បាតុភូត "Spikes" និងហានិភ័យនៃការរំខានដល់បន្ទុកកម្រិតម៉ាក្រូ។
មិនដូចមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យប្រពៃណី (DC) ដែលប្រើប្រាស់អគ្គិសនីក្នុងកម្រិតស្ថិរភាព និងអាចព្យាករណ៍ទុកជាមុនបាននោះទេ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធប្រតិបត្តិការ AI មានលក្ខណៈបន្ទុកដែលងាយនឹងប្រែប្រួល និងមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន។ ថ្លែងនៅក្នុងពិព័រណ៍ Computex 2026 លោក Yin Zheng អនុប្រធានប្រតិបត្តិទទួលបន្ទុកអាស៊ីបូព៌ា និងចិននៅ Schneider Electric បានសង្កត់ធ្ងន់ថា លក្ខណៈនៃបន្ទុក IT ដែលបម្រើ AI តម្រូវឱ្យមានយន្តការគ្រប់គ្រងថ្មីទាំងស្រុង ដោយសារតែការផ្លាស់ប្តូរភ្លាមៗនៃការផ្គត់ផ្គង់ថាមពល។
មូលហេតុនៃការប្រែប្រួលដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ គឺបណ្តាលមកពីរបៀបដែលគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដំណើរការ។ យោងតាមលោក Himanshu Prasad អនុប្រធានជាន់ខ្ពស់នៃក្រុមហ៊ុន Schneider Electric ក្នុងអំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាលទិន្នន័យ ឬការសន្និដ្ឋាន GPU រាប់ពាន់ត្រូវបានធ្វើឱ្យសកម្មដើម្បីដំណើរការក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ ដំណើរការនេះបង្កើតការកើនឡើងថាមពលភ្លាមៗយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងប្រព័ន្ធ ដែលបណ្តាលឱ្យមានការកើនឡើងនៃបន្ទុកក្នុងតំបន់ ("Spikes")។ បើគ្មានយន្តការដើម្បីធ្វើឱ្យរលូន និងគ្រប់គ្រងបន្ទុកទេ ការធ្វើសមកាលកម្មនេះនឹងបណ្តាលឱ្យមានការប្រែប្រួលយ៉ាងខ្លាំង ដែលគំរាមកំហែងដោយផ្ទាល់ដល់ស្ថេរភាពនៃខ្សែថាមពល។

លោក Himanshu Prasad បានចែករំលែករឿងនេះនៅឯ Computex 2026។
ការកើនឡើងនៃការប្រើប្រាស់អគ្គិសនីក៏បានជំរុញហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យាចូលទៅក្នុងយុគសម័យដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកផងដែរ។ ឧស្សាហកម្មទិន្នន័យសកលកំពុងឃើញការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងពីកន្លែងផលិតថាមពល 10-100 មេហ្គាវ៉ាត់ ទៅជា «គម្រោងធំៗ» ដែលមានសមត្ថភាពរហូតដល់ 1 ជីហ្គាវ៉ាត់ ដែលស្មើនឹងការប្រើប្រាស់អគ្គិសនីរបស់ទីក្រុងទំហំមធ្យម។
យោងតាមលោក Doug Warren អនុប្រធានជាន់ខ្ពស់នៃ AVEVA ក្នុងទ្រង់ទ្រាយនេះ គំនិតធម្មតានៃ "មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ" លែងឆ្លុះបញ្ចាំងពីការពិតបានត្រឹមត្រូវទៀតហើយ។ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI ទំនើបមានកម្រិតនៃភាពស្មុគស្មាញ ការប្រើប្រាស់ថាមពល និងតម្រូវការបច្ចេកទេសដែលអាចប្រៀបធៀបទៅនឹងស្មុគស្មាញឧស្សាហកម្មធុនធ្ងន់ដូចជារោងចក្រផលិតអាលុយមីញ៉ូម ឬរោងចក្រផលិតស៊ីមីកុងដុកទ័រធំៗ។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវតែដំណើរការជាបន្តបន្ទាប់ 24/7 ហើយមិនអាចអត់ឱនចំពោះការរំខានណាមួយបានឡើយ។
