人工智能数据中心：扩大规模与拓展规模

　　执行摘要

　　本文件深入分析了现代人工智能数据中心实现规模扩大和扩展的技术基础。通过突出关键行业发展和高级扩展技术的持续演变，作者旨在强调在扩展的关键方面，包括人工智能硬件创新、模块化基础设施规划和复杂冷却方法等方面，需要行业范围内的协作方法。

　　您将了解到：

　　01人工智能与机器学习简介

　　获得人工智能（AI）、机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）的全面概述。本节解释了基本概念，包括模型、训练和推理。

　　02人工智能自2017年以来的演变

　　探索重要的AI里程碑，例如变革性的Transformer模型的出现。本节还强调了朝着更大规模的AI模型和增强计算能力的发展趋势。

　　03扩大人工智能基础设施规模

　　探讨现代AI数据中心扩张策略，关注扩张规模和扩展性。

　　04人工智能硬件的进步

　　了解半导体技术、芯片模块和封装技术的创新。深入了解高速网络和先进冷却系统。

　　05人工智能的未来趋势

　　探讨新兴趋势，例如分段模型、频率降低的同步和扩展分布式系统。本节还讨论了数据中心互联（DCI）对中长距离连接日益增长的需求。