Met die kompleksiteit van KI modelle (groot taalmodelle (LLM's) en rekenaansig) het 'n behoefte aan meer rekenaarsbronne geword. Die tradisionele bedienerargitekture kan nie hierdie behoeftes akkommodeer nie en lei gewoonlik tot ondoeltreffende benutting, morsing van hulpbronne of tyd, of tydrowende modelimplementering. Hoë-digtheid GPU-bedienerstelsels is nou 'n noodsaaklike oplossing en bied spesifieke voordele gebaseer op die behoeftes van bestaande KI-modelle.
Hul sleutelsterktes word hieronder uiteengesit:
Betere skaalbaarheid van multifaset-rekenmodeldigtheid.
Die algoritmes, insluitend KI-modelle, veral die GGL's en diep leermodelle, vereis massiewe hoeveelhede parallelle verwerking om miljarde parameters te hanteer. Hoë-digtheid GPU-servers is kompakte servers wat 'n groot aantal hoë-prestasie GPU's kombineer, wat eksponensieel meer rekenkrag bied en baie minder fisiese ruimte inneem as konvensionele servers. Hierdie skaaldigtheid is ontwrigtend: 'n enkele data-server van hoë digtheid kan gebruik word om werkbelastings te train of af te lei wat voorheen 'n groot aantal tradisionele datacenterservers benodig het, en dit elimineer die nodigheid vir uitgerekte datacenters. 'n Voorbeeld is die kunsmatige intelligensie-kwaliteitskontrolestelsel van 'n vervaardigingsonderneming (duisende prente van produkte per uur), wat op 'n enkele hoë-digtheidserver kan verrig word, en met die hulp van geoptimaliseerde instellings deur HPE, Dell of Huawei, kan die server die beste prestasie lewer en sal nie vertraag wanneer oorlaai nie.
Optimale benutting van Finansies om Morsing te minimeer.
Kunsmatige intelligens behels gewoonlik alternatiewe opleiding (hulpbronne-intensief), en inferensie (hulpbronne-beperk maar kontinu) take. Presiese bedieners neig daartoe om die grafiese verwerkingseenhede tydens inferensie te mors, 'n vorm van hulpbronmorsing. Hoë-digtheid GPU-bedieners word gebruik om hierdie probleem aan te pak, aangesien dinamies 'n aantal KI-modelle of take op dieselfde GPU-kloof kan loop en die toewysing van hulpbronne dinamies aangepas kan word. Dit beteken dat datawetenskapspanne 'n model kan toets, dit fynstem en inferensies kan maak om die benutting van hardeware te optimaliseer deur middel van een enkele stelsel. Dit lei tot 'n vermindering in die aantal bedieners, laer infrastruktuurkoste, en geen verlies in prestasie nie, veral wanneer finansiële instellings beide bedrogopsporingsmodelle (inferensie) en risikovoorspellingsmodelle (opleiding) gebruik.
Groen Tegnologie-Ingenieurswese van KI-Verrigtinge.
Die KI-aktiwiteite word nie meer as gegrond op volhoubaarheid beskou nie, veral wat betrekking het op energie en produksie. Digby mekaar geplaaste GPU-bediensers integreer die konsepte van groen tegnologie, wat staatmaak op doeltreffende toerusting wat beskikbaar gestel word deur middel van die samewerking met Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) en doeltreffende kragbestuur. Hoë-digtheidsisteme gebruik minder krag as konvensionele verspreide bedienerstelsels, aangesien dit fokus op rekenaarbronne, kragverspilling verminder en minder koeling benodig. Dit word verder vernou deur die oplossings wat deur Aethlumis uitgespel is: ons hoë-digtheidsbedienerstelsels verbruik tot 30 persent minder energie per KI-taak as die meeste stelsels, wat voldoen aan die volhoubare vereistes van energiemaatskappye wat KI-aangedrewe hernubare energiestelsels bou, of sakeondernemings wat hul koolstofvoetspoor wil verminder.
Gegarandeerde en Betroubare Missie-kritieke Model Prestasie.
Wanneer dit kom by besigheidssektore soos finansies of energie, is daar waarskynlik dat KI-oplossings met waardevolle data werk of missie-kritieke take uitvoer—veiligheid en betroubaarheid is nie 'n kompromie nie. Aethlumis hoëdigtheids-GPU-bediendes mik op albei: hulle bied 'n ondernemingsvlak van beveiligde data-oordrag (versleutelde data-oordrag, toegangsbeheer), en is deeglik getoets deur ons ekosisteem van vennote, en verseker data-integriteit tydens modelopleiding en -afleiding.
Gevolgtrekking
Erkennerwis, is daar vier eienskappe van hoë-digtheids-GPU-bediendes wat nie vervang kan word in die KI-modelle nie: skaalbaarheid in die verwerkingsvermoë van ingewikkelde ontwerpe; hulpbrontoeltreffendheid en volgehouebaarheid; en betroubaarheid. Die samewerking van Aethlumis met HPE, Dell en Huawei, gekombineer met ons oorweging van die sfeer van finansies, vervaardiging en energie, sal verseker dat sulke bediendes nie net tegnies gevorderd is nie, maar ook aangepas aan die vereistes van die werklike besigheid. Die hoë-digtheids-GPU-bediendes sal die finale oplossing wees vir organisasies wat die volle vrugte van hul KI-modelle wil geniet sonder koste aan doeltreffendheid, volgehouebaarheid en sekuriteit.
