كيف تُغيّر خوادم وحدة معالجة الرسوميات متعددة الاستخدامات قواعد اللعبة بالنسبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي

في العصر الحديث للتطبيقات القائمة على البيانات، تتطلب حتى تطبيقات مثل نماذج الذكاء الاصطناعي، عند تدريبها على نطاق واسع، أو التحليلات الزمن الحقيقي، رسومات أكثر بكثير مما يمكن للخوادم التقليدية المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية توفيره، فقد دفع الطلب على المعالجة المتوازية الضخمة، وعرض نطاق ترددي كبير للذاكرة، وأداء ثابت وموثوق إلى خوادم GPU إلى الريادة في بنية تكنولوجيا المعلومات المؤسسية. تعمل شركة Aethlumis (Beijing Puhua Haotian Technology Co., Ltd)، بوصفها شركة تصنيع عالمية رائدة في مجال الأجهزة الصلبة لتكنولوجيا المعلومات، على فتح طرق جديدة لما يمكن لأي عمل أن يحققه عالميًا من خلال حلول خوادم GPU متعددة الاستخدامات ومصممة خصيصًا تضمن نجاح الذكاء الاصطناعي والقابلية على التوسع والكفاءة.

الحجة لصالح خوادم GPU: لماذا لا يمكن لأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي التنازل عن الأداء

تُعد مهام التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي مناسبة بشكل خاص في السيناريوهات التي تتطلب التعامل مع عدد كبير من العمليات في وقت واحد، وعلى عكس وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، تم تصميم وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) بشكل صريح لدعم هذا النوع من التوازي، حيث تحتوي على آلاف النوى الخاصة القادرة على إجراء عمليات حسابية متعددة في آنٍ واحد وبسرعة وكفاءة عالية. وينطبق هذا على الشركات التي تعمل في مجالات التحليلات التنبؤية، ومعالجة الصور، والمحاكاة الافتراضية، أو تدريب النماذج الأساسية: تكرارات أسرع للنماذج، واختصار الوقت اللازم للحصول على البصيرة، وسهولة التعامل مع كميات ضخمة من البيانات - دون وجود اختناقات في الأداء. وتدفع هذه الاحتياجات شركة Aethlumis إلى جعل استراتيجية الأجهزة محور تركيزها في تصميم وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، بحيث لا تقوم المؤسسات فقط بتوسيع نطاق أعبائها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي عليها، بل أيضًا تسريعها، مما يحوّل التعقيد الحسابي إلى فوائد تشغيلية.

خوادم Aethlumis للرسوميات (GPU): الميزات الأساسية للتنوع الوظيفي

يتمثل قلب تقنيات الأجهزة الجاهزة للذكاء الاصطناعي التي أطلقتها شركة Aethlumis في خادم GPU من نوع 4U قابل للتثبيت في رف، وهو نظام 4U تم تصميمه ليكون قابلاً للتوسع لتلبية احتياجات كامل نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC). تم بناء كل مكوّن من هذه المكونات لغرض تحقيق أفضل معدل إنتاجية ومتانة طويلة لوحدة معالجة الرسوميات (GPU)، وهي متطلبات ضرورية للتطبيقات الحرجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

الميزات الرئيسية:

سنوات معالجة البيانات الموحّدة: معالج ثنائي النواة يدعم معالجين AMD EPYC سبعة عشر (TDP 280 واط) كحد أقصى لكل نواة، ويوفّر إمكانات حوسبية قوية يمكن استخدامها لتعزيز التوازي في وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، خاصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الخيوط.

سعة ذاكرة هائلة تصل إلى 32 وحدة DDR4 DIMMs (بسرعة تصل إلى 3200MT/ث): تضمن قابلية توسيع عرض النطاق الترددي لتزويد نماذج الذكاء الاصطناعي الشديدة الاستهلاك للبيانات دون معاناة من اختناقات الذاكرة.

قابلية توسيع وحدة معالجة الرسوميات (GPU) بدعم يصل إلى 8 وحدات DWGPUs (باستهلاك طاقة 450 واط TDP): تسهّل عملية التوسع بسهولة من تجارب صغيرة إلى تدريب إنتاجي ضخم.

نمو قوي وانكماش: توسعات PCIe 4.0 تصل إلى 11 فتحة توسيع للشبكة أو المسرع. نظام احتياطي N +1 يتكون من 8 × 8056 مروحة عالية السرعة. وحدة طاقة صنف بلاتيني 4 CRPS قابلة للتبديل السريع لتحقيق أقصى وقت تشغيل.

مرونة التخزين وRAID: دعم اختياري لبطاقة HBA SAS بسرعة 12 غيغابت/ثانية وبطاقة RAID: يساعد الشركات على تخصيص درجة التكرار والنقل لمجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مع توفير وصول سريع للبيانات التدريبية والتخزين الآمن للنماذج.

الموثوقية والدعم: الحفاظ على تشغيل أعمال الذكاء الاصطناعي دون انقطاع

تأخذ Aethlumis الموثوقية أولوية في كل بنية؛ يتم اختبار كل خادم بدقة قبل التسليم، لضمان أن تكون الأداء متسقًا وموثوقًا به منذ التشغيل الأول. ويتيح الضمان لمدة 3 سنوات للمنظمات الشعور بالراحة، مع العلم أن بنيتها التحتية المهمة للذكاء الاصطناعي ليست عرضة للفشل المفاجئ أو الأعطال.

تدعم Aethlumis الأحمال العمل المخصصة من خلال توفير: تخصيص تصميم خدمات الإضاءة حسب التصميمات المطلوبة. ويأتي ذلك لضمان دمج كل نظام بما يلبي بدقة متطلبات الأداء الخاصة بالعميل، دون الحاجة إلى ترقية الشبكة أو تقديم تنازلات عامة في حل واحد يناسب الجميع.

الخلاصة: خوادم وحدة معالجة الرسوميات كركيزة أساسية لتحويل الذكاء الاصطناعي

لم تعد خوادم وحدة معالجة الرسوميات عالية المرونة مجرد وسائل مساعدة للشركات التي تعتزم الاستفادة الكاملة من قوة الذكاء الاصطناعي، بل أصبحت شرطًا أساسيًا لذلك. ويرجع ذلك إلى تركيز Aethlumis على العمارة المُحسّنة لاستهلاك الرسوميات، وقدرتها على التوسّع في الأداء، وموثوقيتها على مستوى المؤسسات، ما يمكنها من مواجهة التحديات الأساسية لأحمال الذكاء الاصطناعي الحديثة بشكل مباشر.

مع تقديم عتاد قوي وتصميم مخصص للستوديوهات، يمكن للمنظمة تسريع الابتكار بثقة، حيث لم يعد هذا خيارًا بل ضرورة في العصر الرقمي الذي تُحدد فيه الميزة التنافسية من خلال سرعة ودقة وكفاءة الذكاء الاصطناعي، ما يجعل خوادم GPU متعددة الاستخدامات أمرًا إلزاميًا.