تشمل المجالات الأخرى السريعة النمو في الفضاء الرقمي الحديث قطاعات التمويل والتصنيع والطاقة، والتي أصبحت أكثر كفاءة وأمانًا وابتكارًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن احتياجات معالجة البيانات للتطبيقات الجديدة للذكاء الاصطناعي مثل الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي والصيانة التنبؤية أو تشغيل الشبكة الذكية تتطلب أداءً جديدًا في معالجة البيانات وتصميم نظام ذكي. وهنا تأتي أهمية الخوادم المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمزودة بـ 8 وحدات معالجة رسومية تُغيّر هذه التقنية الاتجاه ويمكنها توفير كميات لم يسبق لها مثيل من الكثافة والكفاءة والقابلية للتوسعة في نشر الذكاء الاصطناعي على المستوى المؤسسي.
محدودية المقارنة بين الكثافة والكفاءة
غالبًا ما لا يمكن تحقيق التوازن بين الأداء واستهلاك الموارد باستخدام أنظمة الخوادم التقليدية، خاصةً عند التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة جدًا مثل تدريب النماذج أو أحمال الاستنتاج. تمثل خوادم الذكاء الاصطناعي ذات وحدات معالجة الرسومات الثماني (8-GPU) حلاً لهذه المشكلة، حيث تتيح لعقدة واحدة أن تكون كبيرة جدًا وسهلة الإدارة. وتتفوق هذه الخوادم لأنها تعمل بسرعة أكبر وتقلل إلى حد كبير من زمن الوصول للمعلومات من خلال احتوائها على ثماني وحدات معالجة رسومات عالية الأداء ضمن نظام واحد. وتكمن أهمية هذه الكثافة بشكل خاص في مجالات مثل القطاع المالي، حيث يمكن قياس الفترات الزمنية بالميللي ثانية في التداول الخوارزمي، أو في التصنيع، حيث يمكن إجراء تحليلات فورية بناءً على طلبات إنترنت الأشياء (IoT) بشكل يراعي كل حالة على حدة.
استخدام الدقة لتوسيع نطاق أحمال عمل الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى القوة الخام، يمكن استخدام خوادم وحدة المعالجة الرسومية الثمانية للتعامل مع الأحمال الوظيفية ضمن بيئة تشغيل معقدة وقابلة للتوسع. والآن توجد فرصة لتنفيذ عدة أنشطة ذكاء اصطناعي في الوقت نفسه، مثل تدريب نموذج جديد واستدلال في الزمن الحقيقي دون التأثير على أداء الشركات. ويتم ذلك من خلال طبقات برمجيات ذكية، التي تمتلك القدرة على توزيع درجة استخدام وحدة المعالجة الرسومية بشكل ديناميكي، وتحديد أولويات للأحمال الوظيفية الحرجة، وتقليل الفترات الخاملة. وعلى سبيل المثال، في قطاع الطاقة، يمكن لهذه الخوادم مراقبة بيانات المستشعرات بشكل استباقي وتحسين تحميل الشبكة، فضلاً عن الكشف عن التهديدات الأمنية، وكل ذلك يعمل على بنية تحتية واحدة فقط.
العالم الحقيقي للصناعة
في Aethlumis، شهدنا أن نشر خوادم 8-GPU يُعيد تشكيل نشر الذكاء الاصطناعي لعملائنا. القطاع المالي: تساعد هذه الأنظمة البنوك على تحسين نماذج كشف الاحتيال من خلال معالجة تيرابايتات من بيانات المعاملات في غضون ساعات قليلة بدلاً من أيام. كما تم استخدامها في مجال التصنيع، حيث استفادت المصانع منها بنقل النماذج الرقمية (Digital Twins) لمحاكاة خطوط الإنتاج وتحديد الاختناقات وتحسين الاستفادة منها. وفي الوقت نفسه، يمكن للخوادم ذات 8-GPU المستخدمة من قبل شركات الطاقة التعامل مع صور الأقمار الصناعية وشبكات المستشعرات والتنبؤ تلقائيًا بفشل البنية التحتية والطاقة المتجددة في اليوم السابق لحدوثها. من ناحية أخرى، لدينا هذه الحلول لتلبية الاحتياجات الفردية لكل قطاع صناعي، بما في ذلك إعدادات الأمان الجاهزة للامتثال وتصاميم مخصصة صديقة للتقنيات الخضراء، بالتعاون مع شركات أخرى مثل HPE وDell وHuawei.
Aethlumis: التكامل كمصدر للميزة والاستدامة
لا يعني نشر خوادم الذكاء الاصطناعي ذات وحدة المعالجة الرسومية 8 مجرد الأجهزة، بل بيئة فعالة للمستقبل. وبصفتها شركة متكاملة للأنظمة، تُعد Aethlumis مجموعة ذكية من الخوادم عالية الكثافة، وطبقات البرمجيات المخصصة، والشبكة الآمنة، والتخزين القابل للتوسع لتقديم حلول ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام. وقد كفلت علاقتنا الوثيقة جدًا مع شركاء التكنولوجيا في جميع أنحاء العالم حصولنا على أحدث التقنيات بعد إصدارها مباشرة، كما أن تطبيقنا الأخضر يؤكد حقيقة أننا أولينا أولوية أكبر للتصاميم الفعالة من حيث استهلاك الطاقة، مثل إعدادات الخوادم المبردة بالسائل التي تستهلك طاقة أقل وتستخدم تكلفة تشغيل أقل. وباعتبارنا أول جهة استشارية تقدم خدمات وعملًا مستمرَين في مجال التكنولوجيا، فإننا نساعد الشركات على التغلب على صعوبات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لجعل أداء العمل موثوقًا وطويل الأمد.
النظر إلى المستقبل
يُعد تطوير خادم AIS ذو وحدة معالجة الرسوميات 8-GPU ابتكارًا نحو تحكم أكثر مركزية وكفاءة وقابلية للتوسع في الأحمال الخاصة بالذكاء الاصطناعي. ستكون هذه الأنظمة اللبنات الأساسية لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، حيث ستكون قادرة على تقديم رؤى أسرع، وتقليل التكلفة الإجمالية للملكية، وتمكين التعديل بسهولة أكبر لمواجهة التحديات الجديدة، مع تزايد حجم النماذج وازدياد أحجام البيانات.