في Aethlumis، يُقصد بتوفير حلول فعّالة وآمنة للقطاعات مثل المالية والتصنيع مواكبة الاحتياجات التكنولوجية. في العالم الحديث، لم يعد العمل الفعّال بالذكاء الاصطناعي يدور حول القوة الحاسوبية البحتة، بل عن الطريقة التي تُقدَّم بها هذه القوة على المستوى المعماري. يتم نشر السعة الحاسوبية الكبيرة على شكل كثافة عالية خوادم GPU التي تُصغّر وحدات المعالجة الكبيرة إلى عوامل شكل دقيقة، وظهر أنها مكوّن لا يمكن الاستغناء عنه في بنية الذكاء الاصطناعي المعاصرة. وإليك السبب.
مركزية الطاقة: إلى مكان مليء بالفوضى.
تؤدي عمليات الذكاء الاصطناعي التقليدية باستخدام الخوادم القياسية عادةً إلى حالة من التوسع العشوائي للتجمعات، أي وجود العديد من الأجهزة المتصلة ببعضها عبر الرفوف. وهذا يسبب قدراً كبيراً من التأخر (اللاتنسى)، واختناقات معقدة في الشبكات، وعدم كفاءة مادية. ويتم تقليل هذه المساحة المادية بشكل جذري من خلال الخوادم عالية الكثافة، مثل تلك المبنية على تصاميم OAM أو غيرها من المهندسات المماثلة. حيث تقوم هذه الخوادم بتقليل المسافة المادية التي يجب أن تقطعها البيانات بين المعالجات من خلال وضع عشرات وحدات معالجة الرسوميات (GPU) داخل نظام واحد فقط. وهذه التنسيق الوثيق مهم جدًا في تدريب النماذج المعقدة، حيث يمكن لأي تأخير في عملية الاتصال أن يؤثر بشكل خطير على إنجاز المهام بالكامل. والنتيجة هي جهاز حاسوبي مكثف عالي الأداء يعمل أكثر ككمبيوتر فائق واحد بدلاً من تجمع من أجهزة الكمبيوتر المتصلة، مما ينعكس مباشرةً في تسريع الوقت اللازم للوصول إلى الاستنتاجات عند تطبيق النماذج المالية أو محاكاة الأنظمة المستقلة.
تعزيز التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)
بالنسبة لمديري المعلومات ورؤساء البنية التحتية، فإن الأداء والتكلفة هما معيارا كفاءة. فكثافة خوادم وحدات معالجة الرسوميات عالية، مما يوفر تكلفة إجمالية أفضل. قد تكون تكلفتها مرتفعة عند التركيب لكل وحدة، لكنها توفر المال بشكل كبير في المجالات الرئيسية: فهي تستهلك مساحة أقل في مركز البيانات المادي (مما يقلل من نفقات العقارات)، وتتطلب توزيع طاقة أقل، كما أن الحاجة إلى الكابلات والمحولات ومُعدّات الشبكة تصبح أقل. كما يتم تسهيل إدارة الصيانة من خلال هذا التكوين المبسط للعتاد. في شركة Aethlumis، فإن خبرتنا في دمج الأنظمة مع شركاء مثل HPE وDell تضمن تنفيذ هذه الأنظمة الكثيفة بأكثر الطرق كفاءة، بحيث تقدم أعلى مستوى من الكفاءة وعائدًا واضحًا وقابلًا للقياس بالمقارنة مع الأنظمة المجزأة وأقل كثافة.
تسهيل التبريد المتقدم لأداء مستدام.
يُعد إدارة الحرارة مرتبطًا بشكل لا ينفصم عن الكفاءة في الأداء. تُنتج الخوادم عالية الكثافة مستوى عاليًا من الحرارة عند نقطة مركزة، مما يستدعي إدخال تقنيات تبريد مبتكرة، بما في ذلك التبريد السائل المباشر إلى الشريحة. هذه التقنيات أكثر فعالية بكثير في التبريد مقارنةً بالتبريد الهوائي التقليدي، ويمكنها ضمان استمرار ترددات التوربو القصوى في وحدات معالجة الرسوميات لفترة أطول قبل حدوث التخفيض الحراري. لا يضمن هذا فقط أداءً عاليًا ومستمرًا وموثوقًا في حالة نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي الصعبة والطويلة الأمد، بل يحسن أيضًا الكفاءة في استهلاك الطاقة بشكل كبير، وهي واحدة من الجوانب الرئيسية لخدماتنا التكنولوجية الخضراء. وسيدعم ذلك المؤسسات في تحقيق إنتاجية حسابية أكبر لكل واط عبر تقليل الطاقة المستخدمة في تحريك الهواء، وهو ما يجعل إمكانات الذكاء الاصطناعي القوية متوافقة مع أهداف الاستدامة التي تعد ضرورية لقطاع الطاقة وأكثر.
إنشاء أساس قابل للتوسع.
وأخيرًا، تدعم الخوادم عالية الكثافة بنيةً هندسيةً قابلة للتوسع. ولا ينبغي أن يعني أتمتة القدرة على الذكاء الاصطناعي الاستمرار في إضافة صناديق مختلفة باستمرار. بل يجب أن تتضمن إدخال وحدات كمبيوتر مركزة ومغلقة بذاتها ومُحسّنة. وتتيح لنا شراكاتنا التقنية هذا النهج الوحدوي الذي ثبتت فاعليته في توسيع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل يمكن التنبؤ به من قبل المؤسسات. سواء كان الأمر يتعلق بتثبيت عنقود خاص بالذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات مالية حساسة أو تنفيذ نظام نموذج رقمي صناعي، فإن البنية عالية الكثافة تضمن حماية الاستثمار للمستقبل وتسمح بنمو هذه المنصة بطريقة فعّالة وسهلة الإدارة وقوية.
مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وزيادة أحجام مجموعات البيانات، يجب أن تتواكب البنية التحتية مع هذا التطور. ويعتمد هذا التطور على خوادم GPU عالية الكثافة التي توفر القوة المتماسكة، والأداء الاقتصادي، والتحمل الحراري، والهندسة القابلة للتوسع اللازمة لدعم الذكاء الاصطناعي عالي الأداء. وتزود Aethlumis عملاءها بهذه الحلول الحيوية من خلال قوة التعاون الوثيق والتكامل، لضمان تطوير عملائنا لبنى تحتية للذكاء الاصطناعي ليست قوية فحسب، بل فعّالة بذكاء أيضًا.