超大规模数据中心提供支持云计算、人工智能模型训练和其他大型工作负载所需的巨大容量

云在哪里？这是一个简单的问题，但很少有人会问。尽管云计算在我们现代数字生活的方方面面都发挥着关键作用。

与普遍的看法相反，云并不只是存在于以太中。最终用户确实可以从几乎任何地方访问它，但这并不意味着云本身无处不在。

实际上，云是由物理数据中心内运行的互连服务器和其他基础设施组成的。具体来说，云提供商依靠一种特定类型的数据中心为其服务提供基础：超大规模数据中心。

超大规模数据中心与传统数据中心有何不同？

简单来说，超大规模数据中心的独特之处在于其规模非常庞大。大多数超大规模设施面积达 10,000 平方英尺或更大，可提供足够的空间来容纳数千台服务器。它们还需要可靠的本地电网来提供电力以保持所有这些服务器的运行。使用超大规模数据中心的公司可能需要在一次部署中消耗数百兆瓦的电力，尤其是在人工智能改变格局的情况下。

在一个设施中运行如此多的服务器不可避免地会产生大量热量。因此，超大规模数据中心通常需要先进的冷却功能，例如直接到芯片的液体冷却，特别是为支持 AI 训练等高密度工作负载。

与其他类型的数据中心相比，消费者甚至大多数企业 IT 专业人员不会花太多时间考虑超大规模数据中心及其重要性，这是有道理的。毕竟，绝大多数组织从来没有理由使用超大规模数据中心——至少没有直接理由。

谁使用超大规模数据中心？

超大规模数据中心提供巨大的空间和电力，以支持来自全球一些最大数字服务提供商的最大工作负载。当然，这包括云提供商，也包括主要的 SaaS 和内容提供商。这群精选的公司基本上构成了超大规模数据中心的整个全球市场。他们通常被称为“超大规模者”。

在某些情况下，这些超大规模企业会投入大量资金来获得土地并为自己建立数据中心。这可以帮助他们有信心获得符合其需求的设施。在其他情况下，他们可能会决定利用全球托管提供商的资源和专业知识。超大规模企业在技术上足够精明，可以设计和构建自己的数据中心，但在每种情况下这样做并不合理。

通过与 Equinix 这样的主机托管合作伙伴合作，超大规模数据中心运营商可以获得专门的批发服务，该服务完全符合他们的需要。他们仍然会亲自设计和运营他们想要的超大规模数据中心部署。唯一的区别是，他们会让其他人来负责购买土地、管理施工过程、采购能源以及实现效率和可持续性目标。

超大规模数据中心通常建在哪里？

由于超大规模数据中心需要在一个位置拥有如此多的空间和电力，因此它们通常位于更偏远的地方，与主要大都市相比，这些地方的房地产和能源价格往往更便宜。在这些地方，也更容易找到具有电网容量的大片土地，以便在其上建造一个拥有多个超大规模设施的互联园区。

确实，在农村地区建设超大规模数据中心可能会导致更高的延迟，因为数据流量需要覆盖更长的距离才能到达设施。然而，这通常不是问题，因为服务提供商倾向于使用超大规模数据中心来支持对延迟不太敏感的工作负载。作为一个例子，让我们考虑一下超大规模数据中心如何支持某些 AI 工作负载。

AI 模型训练和模型推理工作负载对基础设施的要求不同，因此最好使用不同类型的数据中心来支持它们。模型训练涉及处理大量数据以建立模式识别，因此需要大量的计算能力。另一方面，训练不涉及实时数据集，因此网络延迟不是主要问题。这些因素的结合使得超大规模数据中心非常适合承载模型训练工作负载，尤其是对于具有特别庞大的训练数据集的大型语言模型 (LLM)。

如何充分利用超大规模数据中心

虽然超大规模数据中心往往位于偏远地区，但这并不意味着它们应该与世隔绝。事实上，确保连通性对于充分发挥超大规模数据中心的价值至关重要。

回到我们的 AI 示例，模型训练只是分布式 AI 工作流的一个方面。模型推理工作负载较小，对延迟更敏感，因此它们通常托管在战略位置的主机托管数据中心，这些数据中心更靠近最终用户。拥有高性能网络基础设施来持续在训练和推理位置之间移动数据至关重要。

虽然企业通常不会直接使用超大规模数据中心，但它们往往是托管在那里的服务的目标客户。例如，使用服务提供商提供的 LLM 的企业将间接受益于在超大规模数据中心进行的模型训练。

企业很少从超大规模数据中心内部连接到服务。相反，服务提供商会从超大规模设施设置网络延伸到企业客户所在的任何地方。在附近的主机托管数据中心内构建网络节点是一种快速简便的方法，因为很有可能许多企业客户已经在那里部署了。

这就是为什么服务提供商可以通过在全球平台上获取超大规模服务来获得最大价值，该平台还包括主机托管和数字基础设施服务。

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