人工智能正在改变数据中心游戏。如果数据中心托管需要大量密集的架子和数百个GPU的AI发动机，则必须发生变化。现有的数据中心和传统设计将无法应付AI要求。新兴解决方案是自定义数据中心以满足AI需求。在此TechRepublic Premium功能中，讨论如何将这些数据中心成功构建以成功托管AI。
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AI数据中心的最佳实践
计划或构建AI数据中心的那些因素有许多因素，如果他们取得成功，则必须考虑到他们：
考虑外包AI
外包是数据中心空间中生活的事实。例如，大型大众和托管提供商从缺乏存在的本地市场的其他数据中心租赁了空间。这些年来，企业数据中心也已经卸载了许多功能，将某些装备和应用程序保存在内部，并使用其他数据中心来处理其他所有功能。为什么AI有什么不同？在内部功能很薄的地方，或者发现想要的功率，冷却和整体基础架构需要使用附近数据中心的服务来提供AI服务。对于某些人来说，如果没有购买全新的数据中心的手段，AI的外包可能是前进的唯一途径。
分阶段的方法
那些有深层口袋的人可能能够一口气将整个AI数据中心扣篮。但是，对于现有的数据中心，由于许多变量（例如功率可用性和经济性），使它们适应或改造它们以适应更高密度或甚至不可能是不可能的。对于大多数不走AI外包路线的企业，需要进行分阶段的方法。如果需求存在，他们可以添加一个或两个AI服务器，并以相对较低的计算密度速率离开数据中心。即使电源受到限制，许多数据中心也可能能够设法添加至少几个AI服务器。此外，只需要为几件设备实施液体冷却，就可以降低液体技术的学习曲线并降低成本。必须理解的是，将数据中心从每平方英尺200瓦移动到400瓦或更多是一项重大任务。它也可能会破坏目前支付账单的现有数据中心流量。牺牲现有的商业模式是为了利用人工智能可能是不明智的。在许多情况下，分阶段的方法是更好的策略。
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