GPU সার্ভার এবং AI গবেষণা ও উন্নয়নের উপর এর প্রভাব।
যে গতিতে AI গবেষণা ও উন্নয়ন (R&D) এখন আগের চেয়ে দ্রুততর গতিতে বিকশিত হচ্ছে, কারণ ডেটা সেটগুলি বৃদ্ধি পেয়েছে, নিউরাল নেটওয়ার্কের কাঠামো জটিলতর হয়ে উঠেছে এবং দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্রয়োজনীয়তা বেড়েছে। ঐতিহ্যবাহী সার্ভার সেটআপগুলি অনুসরণ করতে ধীর হয়, কারণ সেগুলি ঘনীভূত কম্পিউটিং কাজগুলির জন্য প্রয়োজনীয় প্রসেসিং ক্ষমতা এবং দলগত গবেষণাকে সমর্থনের জন্য নমনীয়তা প্রদান করতে সক্ষম হয় না। উচ্চ-ঘনত্বের GPU সার্ভারগুলি খেলার নিয়ম পাল্টে দিয়েছে, কারণ ছোট জায়গায় বেশি প্রসেসিং ক্ষমতা যুক্ত করে এই সমস্যাগুলি সমাধান করেছে।
সমান্তরাল প্রসেসিং, বা বরং, অভূতপূর্ব: মডেল-পুনরাবৃত্তি ত্বরণ।
মডেল ট্রেনিং এবং পরীক্ষা হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা ও উন্নয়নের সবচেয়ে মৌলিক উপাদান, যা বৃহৎ পরিমাণ ডেটা গণনার জন্য সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের উপর ভিত্তি করে। GPU সার্ভারগুলির উচ্চ ঘনত্ব কয়েকটি GPU কোরকে একক ইউনিটে একত্রিত করে, যার ফলে তাদের হাজার হাজার গণনা সমান্তরালভাবে সম্পাদনের ক্ষমতা থাকে। এই সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ মডেল প্রশিক্ষণের সময়কে ন্যূনতমে নামিয়ে আনে: যা ঐতিহ্যবাহী সার্ভারে সপ্তাহ ধরে চলত, আজ তা দিন বা এমনকি ঘন্টার মধ্যে প্রশিক্ষিত হয়। উৎপাদন শিল্পে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল তৈরির একটি গবেষণার উদাহরণ দেওয়া যায়, যা একই সময়সীমার মধ্যে 3 গুণ বেশি ডিজাইন বৈচিত্র্য পরীক্ষা করতে পারে, ফলে প্রোটোটাইপ থেকে বাস্তবায়নের প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত হয়। আদর্শভাবে, Aethlumis এই সার্ভারগুলিকে HPE, Dell এবং Huawei হার্ডওয়্যারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করেছে, যাতে GPU সম্পদগুলি সামঞ্জস্যহীনতার কারণে নষ্ট না হয়, যা গবেষণা ও উন্নয়ন দলের ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে এক মিনিটের অবস্থান হল সম্পূর্ণ অগ্রগতির ক্ষতি।
উন্নত সহযোগিতামূলক কার্যকারিতা: গবেষণা দলের ক্ষমতায়ন।
AI-এর গবেষণা ও উন্নয়ন প্রায়শই একক ব্যক্তির প্রকল্প নয়; গবেষক, ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের দলগুলিকে সম্পদ শেয়ার করার এবং বাস্তব সময়ে সহযোগিতা করার ক্ষমতা রাখতে হবে। উচ্চ-ঘনত্বের GPU সার্ভারগুলি বহু-ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেসযোগ্যতা প্রদান করে, যার ফলে একাধিক ব্যবহারকারী একটি একক সার্ভার ব্যবহার করে একসাথে পরীক্ষা চালাতে পারে, অ্যালগরিদম পরীক্ষা করতে পারে এবং ফলাফল বিশ্লেষণ করতে পারে। এটি আলাদা হার্ডওয়্যার সেটআপ এবং সম্পদের জন্য অপেক্ষার সময়কে দূর করবে। একটি উদাহরণ: আলগোরিদমিক ট্রেডিং মডেল তৈরি করছে এমন একটি আর্থিক R&D দলের ক্ষেত্রে ডেটা বিজ্ঞানীরা ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যালগরিদম পরীক্ষা করতে পারেন এবং ইঞ্জিনিয়াররা মডেলগুলির কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করতে পারেন—সবাই একটি একক উচ্চ-ঘনত্বের সার্ভারে একসাথে থাকতে পারেন। Aethlumis-এর নিরাপদ সিস্টেম একীভূতকরণ, যা অন্তর্ভুক্ত, সহযোগিতার সময় ডেটার গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে এবং বিশেষজ্ঞদের সময়োপযোগী কারিগরি সহায়তা অ্যাক্সেস বা কার্যকারিতার ক্ষেত্রে কোনও অসুবিধা তৈরি করবে না, এবং গবেষণার প্রক্রিয়াগুলি বন্ধ হবে না।
