Hvordan OAM GPU-servere øger den beregningsmæssige effektivitet i AI-arbejdsbyrder

De moderne data-baserede miljøarbejdsbelastninger (træning af AI-modeller og realtids prædiktiv analyse) er uligelige i forhold til deres krav til regnekraft. De traditionelle server-systemer har tendens til at være langsomme og urolige, hvilket fører til overbelastning, lang behandlingstid og høje driftsomkostninger. Dette er en af kilderne til ineffektivitet blandt virksomheder inden for finans-, produktions- og energisektoren, hvor hastighed og nøjagtighed direkte afgør virksomhedernes konkurrencedygtighed. Introducér Open Accelerator Module (OAM) GPU-servere : dette er et specifikt udviklet produkt, og Aethlumis udnytter sine tætte relationer til industrikæmper som HPE, Dell og Huawei til at levere disse førende komponenter til markedet.

Svaghederne ved de traditionelle GPU-serverdesigns.

Inden man fortsætter med at udnytte fordelene ved OAM, bør man vide, hvorfor standard GPU-servere ikke er anvendelige i AI-arbejdsbyrder. De traditionelle arkitekturer, der normalt bruger PCIe-baserede grafikkort, har nogle iboende begrænsninger, såsom begrænset båndbredde mellem grafikkortene og centralbehandlingsenhederne, stiv formfaktor, der gør det vanskeligt at skalere, og dårlig termisk ydeevne under drift med høj intensitet.

OAM-GPU-servernes væsentlige fordele for AI's produktivitet.

OAM-GPU-servere overbryder disse huller med et innovativt design, der er baseret på tre grundlæggende søjler, der fremmer effektiviteten:

Høj båndbredde forbinder til hurtigere databevægelse.

OAM anvender interkonnektionsteknologier af nuværende generation (dvs. NVLink og OpenCAPI) for at omgå PCIe-bus-begrænsningerne og muliggøre højhastighedspunkt-til-punkt kommunikation mellem GPU'er og andre chips. Det betyder en markant reduceret datatransfer-latence, som er meget vigtig for AI-belastning, der er afhængig af overførsel af omfattende datasæt mellem processor enheder. Ved at bruge eksemplet med en deep learning-model, der trænes ved hjælp af billeddata, kan det være 30-40 procent hurtigere på OAM-servere, hvor der ikke er adgangspunktflaskehalse på træningsdata fra GPU'er. Ved at kombinere OAM og hardwareleverandører fra HPE, Dell og Huawei vil Aethlumis sikre, at sådanne sammenkoblinger er meget kompatible med hinanden, og kompatibilitetsproblemer, som har tendens til at gøre en færdigudviklet løsning problematisk, vil blive elimineret.

Skalabilitet efter behov til arbejdsbyrdekrav.

AI-projekterne er ikke afsluttet – virksomheder kan starte med at afprøve en lille model og gradvist udvide til dækning af hele organisationen over tid. OAM's modulære design giver organisationer mulighed for at udvide serverinfrastrukturen ved at tilføje og opgradere GPU'er, hukommelse og lagerplads, uden nødvendigvis at foretage en fuld opgradering. En sådan fleksibilitet betyder, at virksomheder kun behøver at investere i de ressourcer, de har brug for lige nu, og alligevel kan skalerer op, hvis arbejdsmængden fra AI-processer stiger. Det er banebrydende for kunder i energisektoren, som skal bruge netdata til at styre distributionen af vedvarende energi: De kan begynde med en lille OAM-arkitektur og skalerer den efterhånden som deres dataindsamling vokser, uden at overdimensionere og med minimale omkostninger fra start.

Optimeret strøm- og varmeforbrug.

Den indlæste AI skaber en høj belastning på serveren, hvilket genererer meget varme, der kan påvirke ydeevnen og bruge mere energi. OAM-servere kan nemt være termisk kontrollerede, herunder forbedret luftstrømsdesign og direkte væskekøling, så komponenter holdes ved ideelle temperaturer. Det øger ikke kun pålideligheden, men reducerer også strømforbruget: OAM-løsningerne udviklet af Aethlumis som et eksempel på grøn teknologi kræver op til 25 procent af den energi, som en traditionel server med et grafikkort ville kræve for at udføre den samme AI-opgave. Det betyder, at i tilfælde af produktionsanlæg ejet af 24/7 AI-kvalitetskontrolsystemer, vil elregningen blive minimeret, og CO₂-aftrykket vil blive minimeret.

Branchespecifik Effekt: Branchespecifikke OAM-løsninger fra Aethlumis.

Det faktum, at Aethlumis har erfaring inden for finans-, produktions- og energisektoren, er tilstrækkeligt til at sikre, at OAM GPU-servere ikke kun er højt tekniske, men også sektorspecifikke:

Finans: OAM har lav latens for at lette behandlingen af markedsdata i realtid for at understøtte algoritmisk handel, risikomodellering og andre applikationer, så virksomheder kan træffe beslutninger på splitsekunder uden at overtræde reguleringskrav. Sikker integration af Aethlumis sikrer, at fortrolige finansielle data ikke går tabt under AI-beregninger.

Produktion: KI i produktion kan anvendes til forudsigende vedligeholdelse og optimering af produktion, hvilket bygger på behandling af store mængder sensordata. OAM-serverne reducerede databehandlingstiden fra timer til få minutter, hvilket tillod producenter at minimere nedetid og maksimere gennemstrømning, og dette blev understøttet af tidsvarende teknisk support fra Aethlumis for at løse eventuelle driftsproblemer.

Energi: Driftsoptimering og prognoser for vedvarende energi indebærer arbejde med varierende og massive datamængder. Den skalerbare karakter af OAM giver energiselskaber mulighed for at håndtere variationer i databelastningen, mens dets effektivitet gør det muligt at skabe grøn energi, hvilket er en stigende bekymring inden for grøn teknologi.

Opsummering: OAM GPU – springbrættet til KI-lykkedes.

OAM GPU-servere i verden, hvor effektiviteten af AI direkte afhænger af virksomhedens responsivitet, er en transformerende løsning. De tilbyder en løsning på at udnytte potentialet i AI-projekter i organisationer ved at adressere deres behov for båndbredde, skalerbarhed og strøm. Aethlumis har desuden samarbejdet med HPE, Dell og Huawei for at sikre, at disse højkvalitets servere leveres med den pålidelighed, sikkerhed og tekniske support, som kunderne inden for finans-, produktions- og energisektoren måtte have brug for. OAM GPU-serverne er ikke blot en hardwareopgradering, da AI-arbejdsbyrderne bliver stadig mere avancerede, men en investering i fremtiden for beregningsmæssig effektivitet.