AWS在此次re：Invent 2024活动上宣布在其数据中心导入全新设计，藉此因应人工智能运算发展背后带动效能与节能之间平衡需求，另外也透过进一步简化数据中心架构设计降低整体碳排放量。

　　过去18年以来，AWS持续精进其数据中心设计，并且在其中13年内推动搭载GPU加速的人工智能工作负载服务器，进而在全球累积达数百万名活跃用户，同时也有数十万名用户藉由AWS云端平台建构人工智能与机器学习服务，更以Bedrock服务建构自动生成式人工智能应用内容，使得AWS也必须持续更新其数据中心设计。

　　而在此次re：Invent 2024期间提出设计，AWS表示将在新数据中心设计导入简化配电与机械结构，并且使其使用可靠性达99.9999%，同时也让机架可能因配电问题影响运作的数量减少89%。

　　另一方面，AWS也通过简化配电降低过往因电力转换、分配系统等节点造成耗电、故障等问题，同时也减少机架备用电源与散热风扇配置数量，并且利用负压等方式排散服务器运作产生热气，进而降低整体耗电问题。

　　为了配合AWS新推出的客制化人工智能推论处理器Trainium2.以及诸如NVIDIA以Blackwell显示架构打造的GB200 NVL72运算方案，AWS也提出全新结合气冷与水冷散热设计，使其人工智能推论系统能更稳定运作，同时也能以最大限度使用电力推动运算效能，并且能使AWS减少原本必须预留电力， 让电力使用效率可大幅提升。

　　配合新散热设计，AWS预期可在未来2年内让服务器机架执行功率密度提高6倍，并且在后续进一步提高3倍。 而在此设计调整之后，AWS预期可让每个运算节点的工作负载额外提高12%执行效能，并且以更少服务器即可实现相同执行算力。

　　其他更新，则包含采用全新控制系统，并且能透过实时分析、自动故障排除，让服务器能维持最佳运作表现，使得其可靠性维持达99.9999%。 而藉由减少机械复杂结构，更可让数据中心整体运作能耗降低46%，同时也透过调整数据中心建筑使用混凝土成分与低碳钢材质，并且使用再生柴油驱动备用发电设施，使其整体潜藏碳排放量可降低35%。

　　因应新资料中心设计，AWS更与透过人工智能技术开发先进材料的Orbital Materials达成多年合作协议，预计在2025年底协助AWS建造更低碳排放的数据中心，而本身也会采用Amazon SageMaker HyperPod训练人工智能模型，并且在AWS云端平台对外开源提供使用，让更多业者能以此研究电池、 半导体相关先进材料与制程技术。

关键词：AWS 人工智能

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