Med den stigende kompleksitet af AI modeller (store sprogmodeller (LLMs) og computersyn) er blevet et krav om flere regneressourcer. De traditionelle serverarkitekturer kan ikke imødekomme disse behov og fører ofte til ineffektiv udnyttelse, spild af ressourcer eller tid samt tidskrævende implementering af modeller. De højeffektede GPU-servere er nu en nødvendig løsning, og de tilbyder særlige fordele baseret på behovene hos eksisterende AI-modeller.
Deres vigtigste styrker er anført nedenfor:
Bedre skalerbarhed af komplekse modelberegninger med høj densitet.
Algoritmerne, herunder især AI-modeller som LLM'er og dybdeindlæringsmodeller, kræver massive mængder parallel behandling for at håndtere milliarder af parametre. Højdensitetsservere med GPU'er er kompakte servere, der kombinerer et stort antal højtydende GPU'er, hvilket giver eksponentielt mere regnekraft og kræver meget mindre fysisk plads end konventionelle servere. Denne skala-densitet er revolutionerende: en enkelt højdensitetsserver kan anvendes til træning eller inferens af arbejdsbelastninger, som tidligere krævede et stort antal traditionelle dataservere, og eliminerer dermed behovet for udbredte datacenterinstallationer. Et eksempel er kvalitetskontrolsystemet baseret på kunstig intelligens i et produktionsfirma (tusindvis af produktbilleder per time), som kan køre på én enkelt højdensitetsserver, og med assistance fra optimerede indstillinger fra HPE, Dell eller Huawei kan serveren levere den bedste ydelse og vil ikke gå langsommere, selv når den er overbelastet.
Optimal udnyttelse af finanser for at minimere spild.
Kunstig intelligens omfatter typisk alternativ træning (ressourcekrævende) og inferens (ressourcebegrænset, men kontinuerlig). Almindelige servere tilbringer ofte unødigt grafikprocessorbrug under inferens, hvilket er en form for ressource-sløsiden. Derfor anvendes high-density GPU-servere, da der dynamisk kan køre flere AI-modeller eller opgaver på samme GPU-kluster, og ressourceallokeringen kan justeres dynamisk. Det betyder, at datavidenskabsteam kan teste en model, finjustere den og foretage inferens – alt sammen på ét enkelt system – for at optimere hardwareudnyttelsen. Dette resulterer i færre servere, lavere infrastrukturudgifter og ingen ydelsesnedgang, især for finansielle institutioner, der bruger både svindeldetektionsmodeller (inferens) og risikoprediktionsmodeller (træning).
Grøn teknik i AI-drift.
AI-aktiviteterne anses ikke længere for at være baseret på bæredygtighed, især inden for energi og produktion. Tæt placerede GPU-servere integrerer koncepter inden for grøn teknologi, som bygger på effektiv udstyr tilgængeligt gennem samarbejdet med Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) og effektiv strømstyring. Højtythedssystemer bruger mindre strøm end almindelige spredte servere, da de fokuserer på regnekraft, reducerer spild af strøm og kræver mindre køling. Dette yderligere indsnævres med løsningerne uddybet af Aethlumis: vores højtythedsservere bruger op til 30 procent mindre energi pr. AI-opgave end de fleste systemer, hvilket passer til bæredygtighedskravene fra energivirksomheder, der opbygger AI-drevne vedvarende energirammer, eller virksomheder, der ønsker at reducere deres CO2-aftryk.
Sikret og pålidelig ydelse af mission-kritiske modeller.
Når det gælder erhvervsserviceområder som finansiering eller energi, vil AI-løsninger sandsynligvis arbejde med værdifuld data eller udføre opgaver, der er kritiske for sikkerhed og pålidelighed – og her er der ikke noget at forhandle om. Aethlumis' high-density GPU-servere er rettet mod begge dele: De tilbyder et enterprise-niveau for sikker datatransmission (krypteret datatransmission, adgangskontrol) og er grundigt testet af vores partnerekosystem, og de sikrer dataintegritet under modeltræning og inference.
Konklusion
Det må erkendes, at der findes fire egenskaber ved højtydende GPU-servere, som ikke kan erstattes i AI-modeller: skalerbarhed i behandlingen af komplekse design; ressourceeffektivitet og bæredygtighed; samt pålidelighed. Samarbejdet mellem Aethlumis og HPE, Dell og Huawei kombineret med vores overvejelser inden for finans, produktion og energi vil sikre, at disse servere ikke kun er teknisk avancerede, men også tilpasset kravene fra den reelle forretningsverden. De højtydende GPU-servere vil være den endelige løsning for organisationer, der ønsker at drage fuld nytte af deres AI-modeller uden at kompromittere effektivitet, bæredygtighed og sikkerhed.