অপ্টিমাইজড টিসিও: কর্মক্ষমতা বনাম সাশ্রয়ী মূল্য।
এআই গবেষণা ও উন্নয়নের জন্য বাজেট প্রায়শই সীমাবদ্ধ থাকে, এবং খরচের দক্ষতা তাদের কেন্দ্রীয় দিকগুলির মধ্যে একটি। সার্ভারের যে ধরনকে 'হাই ডেনসিটি সার্ভার' বলা হয়, টিসিও-এর ক্ষেত্রে এটি অত্যন্ত উপকারী, কারণ এটি প্রতি বর্গফুটে কম্পিউটিংয়ের ক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে সর্বোচ্চ সুবিধা দেয় এবং খরচ হওয়া বিদ্যুৎ এর পরিমাণ সীমিত রাখে। হাই-ডেনসিটি সিস্টেমগুলি আধুনিক কম ঘনত্বের সার্ভার ফার্মগুলির তুলনায় ডেটা কেন্দ্রের জায়গার প্রয়োজনীয়তা 40 শতাংশ পর্যন্ত কমায়, যা ভাড়া, শীতলীকরণ এবং অবকাঠামোগত খরচ বাঁচায়। এছাড়াও, তাদের বিদ্যুৎ সরবরাহ অপ্টিমাইজড (তারা আমাদের অংশীদারদের শক্তি-দক্ষ হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে) এবং কর্মক্ষমতার উপর কোনও প্রভাব না ফেলে 20-25% বিদ্যুৎ খরচ বাঁচায়। নবায়নযোগ্য শক্তির ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এআই-ভিত্তিক মডেলে কাজ করা শক্তি খাতের গবেষণা ও উন্নয়ন সংস্থাগুলির উদাহরণ বিবেচনা করলে, এর অর্থ হল তাদের পরিচালন খরচের পরিবর্তে উদ্ভাবনের জন্য আরও বেশি টাকা ব্যয় করতে হবে।
শিল্প-নির্দিষ্ট আর&ডি সুবিধা: এথলুমিস কর্তৃক কাস্টমাইজড।
অর্থ, উৎপাদন এবং শক্তি খাতের প্রতি এথলুমিসের গভীর বোঝাপড়ার ফলে উচ্চ-ঘনত্বের GPU সার্ভারগুলি বিশেষ আর&ডি চাহিদা মেটাতে পরিবর্তিত হয়:
অর্থ: কম বিলম্ব এবং উচ্চ-ঘনত্বের সার্ভারগুলির নিরাপদ প্রক্রিয়াকরণ ঝুঁকি মূল্যায়ন মডেল বা জালিয়াতি শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম আর&ডি-এর ক্ষেত্রে একটি মূল্যবান সম্পদ, কারণ জটিল পরিস্থিতিতে এটি দ্রুত পরীক্ষা করা যায় এবং নিয়ন্ত্রণের উচ্চ মানগুলি পূরণ করে।
উৎপাদন: AI-চালিত গুণগত সমস্যা বা উৎপাদন অপ্টিমাইজেশন সমাধান তৈরি করতে, দলগুলি বাস্তব সময়ে সেন্সর ডেটা প্রক্রিয়া করতে উচ্চ-ঘনত্বের GPU ব্যবহার করে যাতে ত্রুটিগুলি কমিয়ে আনা যায় এবং দক্ষতা সর্বোচ্চ করা যায়।
শক্তি: উচ্চ-ঘনত্বের সার্ভারগুলি সৌর প্যানেল বা বায়ু টারবাইনের চলমান ডেটা সেটগুলি ব্যবহার করে গ্রিড অপ্টিমাইজেশন এবং নবায়নযোগ্য শক্তি ব্যবস্থাপনা পূর্বাভাসের উপর গবেষণাকে ত্বরান্বিত করে, যাতে তাদের শক্তি ব্যবহার এবং টেকসইতা সর্বোচ্চ করার জন্য মডেলটি অপ্টিমাইজ করা যায়।
সংক্ষিপ্ত বিবরণ
উচ্চ-ঘনত্বের GPU সার্ভার অভূতপূর্ব প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা, উন্নত সহযোগিতা এবং সাশ্রয়ী মূল্যের মাধ্যমে AI R&D ধারণাকে পরিবর্তন করছে, যা বাজারে প্রতিযোগিতামূলক থাকতে আগ্রহী সংস্থাগুলির জন্য প্রয়োজনীয়। HPE, Dell এবং Huawei-এর সাথে সহযোগিতা নিশ্চিত করে যে Aethlumis সার্ভারগুলি নির্ভরযোগ্য এবং উদ্ভাবনী হার্ডওয়্যারের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছে, এবং সিস্টেমের একীভূতকরণ, সবুজ প্রযুক্তির প্রতি আগ্রহ এবং অর্থ, উৎপাদন এবং শক্তির ক্ষেত্রের বিশেষ প্রয়োজনীয়তার জ্ঞান নিশ্চিত করে যে Aethlumis সার্ভারগুলি এই সমস্ত ক্ষেত্রের চাহিদা পূরণ করে। উচ্চ-ঘনত্বের GPU সার্ভারগুলি AI R&D দলগুলির কাছে কেবল হার্ডওয়্যার নয়, এটি দ্রুততর উদ্ভাবন, বুদ্ধিমান পরীক্ষা এবং আরও অর্থবহ ফলাফলের জন্য একটি ইঞ্জিন হতে পারে।