خوادم GPU وتأثيرها على أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي.
الوتيرة التي الذكاء الاصطناعي يتطور البحث والتطوير (R&D) بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، مع تزايد مجموعات البيانات، وتعقيد هياكل الشبكات العصبية، والحاجة إلى إجراء تجارب سريعة. إن إعدادات الخوادم التقليدية بطيئة في التكيف لأنها لا تستطيع توفير القدرة الحاسوبية اللازمة لدعم المهام المكثفة من حيث المعالجة، ولا المرونة المطلوبة لدعم الأبحاث الجماعية. كانت خوادم GPU عالية الكثافة هي العامل المتغير الذي حل هذه المشكلات من خلال دمج قدرة معالجة أكبر في مساحة صغيرة.
المعالجة المتوازية، أو بالأحرى، تسريع تكرار النموذج.
تُعد تدريب واختبار النماذج العنصر الأساسي في الأبحاث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، وتعتمد على المعالجة المتوازية لحساب كميات هائلة من البيانات. حيث تجمع خوادم وحدة معالجة الرسوميات عالية الكثافة عددًا قليلاً من نوى وحدات معالجة الرسوميات في وحدة واحدة، ما يمنحها القدرة على تنفيذ آلاف العمليات الحسابية بشكل متوازٍ. ويقلل هذا التوازي من وقت تدريب النموذج إلى الحد الأدنى: إذ يمكن تدريب ما كان يستغرق أسابيع باستخدام الخوادم التقليدية في غضون أيام أو حتى ساعات حاليًا. وعلى نحو مماثل، يمكن لدراسة حول تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للصيانة التنبؤية في الصناعة التحويلية أن تخضع لنحو 3 أضعاف عدد التصميمات المتنوعة خلال نفس الإطار الزمني، مما يسرّع من عملية تحويل النموذج الأولي إلى مرحلة التشغيل. وتماشيًا مع ذلك، جعلت شركة Aethlumis هذه الخوادم متوافقة مع عتاد HPE وDell وHuawei، بحيث لا تُهدر موارد وحدة معالجة الرسوميات بسبب اختناقات التوافق، وهي نقطة بالغة الأهمية بالنسبة لفرق البحث والتطوير، حيث تمثل دقيقة واحدة من التوقف خسارة كاملة في التقدم.
فعالية تعاونية أكبر: تمكين فرق البحث.
إن البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي نادرًا ما يكون مشروعًا فرديًا؛ بل يتطلب فرقًا من الباحثين والمهندسين وعلماء البيانات القادرين على تبادل الموارد والتعاون في الوقت الفعلي. توفر خوادم GPU عالية الكثافة إمكانية الوصول المتعدد للمستخدمين، حيث يمكن لمجموعة من أكثر من مستخدم واحد استخدام خادم واحد لإجراء التجارب واختبار الخوارزميات وتحليل النتائج بشكل متزامن. وهذا سيؤدي إلى القضاء على إعدادات الأجهزة المعزولة وأوقات الانتظار للوصول إلى الموارد. ومن مثال على ذلك: فريق بحث وتطوير مالي يعمل على بناء نماذج التداول الخوارزمي، قد يضم علماء بيانات يقومون باختبار خوارزميات هندسة السمات، ومهندسين يقومون باختبار أداء النماذج، وكلهم يعملون معًا على خادم واحد عالي الكثافة. كما أن نظام التكامل الآمن من Aethlumis، المدمج مسبقًا، يجعل من الممكن ضمان خصوصية البيانات أثناء التعاون المتبادل، ولن تسبب الدعم الفني المنتظم من الخبراء أي إزعاج عند الوصول أو التشغيل، ولن تنقطع عمليات البحث.
تكلفة امتلاك مُحسّنة: الأداء مقابل التكلفة المعقولة.
غالبًا ما تكون ميزانيات البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي محدودة، وتُعد الكفاءة من حيث التكلفة أحد الجوانب الأساسية. إن نوع الخادم المعروف باسم الخادم عالي الكثافة مفيد جدًا من حيث تكلفة امتلاك الخادم (TCO)، لأنه يوفر أقصى مزايا من حيث قوة الحوسبة لكل قدم مربع، ويقلل من كمية الطاقة المستهلكة. وتُقلل الأنظمة عالية الكثافة من متطلبات المساحة في مركز البيانات بنسبة تصل إلى 40 بالمئة مقارنةً بمزارع الخوادم التقليدية الواسعة، مما يوفر تكاليف الإيجار والتبريد والبنية التحتية. وبالإضافة إلى ذلك، فإن توصيل الطاقة فيها مُحسّن (حيث تستخدم الأجهزة الموفرة للطاقة من شركائنا)، ويوفّر ما نسبته 20-25% من استهلاك الكهرباء دون أي تأثير على الأداء. وبأخذ مثال على منظمات بحث وتطوير في قطاع الطاقة تركز على نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطاقة المتجددة، فهذا يعني أنها ستتمكن من إنفاق المزيد من المال على الابتكار بدلًا من المصروفات التشغيلية.
مزايا البحث والتطوير التي تخص الصناعة: مخصصة بواسطة Aethlumis.
إن الفهم الدقيق من قبل Aethlumis لقطاعات التمويل والتصنيع والطاقة يؤدي إلى تعديل خوادم GPU عالية الكثافة لتلبية متطلبات بحوث وتطوير محددة:
التمويل: تُعد المعالجة ذات الكمون المنخفض والأمان العالي للخوادم عالية الكثافة أصلًا مفيدًا في بحوث نماذج تقييم المخاطر أو خوارزميات كشف الاحتيال، حيث يمكن اختبارها بسرعة في حالات معقدة وتفي بمعايير تنظيمية صارمة.
التصنيع: لبناء حلول للجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أو لتحسين الإنتاج، يستخدم الفريق خوادم GPU عالية الكثافة لمعالجة بيانات المستشعرات في الوقت الفعلي لإنتاج حلول تقلل العيوب وتزيد الكفاءة إلى الحد الأقصى.
الطاقة: تُسرّع الخوادم عالية الكثافة من الأبحاث المتعلقة بتحسين الشبكة والتنبؤ بإدارة الطاقة المتجددة من خلال مجموعات البيانات المتغيرة الخاصة بألواح الطاقة الشمسية أو توربينات الرياح، بهدف تحسين النموذج لتحقيق الاستخدام الأمثل للطاقة والاستدامة.
الاستنتاج
يُحدث خادم GPU عالي الكثافة تغييرًا في مفهوم البحث والتطوير الاصطناعي من خلال تقديم قوة معالجة غير مسبوقة، وتعاون أكبر، وتكلفة معقولة، وهي أمور ضرورية داخل المنظمات المهتمة بالحفاظ على تنافسيتها في السوق. ويضمن التعاون مع HPE وDell وHuawei أن تكون خوادم Aethlumis مبنية على أجهزة موثوقة ومبتكرة، كما أن دمج النظام، والاهتمام بالتكنولوجيا الخضراء، والمعرفة العميقة بالمتطلبات الخاصة في عالم التمويل والتصنيع والطاقة يكفل أن تلبي خوادم Aethlumis متطلبات جميع هذه المجالات. فخوادم GPU عالية الكثافة ليست مجرد أجهزة لفرق البحث والتطوير الاصطناعي، بل يمكن أن تكون محركًا للابتكارات الأسرع، والتجارب الأذكى، والنتائج الأكثر أهمية.