تتمثل مهمتنا في شركة Aethlumis في جعل الصناعات أكثر ذكاءً. ونختبر أيضًا، من خلال تعاوننا مع قادة مثل HPE وDell وHuawei، المتطلبات التكنولوجية لأبحاث الذكاء الاصطناعي في الوقت الراهن. ومع قيام المؤسسات في مجالات التمويل والتصنيع والطاقة بدفع حدود الممكن لإنشاء نماذج لغوية كبيرة ملكية، ومحاكاة أنظمة فيزيائية معقدة، فإن جميعها يواجه مشكلة مشتركة: توسيع سعة البحث بكفاءة واستدامة. وهنا يأتي التحول في البنية إلى خوادم GPU بنموذج OAM (وحدة المسرّع المفتوحة) ليس فقط أمرًا مفيدًا، بل ضروريًا أيضًا.
اختراق حاجز الكثافة في الأبحاث المتسلسلة.
يُعد بحث الذكاء الاصطناعي عملية تكرارية. ويتطلب التقدم القدرة على إجراء تجارب غير محدودة، وإعداد نماذج أكبر، والعمل مع كميات كبيرة من البيانات في آنٍ واحد. وتؤدي تصاميم الخوادم القديمة، تلك التي يمكنها استيعاب عدد قليل فقط من وحدات معالجة الرسومات (GPU) في هيكل واحد، إلى انتشار مادي مكلف وغير فعال. ويقوم خوادم OAM بكسر حاجز الكثافة هذا، حيث يقلل بشكل كبير من حجم البصمة الحسابية من خلال تركيب ثماني أو ست عشرة وحدة معالجة رسومات أو أكثر في عقدة نظام واحدة. بالنسبة لفريق بحثي، يعني ذلك إما تشغيل تجارب متعددة في الوقت نفسه أو إنجاز مهام تدريب فردية بشكل أسرع بكثير. إنها ترجمة مباشرة لدورات التكرار الأسرع، ما يمكّن الباحثين من اختبار الفرضيات وتحسين النماذج خلال أيام بدلاً من أسابيع، وهي ميزة لا تُقدّر بثمن في المجالات سريعة الوتيرة.
التعددية: توافق خطوط أنابيب البنية التحتية مع المشاريع.
لا تظل احتياجات البحث ثابتة. قد يتعين على الفريق التحول بسرعة بين المشاريع، مثل مشروع رؤية حاسوبية، وتحليل الجينوم، واستكشاف معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يمكن أن تؤدي الأنظمة ذات التكوين الثابت والتي تكون تقليدية بطبيعتها إلى تجزئة الموارد أو حدوث اختناقات فيها. لم يسبق أن تم تجربة المرونة التشغيلية لخوادم OAM من قبل نظرًا لطبيعتها الوحداتية، حيث يمكن مشاركة موارد الحوسبة وتوزيعها ديناميكيًا. فعلى سبيل المثال، يستطيع فريق الأبحاث الكمية في بنك تخصيص الموارد لمشروع نمذجة المخاطر المحدد زمنيًا، ثم إعادة تعيين نفس وحدات OAM بعد ذلك إلى مشروع ذكاء اصطناعي لكشف الاحتيال بشكل سلس. تعني هذه المرونة، التي يتم إدارتها من خلال التكامل المتقدم، أن الأجهزة المكلفة تُستخدم بأقصى قدر ممكن، وأن البنية التحتية تتماشى مع متطلبات خط أنابيب البحث عند تغيرها.
الاستعداد للمستقبل من خلال نظام بيئي مفتوح.
إن قرار اعتماد خارطة طريق بحثية متعددة السنوات تعتمد على استخدام بنية مادية ملكية ومغلقة يُعد أمرًا محفوفًا بالمخاطر. فالتقنية تتغير بسرعة كبيرة، وقد يؤدي الاعتماد الحصري على مورد معين إلى تقييد الابتكار وتكبّد نفقات باهظة. إن المعيار المفتوح، الذي يشكّل جوهر بنية OAM، يُعد حماية استراتيجية. فهو يُنشئ نظامًا بيئيًا تنافسيًا متعدد الموردين للمسرعات وأنظمة الاستضافة. بالنسبة لعملائنا، يعني ذلك القدرة على اختيار أفضل المكونات المتاحة، وكذلك إمكانية إضافة أجيال مستقبلية من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) أو مسرعات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا من موردين آخرين إلى البنية التحتية الحالية لديهم. ويحمي هذا النموذج المفتوح، المدعوم بمنصات شركائنا، الاستثمارات البحثية طويلة الأجل، ويجعل أحدث الابتكارات متاحة، مما يضمن بقاء القدرات البحثية في طليعة التطور.
تمكين بحث مؤثر ومستدام
وأخيرًا وليس آخرًا، لا يتعلق توسيع نطاق البحث فقط بالقوة الخام، بل يتيح أيضًا التعاون وتقليل تكلفة الملكية الإجمالية. يمكن استخدام البنية عالية الكثافة للموديولات المتماسكة (OAMs) لإنشاء مجموعات بحثية اصطناعية ذكية مشتركة ومُركَّزة. ويمكن لمجموعات مختلفة داخل شركة تصنيع، مثل الروبوتات الذاتية القيادة، والصيانة التنبؤية، وتحسين سلسلة التوريد، أن تتشارك في مصدر قوي وموحّد للموارد بشكل آمن. علاوةً على ذلك، تشمل الأنظمة عالية الكثافة أنظمة تبريد متقدمة (مثل التبريد السائل)، التي ليست اختيارية بل ضرورية لتحقيق الاستقرار والاستدامة. وتكاليف تشغيلها أقل بسبب كفاءتها العالية جدًا في استخدام الطاقة مقارنة بالحوامل المبردة بالهواء، كما أنها تتماشى مع مبادئ التكنولوجيا الخضراء التي أصبحت ذات أهمية متزايدة في المؤسسات البحثية الرائدة.
باختصار، تُعد خوادم OAM GPU الخطوة التالية في تطوير وحدات الحوسبة من وحدات فردية إلى أداة بحث قابلة للتوسعة ومتعددة الاستخدامات ومفتوحة. وهي توفر النظام الأساسي الذي يمكن من خلاله توسيع قدرات البحث في مجال الذكاء الاصطناعي باستمرار وبطموح أكبر. في Aethlumis، ندمج هذا العتاد القوي مع مستوى عالٍ من دمج الأنظمة والدعم الفني الموثوق لتقديم هذه المنصات الأساسية. ونضمن لعملائنا البنية التحتية الفعّالة والآمنة والقابلة للتوسعة، والتي يحتاجونها لتحقيق الاختراقات التالية في مجالاتهم المختلفة.