Vores forretning hos Aethlumis er at gøre industrier smartere. Gennem vores samarbejde med ledere som HPE, Dell og Huawei oplever vi også de teknologiske krav, der stilles til nutidens AI-forskning. Mens organisationer inden for finans, produktion og energi skubber grænserne for det mulige ved at oprette egne store sprogmodeller og simulere komplekse fysiske systemer, deler de alle et fælles problem: at skala forskningskapaciteten både effektivt og bæredygtigt. Her vil skiftet i arkitektur til OAM (Open Accelerator Module) GPU-servere ikke kun være en fordel, men også nødvendigt.
Brud af tæthedsbarrieren for serieforskning.
Forskningen af kunstig intelligens er en iterativ proces. Fremskridt kræver evnen til at udføre ikke-begrænsede eksperimenter, forberede større modeller og arbejde med store mængder data på én gang. De ældre serverdesign, som kun kan have et par GPU'er i et chassis, forårsager en fysisk spredning, der er dyr og ineffektiv. Denne tæthedsbarriere bliver brudt af OAM-servere. De reducerer størrelsen af det beregningsmæssige fodaftryk betydeligt ved at montere otte, seksten eller flere GPU'er i en enkelt systemknude. I tilfælde af et forskerhold er det enten at køre flere eksperimenter på samme tid eller at udføre meget hurtigere individuelle træningsjob. Det er den direkte fortolkning af hurtigere iterationscyklusser, hvilket giver forskere mulighed for at teste hypoteser og perfekte modeller i dage snarere end uger, en uvurderlig fordel i højt tempo domæner.
Modularitet: Infrastruktur-projekt pipeline kongruens.
Forskningens behov ændrer sig løbende. Et team kan måske skulle skifte projekter hurtigt, for eksempel et projekt inden for computer vision, en genomisk analyse og en NLP-analyse. Fastkonfigurerede systemer, som er traditionelle i deres natur, kan medføre fragmentering eller flaskehalse i ressourcerne. Den operationelle fleksibilitet, som OAM-baserede servere tilbyder, har aldrig været oplevet før, da de er modulære. Beregningsressourcer kan deles og dynamisk fordeles. En kvantitativ forskningsgruppe i en bank kan for eksempel allokerer ressourcer til et tidsbegrænset risikomodelleringsprojekt og derefter genbruge de samme OAM-moduler til et AI-projekt om sagsbehandling af svig på en sømløs måde. Denne fleksibilitet, som håndteres gennem avanceret integration, betyder, at dyr hardware udnyttes fuldt ud, og infrastrukturen tilpasses kravene i forskningsprocessen, når disse ændres.
Åben økosystem fremtidssikring.
Beslutningen om at følge en flerårig forskningsstrategi baseret på proprietære og lukkede hardwarearkitekturer er en risiko. Teknologien ændrer sig meget hurtigt, og leverandørbinding kan drukne innovation og medføre ekstreme udgifter. Den åbne standard, som er kernen i OAM-arkitekturen, er en strategisk beskyttelse. Den skaber et konkurrencedygtigt, flerlejringsaccelerator- og hostsysemsøkosystem. For vores kunder betyder dette muligheden for at vælge best-in-class-komponenter samt muligheden for at tilføje fremtidige generationer af GPU'er eller formålsspecifikke AI-acceleratorer fra andre leverandører til deres allerede eksisterende infrastruktur. Denne åbne model, støttet af platformene fra vores partnere, sikrer langsigtet forskning og gør de nyeste innovationer tilgængelige, så forskningskapaciteten forbliver i verdensklasse.
Styrker meningsfuld og varig forskning.
Til sidst handler skalerbar forskning ikke kun om rå ydelse, men også samarbejde og samlede ejerskabsomkostninger. Den høje densitet i OAM-strukturer, som er konsolideret, kan anvendes til at oprette fælles og centrale AI-forskningsklynger. Forskellige grupper inden for et produktionsfirma, såsom autonome robotter, prædiktiv vedligeholdelse og optimering af supply chain, kan have én fælles og kraftfuld ressourcepulje, der er sikkert etableret. Desuden indeholder systemerne med høj densitet avancerede kølesystemer (såsom væskekøling), som ikke er valgfrie, men nødvendige for at opnå stabilitet og bæredygtighed. Deres driftsomkostninger er lavere på grund af den betydeligt højere energieffektivitet i forhold til luftkølede racke, og det overholder grønne tech-idealer, som stigende betyder mere for fremtidsrettede forskningsinstitutioner.
Kort sagt repræsenterer OAM GPU-servere næste skridt i udviklingen fra enkeltstående regneenheder til skalerbare, alsidige og åbne forskningsværktøjer. De udgør det underliggende system, hvorpå kapaciteten inden for AI-forskning kan udvides kontinuerligt efter ambitionerne. Hos Aethlumis kombinerer vi denne fremragende hardware med vores høje niveau af systemintegration og solid teknisk support for at levere disse uvurderlige platforme. Vores kunder får garanteret den effektive, sikre og skalerbare infrastruktur, der kræves for at opnå de næste gennembrud inden for deres respektive fagområder.