Rearchitecting Datacenter Lifecycle for AI: A TCO-Driven Framework

📄 arXiv: 2509.26534v1 📥 PDF

作者: Jovan Stojkovic, Chaojie Zhang, Íñigo Goiri, Ricardo Bianchini

分类: cs.AI, cs.AR, cs.DC

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出面向AI数据中心生命周期的TCO驱动框架，优化构建、刷新和运营阶段

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI数据中心 总拥有成本(TCO) 生命周期管理 硬件刷新 运营优化

📋 核心要点

  1. 传统数据中心生命周期管理无法满足AI模型快速发展、资源需求增长和硬件多样化的需求，导致AI数据中心TCO高昂。
  2. 提出一个整体的生命周期管理框架，协调和共同优化数据中心构建、硬件刷新和运营三个阶段的决策，降低TCO。
  3. 通过实验证明，该框架能够显著降低AI数据中心的总拥有成本（TCO），最高可达40%，并为未来管理提供指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展推动了对AI推理基础设施的巨大需求，而这些基础设施主要由高端GPU提供支持。虽然这些加速器提供了强大的计算能力，但由于频繁的升级、密集的功耗和散热需求，它们也带来了高昂的资本和运营成本，使得AI数据中心的总拥有成本（TCO）成为云提供商关注的关键问题。然而，传统的数据中心生命周期管理（为通用工作负载设计）难以跟上AI快速发展的模型、不断增长的资源需求和多样化的硬件配置。本文重新思考了AI数据中心的生命周期方案，涵盖构建、硬件刷新和运营三个阶段。展示了电源、散热和网络配置的设计选择如何影响长期TCO。还探讨了与硬件趋势相符的刷新策略。最后，利用运营软件优化来降低成本。虽然每个阶段的优化都能带来好处，但要充分发挥潜力，需要重新思考整个生命周期。因此，提出了一个整体的生命周期管理框架，协调和共同优化所有三个阶段的决策，同时考虑工作负载动态、硬件演进和系统老化。该系统比传统方法降低了高达40%的TCO。利用该框架，为未来如何管理AI数据中心生命周期提供了指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决AI数据中心总拥有成本（TCO）过高的问题。传统数据中心生命周期管理方法无法有效应对AI工作负载的特殊需求，例如快速迭代的模型、不断增长的计算需求以及多样化的硬件配置。现有方法在电源、散热、硬件刷新和运营优化等方面存在不足，导致资源利用率低、能源消耗高，最终增加了TCO。

核心思路：论文的核心思路是采用整体的生命周期管理方法，将AI数据中心的构建、硬件刷新和运营三个阶段视为一个整体进行优化。通过协调和共同优化这三个阶段的决策，充分考虑工作负载动态、硬件演进和系统老化等因素，从而实现TCO的最小化。这种方法强调跨阶段的协同效应，避免了孤立地优化单个阶段可能导致的次优结果。

技术框架：该框架包含三个主要阶段：构建阶段、硬件刷新阶段和运营阶段。在构建阶段，需要考虑电源、散热和网络配置等因素，以支持未来的AI工作负载。在硬件刷新阶段，需要根据硬件发展趋势制定合理的刷新策略，以保持计算能力的竞争力。在运营阶段，需要利用软件优化技术来提高资源利用率、降低能源消耗。框架通过一个中央控制器协调这三个阶段的决策，并根据实时数据进行动态调整。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个整体的AI数据中心生命周期管理框架，打破了传统方法中各个阶段相互独立的局面。该框架能够综合考虑各个阶段的因素，实现全局优化，从而显著降低TCO。此外，该框架还能够根据硬件发展趋势和工作负载动态进行自适应调整，以保持数据中心的竞争力和效率。

关键设计：在构建阶段，论文考虑了不同电源和散热方案对长期TCO的影响，并提出了相应的优化策略。在硬件刷新阶段，论文研究了不同刷新频率和硬件配置对TCO的影响，并提出了基于硬件趋势的刷新策略。在运营阶段，论文利用软件优化技术，例如动态资源分配和功耗管理，来提高资源利用率和降低能源消耗。具体的参数设置和优化算法在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的生命周期管理框架能够显著降低AI数据中心的TCO，最高可达40%。与传统方法相比，该框架在电源、散热和硬件刷新等方面都取得了显著的性能提升。此外，实验还验证了该框架的自适应能力，能够根据硬件发展趋势和工作负载动态进行调整，以保持数据中心的竞争力和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各类AI数据中心，特别是需要处理大规模AI模型训练和推理的云服务提供商。通过采用该框架，可以显著降低数据中心的TCO，提高资源利用率，并为用户提供更具成本效益的AI服务。此外，该研究还可以为未来AI数据中心的设计和管理提供指导，促进AI技术的普及和发展。

📄 摘要（原文）

The rapid rise of large language models (LLMs) has been driving an enormous demand for AI inference infrastructure, mainly powered by high-end GPUs. While these accelerators offer immense computational power, they incur high capital and operational costs due to frequent upgrades, dense power consumption, and cooling demands, making total cost of ownership (TCO) for AI datacenters a critical concern for cloud providers. Unfortunately, traditional datacenter lifecycle management (designed for general-purpose workloads) struggles to keep pace with AI's fast-evolving models, rising resource needs, and diverse hardware profiles. In this paper, we rethink the AI datacenter lifecycle scheme across three stages: building, hardware refresh, and operation. We show how design choices in power, cooling, and networking provisioning impact long-term TCO. We also explore refresh strategies aligned with hardware trends. Finally, we use operation software optimizations to reduce cost. While these optimizations at each stage yield benefits, unlocking the full potential requires rethinking the entire lifecycle. Thus, we present a holistic lifecycle management framework that coordinates and co-optimizes decisions across all three stages, accounting for workload dynamics, hardware evolution, and system aging. Our system reduces the TCO by up to 40\% over traditional approaches. Using our framework we provide guidelines on how to manage AI datacenter lifecycle for the future.