机器学习将显著改变数据中心经济，并为改善未来铺平道路。随着机架开始装满ASICs、GPU、FPGAs和超级计算机，机器学习和人工智能已经进入数据中心，并正在改变超大规模服务器场的外观。
模块化数据中心适用于需要快速部署、灵活性高、成本控制和可移植性的场景，但在面对大规模需求、定制化需求、长期投资和复杂性等情况下可能会显得不太适用。因此，在选择建造方式时，需要综合考虑实际需求、预算和长期发展规划等因素。
数据中心格局正在经历一场深刻的变革。AI/ML工作负载的集成、可扩展性的重新定义，以及支持AI的大型园区的战略发展共同标志着数据中心故事的新篇章。这不仅仅是为了满足需求，这是为了引导我们走向一个充满活力且可持续的数据驱动的未来。
机器学习可以检查数万亿字节的历史数据，并在几分之一秒内将参数应用于其决策，因为它的行动速度比任何人都快。当您跟踪数据中心的所有活动时，这很有帮助。供应商和数据中心运营商利用机器学习解决的两个主要问题是提高效率和降低风险。
冷却数据中心的最简单方法是安装空气交换器，通过服务器室生成冷空气。但是，如果想要节省资金，至少从长远来看，更好的方法可能是在每个机架上安装空气交换器，并使用它们为单个机架的服务器降温。
数据中心的冷却比通常看起来要复杂得多。要做到这一点，必须考虑各种因素，例如使用哪种类型的冷却系统，如何在数据中心内安排设备，以及如何收集有关冷却性能的数据。简单地将空气吹到冷却设备上也许可以完成任务，但可能不是最具成本效益或节能的方式。
减少服务器的噪音排放可能不是大多数数据中心运营商的首要任务。但是，一旦优化了运营的其他方面，例如能源消耗，投资于降低服务器噪音——这在大多数情况下不是特别困难或昂贵——是提高员工生活质量的有效方法。作为回报，许多减少服务器噪音的步骤提供了提高服务器效率的额外好处。
机器学习可以检查数万亿字节的历史数据，并在几分之一秒内将参数应用于其决策，因为它的行动速度比任何人都快。当您跟踪数据中心的所有活动时，这很有帮助。供应商和数据中心运营商利用机器学习解决的两个主要问题是提高效率和降低风险。
将人工智能纳入不断扩大的数据中心行业不仅是技术进步，也是可持续发展的关键一步。随着我们对数字服务的依赖增加，我们减轻数据中心对环境影响的责任也随之增加，数据中心目前占据了国家相当大一部分电力资源。人工智能成为应对这一挑战的必要工具，为加强能源安全和推进其雄心勃勃的净零目标提供了一条战略途径，并承诺创造一个更加绿色的未来...
在许多服务器机房中，人类是一个常见的存在。服务器经常更新或需要定期维护的数据中心往往有更多的技术人员在服务器机房长时间工作。此外，在某些情况下，服务器机房也位于办公空间内，使附近办公室的工作人员长期受到服务器噪音的影响。
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