人工智能的持續發展正在重塑數據中心設計與開發的基礎。隨著工作負載日益復雜且資源密集，運營商面臨著數據中心性能、可靠性和安全性方面的重重挑戰。若無法持續滿足工作負載需求，基礎設施將難以實現無中斷的擴展。

在本文中，我們將探討日益迫切的安全數據中心的控制需求，安全與信任如何與可管理性相結合，以及現場可編程門陣列（FPGA）為何能夠成為構建安全人工智能基礎設施的關鍵戰略使能器件。

人工智能數據中心需求的轉變

人工智能模型不僅改變了數據中心的功能，還改變了其構建方式。隨著工作負載以前所未有的速度增長，數據中心架構變得高度異構。它們通常將各種組件——圖形處理單元（GPU）、中央處理單元（CPU）、定制加速器、先進冷卻系統等——集成在同一機架內，使得基礎設施比以往任何時候都更大、更復雜。

這種本質上更為復雜的數據中心環境使其在管理上頗具挑戰性。每個組件都為架構帶來了獨特的屬性，從啟動時序到不同的遙測格式和故障響應。若沒有統一的控制層，哪怕是系統協調中微小的故障也可能像滾雪球一樣演變成更大的錯誤和系統停機。與此同時，不斷發展的數據中心接口和模塊化機架設計要求有能夠快速適應且不中斷運行的解決方案。

歸根結底，高性能不會是人工智能數據中心發展的唯一關注點。這些設施需要確定性、始終在線的控制和嵌入式安全功能，以便在日益分散的環境中可靠、安全地運行。

安全控制的重要性

人工智能已將控制從幕后功能轉變為數據中心運營的戰略支柱，要求系統在極端工作負載下表現出可預測性并能即時響應異常情況。確定性控制有助于確保這種一致性，支持組件間的可靠協調，避免出現延遲或失調。

隨著數據中心變得更加模塊化和多供應商化，安全性和信任必須融入控制功能之中。設備管理人員必須對系統內的每個組件和固件進行身份驗證和證明，并在整個生命周期內實施保護，以防止篡改和信息泄露。此外，系統還必須跟上不斷發展的標準和法規，從安全協議和數據模型（SPDM）標準的證明要求，到商業國家安全算法套件2.0（CNSA 2.0）等后量子框架的未來合規需求。

多層控制架構

為了保持韌性，數據中心依賴于分層控制系統：

●   服務器級基板管理控制器（BMC）：負責安全啟動、電源時序和健康狀態遙測功能。

●   機架級資源監控與控制（RMC）：集成數據、管理電源和冷卻，并協調安全操作。

●   衛星控制器：實時監測泄漏情況并立即隔離故障。

嵌入在這些控制器中的FPGA可對遙測數據進行標準化處理，實現實時故障響應，并連接Redfish、PMBus和通過PCIe的MCTP等協議。

FPGA作為戰略使能器件

基于硬件的解決方案可提供軟件無法比擬的確定性控制。萊迪思FPGA提供：

●   即時響應能力。當人工智能工作負載在極端溫度和功率水平下運行時，毫秒之差都至關重要。萊迪思FPGA可實現納秒級時序和實時故障響應，在液體冷卻泄漏等潛在破壞性事件發生時立即采取行動。

●   并行處理和接口靈活性。傳統串行處理無法支持充滿傳感器和加速器的機架。萊迪思FPGA可同時處理I3C、PMBus/SMBus、通過PCIe的MCTP、I2C、SPI和GPIO等多種協議，避免瓶頸并實現可擴展性。

●   內置安全功能。作為最先啟動和最后斷電的器件，適用于安全控制的萊迪思FPGA可作為硬件信任根（HRoT），執行安全啟動和證明，確保只有受信任的固件和系統組件才能運行。

●   加密靈活性。萊迪思FPGA支持部署后重新配置，為開發人員提供所需的靈活性，以支持隨著標準不斷發展而推出的新的更新和后量子加密（PQC）算法。

為數據中心的進一步發展做好準備

隨著數據中心不斷擴展并納入更多樣化的硬件組件，運營商將需要在性能與信任之間取得平衡。控制、安全性和適應性必須相結合，以確保在不斷演進的人工智能基礎設施中實現韌性和可靠性。