Habe dieses informative Video auf der Website des Serverunternehmens Gigabyte gesehen ([https://youtu.be/2Q7S-CbnAAY?si=DJtU2mQ\_ZKRZ83Nf](https://youtu.be/2Q7S-CbnAAY?si=DJtU2mQ_ZKRZ83Nf)), die Kurzversion besagt, dass Servermarken jetzt komplette *Cluster* von Servern an Rechenzentren liefern, anstatt einzelne Maschinen. In dem hier gezeigten Beispiel handelt es sich um 8 Racks (plus ein zusätzliches für Verwaltung und Netzwerk), mit 4 Servern des *gleichen Modells* in jedem Rack und mit 4 Super-Advanced-GPUs des *gleichen Modells* in jedem Server. Um es Ihnen durchzurechnen: Das sind 32 Server oder 256 GPU-Beschleuniger pro Cluster. Beachten Sie, dass alle Server und GPUs vom gleichen Modell sein müssen, da sie so verbunden sind, dass sie im Grunde wie eine einzelne Maschine funktionieren. Einreichungserklärung: Der Grund dafür, dass dies höchstwahrscheinlich der Standardbaustein in allen KI-Rechenzentren sein wird, liegt darin, dass die Art und Weise, wie wir KI derzeit anhand großer Datensätze trainieren, die Parameter in die Milliarden- oder sogar Billionen-Höhe beläuft. Dies gilt insbesondere für LLMs, die uns ChatGPT und dergleichen gebracht haben. Die einzige Möglichkeit, mit diesen Billionen Parametern effizient umzugehen, ist die parallele Berechnung in einem Ausmaß, das wir noch nie zuvor gesehen haben. Daher dieses mutige neue Konzept, Hunderte oder sogar Tausende von Servern miteinander zu verbinden, sodass sie im Grunde ein einziger riesiger Server sind, der Tausende von GPUs von Nvidia oder anderen Marken beherbergt. Wirklich faszinierende Dinge, und ich habe nichts anderes in dieser Größenordnung gesehen, das derzeit für die Zukunft des KI-Computings vorgeschlagen wird. Hier ist die Website des im Video vorgestellten Clusters: [https://www.gigabyte.com/Industry-Solutions/giga-pod-as-a-service?lan=en](https://www.gigabyte.com/Industry-Solutions/giga-pod-as-a-service?lan=en)
https://old.reddit.com/r/Futurology/comments/1c62m01/the_future_of_data_centers_is_going_to_be_100s/