从大型训练集群到小型边缘推理服务器，人工智能（AI）在数据中心工作负载中所占的比例日益增加。这意味着需要向更高机柜功率密度进行 转变。人工智能初创企业、一般企业、托管服务提供商和大型互联网企业现在必须考虑这些密度对数据中心物理基础设施设计和管理的影响。本白皮书探讨了人工智能工作负载的相关属性和趋势，并介绍了由此带来的数据中心挑战，并针对每个物理基础设施类别（包括供配电、制冷、机柜和软件管理）提供了应对此类挑战的指南。
近年来，我们目睹了人工智能的飞速发展，它改变了我们的生活、工作以及与技术的互动方式。生成式人工智能（如ChatGPT）的出现更是推动了这一发展。预测算法正在对医疗1、金融、制造2、交通3和娱乐等行业产生影响。与人工智能相关的数据需求也正在推动新的芯片和服务器技术的发展，致使非常高的机柜功率密度的出现。与此同时，市场对人工智能的需求十分巨大。以上所述因素的结合为设计和运营数据中心以支持这一需求带来了新的挑战。
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