Rearchitecting Datacenter Lifecycle for AI: A TCO-Driven Framework
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
- 传统数据中心生命周期管理无法满足AI模型快速演进、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。
- 论文提出一个整体生命周期管理框架，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。
- 实验结果表明，该系统相比传统方法可降低高达40%的TCO，为未来AI数据中心生命周期管理提供了指导。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）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。传统的为通用工作负载设计的数据中心生命周期管理难以跟上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。现有数据中心生命周期管理方法是为通用工作负载设计的，无法有效应对AI工作负载的特殊需求，例如快速演进的模型、不断增长的资源需求和多样化的硬件配置。这导致了硬件利用率低下、能源浪费和运营成本增加。
核心思路：论文的核心思路是重新设计AI数据中心的整个生命周期，从构建、硬件刷新到运营，进行整体优化。通过协调和共同优化这三个阶段的决策，可以更好地适应AI工作负载的动态变化和硬件的快速发展，从而降低TCO。这种整体性的方法考虑了工作负载、硬件和系统老化等因素，以实现更高效的资源利用和更低的运营成本。
技术框架：论文提出的生命周期管理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，重点关注电源、散热和网络配置的设计，以降低长期TCO。在硬件刷新阶段，根据硬件发展趋势制定合理的刷新策略，避免过早或过晚的硬件更换。在运营阶段，利用软件优化技术，例如资源调度和能耗管理，来降低运营成本。这三个阶段相互关联，需要进行协同优化。
关键创新：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。该框架能够协调和共同优化构建、硬件刷新和运营三个阶段的决策，从而更好地适应AI工作负载的动态变化和硬件的快速发展。此外，该框架还考虑了工作负载、硬件和系统老化等因素，以实现更高效的资源利用和更低的运营成本。
关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体技术细节。但是，论文强调了在构建阶段需要仔细设计电源、散热和网络配置，以降低长期TCO。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。在运营阶段，需要利用软件优化技术，例如资源调度和能耗管理，来降低运营成本。这些设计都需要根据具体的AI工作负载和硬件配置进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，论文提出的整体生命周期管理框架相比传统方法可降低高达40%的TCO。这一显著的提升表明该框架能够有效地协调和优化AI数据中心的各个阶段，从而实现更高效的资源利用和更低的运营成本。具体的实验设置和对比基线未在摘要中详细说明，但40%的TCO降低幅度足以证明该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于云服务提供商、大型企业和研究机构等，用于构建和管理更高效、更经济的AI数据中心。通过降低AI数据中心的TCO，可以加速AI技术的普及和应用，推动人工智能在各个领域的创新和发展。该框架为未来AI数据中心的设计和运营提供了重要的参考。
📄 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.