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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/think-smart-dynamo-ai-inference-data-center/
原文作者：NVIDIA
NVIDIA 的 Think Smart 系列文章聚焦于如何通过创新技术实现数据中心的能效优化。最近，我们一直在探讨如何通过使用 NVIDIA AI 平台和软件来最大化人工智能的价值。现在，我们正在将重点从训练转向推理，并探讨如何将智能集成到数据中心基础设施管理中，以应对不断增长的人工智能工作负载带来的挑战。
数据中心对能源的消耗日益增加，特别是当它们支持大规模的生成式 AI 应用时。为了持续推进计算的进步，同时负责任地管理能源消耗，我们必须探索创新的解决方案，将 AI 的能力直接应用于优化数据中心本身。这种自我优化能力是构建可持续、高效的未来计算环境的关键。
引入 Dynamo AI：DINOv2 驱动的数据中心优化
NVIDIA 正在利用其领先的 AI 技术来解决数据中心的可持续性问题，尤其是在推理方面。我们很高兴地推出 Dynamo AI，这是一个利用 AI 来优化数据中心运营和能效的框架。Dynamo AI 的一个关键组成部分是它集成了先进的视觉模型，例如 Meta 的 DINOv2 模型，该模型在理解和分析视觉数据方面表现出色。
Dynamo AI 的目标是实现数据中心基础设施的自适应管理。通过部署像 DINOv2 这样的模型，数据中心现在可以“看到”并“理解”其物理环境、服务器的运行状况以及能源使用模式，从而实现前所未有的洞察力。
DINOv2 在数据中心中的应用
DINOv2 模型因其出色的自监督学习能力而备受赞誉。它不需要大量的人工标注数据就能学习到强大的视觉特征表示。在 Dynamo AI 的背景下，我们将其应用于以下几个关键领域：
- 实时功耗监控和分析：DINOv2 可以处理来自内部摄像头和传感器的数据流，识别非标准的热点或冷却效率低下的区域。
- 基础设施健康预测：通过分析设备的外观和运行时的细微变化（即使是微小的物理或热学变化），模型可以预测潜在的故障，从而实现预防性维护。
- 工作负载与冷却的动态匹配：AI 可以根据服务器机架的实时热成像图和计算负载，智能地调整冷却系统的设置，确保以最低能耗达到最佳性能。
“将先进的 AI 模型直接应用于物理基础设施的管理，代表了数据中心运营的一个重大飞跃，”NVIDIA 基础设施软件部门的一位专家表示。“DINOv2 的强大泛化能力使其非常适合处理数据中心环境中复杂多变的视觉数据。”
推理能效的挑战与机遇
AI 模型的推理阶段，即模型投入实际应用并生成结果的阶段，是数据中心能耗的主要驱动力之一。与训练相比，推理通常涉及更频繁、更分散的计算任务，这使得管理和优化变得更加复杂。
Dynamo AI 旨在通过以下方式提高推理效率：
- 智能工作负载调度：根据特定 AI 任务的资源需求和冷却容量，将工作负载动态分配到最合适的 GPU 上。
- 能效感知优化：不仅仅关注吞吐量，还关注每瓦特性能（Performance per Watt），确保在提供所需服务的同时，能源消耗最小化。
- 延迟与功耗的平衡：为不同的服务级别目标（SLOs）找到功耗和延迟之间的最佳平衡点。
构建更智能、更可持续的未来
通过 Dynamo AI 框架，NVIDIA 展示了 AI 闭环反馈系统在数据中心管理中的巨大潜力。这是一个从感知（通过 DINOv2 捕获数据）到决策（AI 模型优化策略）再到行动（调整基础设施设置）的完整循环。
这种集成方法不仅有助于降低运营成本和碳足迹，还能延长硬件寿命，并提高整体系统的可靠性。随着 AI 需求的持续攀升，我们相信，只有通过像 Dynamo AI 这样智能驱动的解决方案，才能确保计算能力的未来发展是既强大又可持续的。
我们期待在未来的 Think Smart 文章中，深入探讨 Dynamo AI 在不同规模数据中心中的具体部署案例和量化效益。
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