مع تزايد تعقيد الذكاء الاصطناعي أصبحت النماذج (نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والرؤية الحاسوبية) تتطلب موارد حوسبة أكبر. لا يمكن للهياكل التقليدية للخوادم تلبية هذه الاحتياجات، وغالبًا ما تؤدي إلى الاستخدام غير الفعّال أو هدر الموارد أو الوقت، أو تنفيذ النموذج بشكل يستغرق وقتًا طويلاً. وقد أصبحت الخوادم عالية الكثافة والمزودة بوحدات معالجة رسومية (GPU) ضرورة الآن، وهي توفر فوائد خاصة بناءً على احتياجات نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
تم ذكر أبرز نقاط القوة الخاصة بها أدناه:
قابلية توسع أفضل لكثافة الحوسبة في النماذج متعددة الجوانب.
تتطلب الخوارزميات، بما في ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص النماذج الكبيرة للغة (LLMs) ونماذج التعلّم العميق، كميات هائلة من المعالجة المتوازية لمعالجة مليارات المعلمات. وتُعد خوادم GPU عالية الكثافة خوادم مدمجة تجمع عددًا كبيرًا جدًا من وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء، والتي توفر قوة حسابية أكبر بشكل أسي وتستهلك حيزًا ماديًا صغيرًا جدًا مقارنة بالخوادم التقليدية. وهذه الكثافة المُصعَّدة تمثل عامل اضطراب: إذ يمكن استخدام خادم بيانات واحد عالي الكثافة لتدريب أو استنتاج مهام كانت تتطلب سابقًا عددًا كبيرًا من خوادم مراكز البيانات التقليدية، كما يلغي الحاجة إلى نشر مراكز بيانات واسعة الامتداد. ومن الأمثلة على ذلك نظام مراقبة الجودة بالذكاء الاصطناعي في شركة تصنيع (آلاف الصور من المنتجات كل ساعة)، والذي يمكن تنفيذه على خادم واحد عالي الكثافة، ومع الإعدادات المُحسّنة بمساعدة HPE أو Dell أو Huawei، يمكن لهذا الخادم تقديم أفضل أداء ولن يتباطأ عند فرط الحمل.
الاستفادة المثلى من التمويل لتقليل الهدر.
يشمل الذكاء الاصطناعي عادةً مهاماً بديلّة للتدريب (مكثفة من حيث الموارد)، والاستدلال (محدودة من حيث الموارد ولكنها مستمرة). تميل الخوادم التقليدية إلى إهدار وحدات معالجة الرسومات أثناء عملية الاستدلال، وهي شكل من أشكال هدر الموارد. وتُستخدم خوادم وحدة معالجة الرسومات عالية الكثافة لمعالجة هذه المشكلة، حيث يمكن تشغيل عدد من نماذج أو مهام الذكاء الاصطناعي على نفس عنقود وحدة معالجة الرسومات بشكل ديناميكي، ويمكن تعديل تخصيص الموارد ديناميكياً. وهذا يعني أن فرق علم البيانات يمكنها اختبار نموذج، وضبطه بدقة، وإجراء استدلالات بهدف تحسين استخدام الأجهزة من خلال نظام واحد. مما يؤدي إلى تقليل عدد الخوادم، وتقليل تكاليف البنية التحتية، دون أي فقد في الأداء، في حالة المؤسسات المالية التي تستخدم كلًا من نماذج كشف الاحتيال (استدلال) ونماذج تنبؤ المخاطر (تدريب).
الهندسة الخضراء لعمليات الذكاء الاصطناعي.
لم تعد أنشطة الذكاء الاصطناعي تعتبر مبنية على الاستدامة، خاصةً في مجالات الطاقة والإنتاج. حيث تدمج خوادم وحدة معالجة الرسوميات (GPU) المركبة بشكل مكثف مفاهيم التكنولوجيا الخضراء، التي تعتمد على المعدات الفعالة المتاحة من خلال الشراكة مع Aethlumis (HPE، Dell، Huawei) وإدارة الطاقة بكفاءة. فأنظمة الكثافة العالية تستهلك طاقة أقل مقارنة بالخوادم التقليدية المتباعدة، لأنها تركز على موارد الحوسبة وتقلل من هدر الطاقة والحاجة للتبريد. ويُضيق هذا النطاق أكثر من خلال الحلول الموضحة من قبل Aethlumis: إذ تستهلك خوادمنا عالية الكثافة ما يصل إلى 30 بالمئة أقل من الطاقة لكل مهمة ذكاء اصطناعي مقارنة بمعظم الأنظمة، مما يجعلها مناسبة لمتطلبات الاستدامة لدى شركات الطاقة التي تبني أنظمة طاقة متجددة قائمة على الذكاء الاصطناعي أو الشركات التي ترغب في تقليل بصمتها الكربونية.
أداء نموذج حاسم وموثوق.
عندما يتعلق الأمر بقطاعات أعمال مثل المالية أو الطاقة، فمن المرجح أن تعمل حلول الذكاء الاصطناعي مع بيانات ذات قيمة عالية أو تنفذ مهام حيوية، حيث لا يمكن التفاوض على الأمان والموثوقية. تُصمم خوادم Aethlumis عالية الكثافة للوحدات المعالجة الرسومية GPU لتحقق كلا الأمرين: فهي توفر مستوى مؤسساتي لنقل البيانات الآمن (نقل البيانات المشفرة، والتحكم في الوصول)، كما تم اختبارها بدقة من قبل نظام شريكنا البيئي، وتحقق سلامة البيانات أثناء تدريب النماذج واستنتاجها.
الاستنتاج
من المسلم به أن هناك أربع خصائص للخوادم عالية الكثافة المعتمدة على وحدة معالجة الرسوميات (GPU) لا يمكن الاستغناء عنها في نماذج الذكاء الاصطناعي: قابلية التوسع في معالجة التصاميم المعقدة؛ الكفاءة في استخدام الموارد والاستدامة؛ والموثوقية. وسيؤدي تعاون شركة Aethlumis مع HPE وDell وHuawei، إلى جانب تركيزنا على قطاعات التمويل والتصنيع والطاقة، إلى ضمان أن تكون هذه الخوادم متقدمة من الناحية التقنية، فضلاً عن تكييفها مع متطلبات الأعمال الفعلية. وستكون الخوادم عالية الكثافة المعتمدة على وحدة معالجة الرسوميات الحل النهائي للمنظمات التي ترغب في الاستفادة الكاملة من نماذج الذكاء الاصطناعي دون المساس بالكفاءة أو الاستدامة أو الأمان.
