机器学习如何推动数据中心发展？( 二 )_1、前言大数据革命引发了数据中心的爆

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1、前言

大数据革命引发了数据中心的爆炸式增长，这些中心正在以越来越高的速率消耗能源。本文回顾了两种提高数据中心效率的标准方法，并认为第三种方法-机器学习-是最佳解决方案。

天网， VIKI和HAL 9000就是一些具有机器学习功能的AI的例子。创建它们的目的是解决对人类而言过于复杂的问题，并通过神经网络对其进行控制，以提高效率，安全性和成功率。当然，电影需要对立面，因此这些AI奇迹给了不利的黑暗面——但是这种复杂的机器学习是真实的并且已经成功实现。

自2000年代以来，数据中心已经激增。一个大型电子商务服务数据中心仅用几个19英寸机架来部署所需的服务器，存储器，以及网络设备。如今，超大型数据中心成千上万的硬件设备部署在数千个机架上。它们源自本地办公室的小型服务器，现已发展成为超大型设施，以维护我们的物联网和所有相关数据。美国人使用的数据，流程，连接性和存储量需要大量电力，这意味着数据中心是主要的能源消耗者。占全国年用电量2%的行业和政府专家正致力于提高效率，因为预计数据中心的需求将会增加。