ទ្រង់ទ្រាយដ៏ធំសម្បើមនេះក៏នាំឱ្យមានហានិភ័យនៃការដួលរលំជាប្រព័ន្ធផងដែរ។ លោក Himanshu Prasad បានព្រមានថា នៅរោងចក្រថាមពលទ្រង់ទ្រាយ Gigawatt សូម្បីតែការរំខានរយៈពេលខ្លីលើបណ្តាញអគ្គិសនីដែលផ្តាច់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ ដែលបណ្តាលឱ្យថាមពលយ៉ាងច្រើនបាត់ភ្លាមៗ ក៏នឹងលោតត្រឡប់មកវិញតាមរយៈប្រព័ន្ធបញ្ជូន ដែលបង្កើតការធ្លាក់ចុះមិនសមាមាត្រ និងអាចបណ្តាលឱ្យបណ្តាញអគ្គិសនីក្នុងតំបន់ទាំងមូលដួលរលំ។
ការដោះស្រាយបញ្ហាប្រតិបត្តិការជាមួយដំណោះស្រាយកម្មវិធី "Grid Awareness"។
ដោយសារតែការកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងនៃថាមពលកំដៅ និងតម្រូវការស្មុគស្មាញជាច្រើនសម្រាប់ប្រព័ន្ធអេឡិចត្រូមេកានិច ការរក្សាវិធីសាស្ត្រប្រតិបត្តិការដោយដៃគឺហួសសម័យទាំងស្រុង។ លោក Yin Zheng អះអាងថា ប្រព័ន្ធពហុជីហ្គាវ៉ាត់ដែលមានភាពប្រែប្រួលខ្ពស់មិនអាចគ្រប់គ្រងបានដោយការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់មនុស្សតែម្នាក់ឯងនោះទេ។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះត្រូវតែប្រើប្រាស់ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម បញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងកម្មវិធីឆ្លាតវៃ ដើម្បីត្រួតពិនិត្យ និងរក្សាភាពជឿជាក់ពេញមួយវដ្តជីវិតនៃការរចនា និងចូលទៅក្នុងប្រតិបត្តិការជាក់ស្តែង។
ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យតាំងពីដំបូង អ្នកជំនាញណែនាំឱ្យមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្រ "ប្រតិបត្តិការដែលយល់ដឹងពីបណ្តាញអគ្គិសនី"។ លោក Doug Warren បានចែករំលែកថា ដំណោះស្រាយកម្មវិធីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ត្រូវតាមដានជាបន្តបន្ទាប់នូវការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងបន្ទុកការងារ AI ដោយហេតុនេះផ្តល់នូវការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវអំពីផលប៉ះពាល់ដែលត្រូវគ្នារបស់វាទៅលើបណ្តាញអគ្គិសនីជាតិ។
ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ នៅពេលដែលរោងចក្រ AI ដំណើរការក្នុងសមត្ថភាពកំពូល ដែលអាចបង្កឱ្យមានការជូនដំណឹងប្រព័ន្ធរាប់ពាន់ក្នុងពេលដំណាលគ្នា ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាគ្រប់គ្រងការជូនដំណឹងឆ្លាតវៃគឺមានសារៈសំខាន់។ ប្រព័ន្ធនេះជួយចាត់ថ្នាក់ និងដាក់ជាក្រុមការជូនដំណឹងអំពីកំហុស ដោយជួយវិស្វករប្រតិបត្តិការក្នុងការធ្វើអន្តរាគមន៍បច្ចេកទេសទាន់ពេលវេលា និងត្រឹមត្រូវ។
ការផ្ទុះឡើងនៃយុគសម័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្ហាញថា ការផ្តោតតែលើការរចនា GPU ជំនាន់ក្រោយដែលមានថាមពលខ្លាំងជាងនេះមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។ រលកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីនេះនឹងមិនកើតឡើងទេ ប្រសិនបើប្រទេស និងអាជីវកម្មមិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាដ៏សំខាន់មួយ៖ ការសាងសង់រោងចក្រ AI ទំនើបៗដែលឆបគ្នា និងប្រើប្រាស់បានយូរ និងការបង្កើតយន្តការ "រួមរស់" ប្រកបដោយសុវត្ថិភាពជាមួយនឹងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបណ្តាញអគ្គិសនីជាតិ។
នេះបើតាមកាសែត Thanh Nien។
ប្រភព៖ https://baoangiang.com.vn/the-gioi-doi-mat-nguy-co-soc-dien-vi-ai-a487803.html







Kommentar (0)