The Complete Guide to AI Data Centers : Infrastructure, GPUs, Power, Cooling, Networking, and the Engineering Behind Modern Artificial Intelligence
Lingua: inglese
Editore: Independently Published Sep 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - The Complete Guide to AI Data Centers takes readers inside the facilities that make modern artificial intelligence possible-from individual processors and servers to massive GPU clusters consuming megawatts of electricity.Written for readers who want to understand not merely what AI data centers are, but how they actually work, this book explores the interconnected technologies required to build and operate computing infrastructure at unprecedented scale.Beginning with the fundamentals of data centers and AI workloads, the book progresses through GPU and accelerator architecture, high-bandwidth memory, parallel computing, distributed training, high-density server racks, high-performance storage, and large-scale cluster design.It then examines one of the defining engineering challenges of the AI era: connecting thousands of processors quickly enough for them to function as a coordinated computing system. Readers are introduced to InfiniBand, high-speed Ethernet, NVLink, RDMA, optical networking, network topology, bandwidth, latency, and the communication demands of distributed AI workloads.But computation is only part of the story.Modern AI infrastructure creates extraordinary demands for electricity and cooling. The book explores utility power, electrical distribution, redundancy, UPS systems, high-density rack power, thermal management, direct-to-chip liquid cooling, coolant distribution units, heat rejection, and the transition away from traditional air-cooled data center designs.Additional topics include: - AI training versus inference infrastructure- GPU servers and accelerator clusters- HBM and modern memory architecture- Parallel and distributed computing- AI storage and data pipelines- Cluster scheduling and orchestration- Reliability and fault tolerance- Power delivery and energy consumption- Liquid cooling and high-density thermal management- Network bottlenecks and performance- Hyperscale AI infrastructure- Capacity planning and operations- AI factories and emerging data center architectures- The future of computing infrastructureRather than treating servers, networking, power, and cooling as independent subjects, The Complete Guide to AI Data Centers shows how these systems interact-and why advances in one part of the infrastructure often create entirely new challenges elsewhere.Whether you are an IT professional, engineer, technician, data center worker, technology investor, student, AI enthusiast, or simply curious about the enormous physical infrastructure behind artificial intelligence, this book provides an accessible path from fundamental concepts to the architecture of today's most advanced AI computing facilities.AI may be digital. The infrastructure that makes it possible is very real. …
Codice articolo 9798174114579
- Titolo
- The Complete Guide to AI Data Centers : Infrastructure, GPUs, Power, Cooling, Networking, and the Engineering Behind Modern Artificial Intelligence
- Autore
- Ricky Gutierrez
- Editore
- Independently Published Sep 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798174114579
- Peso dell'articolo
- 200 grammi
- Dimensioni
- 216x140x12 mm
The Complete Guide to AI Data Centers takes readers inside the facilities that make modern artificial intelligence possible—from individual processors and servers to massive GPU clusters consuming megawatts of electricity.
Written for readers who want to understand not merely what AI data centers are, but how they actually work, this book explores the interconnected technologies required to build and operate computing infrastructure at unprecedented scale.
Beginning with the fundamentals of data centers and AI workloads, the book progresses through GPU and accelerator architecture, high-bandwidth memory, parallel computing, distributed training, high-density server racks, high-performance storage, and large-scale cluster design.
It then examines one of the defining engineering challenges of the AI era: connecting thousands of processors quickly enough for them to function as a coordinated computing system. Readers are introduced to InfiniBand, high-speed Ethernet, NVLink, RDMA, optical networking, network topology, bandwidth, latency, and the communication demands of distributed AI workloads.
But computation is only part of the story.
Modern AI infrastructure creates extraordinary demands for electricity and cooling. The book explores utility power, electrical distribution, redundancy, UPS systems, high-density rack power, thermal management, direct-to-chip liquid cooling, coolant distribution units, heat rejection, and the transition away from traditional air-cooled data center designs.
Additional topics include:
- AI training versus inference infrastructure
- GPU servers and accelerator clusters
- HBM and modern memory architecture
- Parallel and distributed computing
- AI storage and data pipelines
- Cluster scheduling and orchestration
- Reliability and fault tolerance
- Power delivery and energy consumption
- Liquid cooling and high-density thermal management
- Network bottlenecks and performance
- Hyperscale AI infrastructure
- Capacity planning and operations
- AI factories and emerging data center architectures
- The future of computing infrastructure
Rather than treating servers, networking, power, and cooling as independent subjects, The Complete Guide to AI Data Centers shows how these systems interact—and why advances in one part of the infrastructure often create entirely new challenges elsewhere.
Whether you are an IT professional, engineer, technician, data center worker, technology investor, student, AI enthusiast, or simply curious about the enormous physical infrastructure behind artificial intelligence, this book provides an accessible path from fundamental concepts to the architecture of today's most advanced AI computing facilities.
AI may be digital. The infrastructure that makes it possible is very real.
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