦОД смогут получать более подробные данные о тепловом состоянии и иных параметрах работы ИИ-ускорителей. Предполагается, что это поможет решать проблемы, связанные с перегревом оборудования и его надёжностью, увеличив его срок службы и производительность. NVIDIA отдельно подчёркивает, что телеметрия собирается только в режиме чтения без слежки за оборудованием, а в ПО нет «аварийных выключателей» и бэкдоров. Да и в целом использование новинки опционально.
ПО обеспечивает операторам ЦОД доступ к мониторингу потребления энергии, загрузки, пропускной способности памяти и других ключевых параметров в масштабах всего парка ускорителей. Это помогает выявлять на ранних стадиях риски и проблемные компоненты и условия работы, отслеживать использование ИИ-ускорителей, их конфигурации и ошибки. Детализированная телеметрия становится всё важнее для планирования и управления масштабными инфраструктурами, говорит компания. ПО позволит:
Источник изображения: NVIDIA
Такой мониторинг особенно важен на фоне недавнего отчёта учёных Принстонского университета, в котором сообщается, что интенсивные тепловые и электрические нагрузки способны сократить срок службы ИИ-чипов до года-двух, хотя обычно предполагается, что они способны стабильно проработать до трёх лет. Современные ускорители потребляют 700 Вт и более, а высокоплотные системы — от 6 кВт. Из-за этого формируются зоны перегрева, происходят колебания энергопотребления и растёт риск деградации интерконнектов в высокоплотных стойках.
Телеметрия, позволяющая оценить потребление энергии в реальном времени, состояние интерконнектов, систем воздушного охлаждения и др. позволяет перейти от реактивного мониторинга к проактивному проектированию. Рабочие нагрузки можно размещать с учётом теплового режима, быстрее внедрять СЖО или гибридные системы охлаждения, оптимизировать работу сетей с уменьшением тепловыделения.
Также ПО может помочь операторам ЦОД выявлять скрытые ошибки, вызванные несоответствием версий прошивки или драйверов. Благодаря этому можно повысить общую стабильность парка ускорителей. Кроме того, без задержек передаваемые данные об ошибках и состоянии компонентов могут значительно сократить среднее время восстановления работы и упростить анализ причин сбоев. Соответствующие данные могут влиять на решения о тратах на инфраструктуру и стратегию её развития на уровне предприятия.
Источник изображения: NVIDIA
Как заявляют в Gartner, современный ИИ представляет собой «энергоёмкого и сильно нагревающегося монстра», разрушающего экономику и принципы работы ЦОД. В результате, предприятиям нужны специальные инструменты мониторинга и управления для того, чтобы ситуация не вышла из-под контроля. В ближайшие годы использование подобных решений, вероятно, станет обязательным. Кроме того, прозрачность на уровне всего парка оборудования становится необходимой для обоснования роста бюджетов на ИИ-инфраструктуру.
По словам экспертов, такие программные инструменты позволяют оптимизировать капитальные и операционные затраты на ЦОД и инфраструктуру, запланированные на ближайшие годы. «Каждый доллар и каждый ватт» должны быть учтены при эффективном использовании ресурсов.
Источник новости: servernews.ru
