Da die Komplexität von KI modelle (große Sprachmodelle (LLMs) und Computer Vision) erfordern immer mehr Rechenressourcen. Die traditionellen Serverarchitekturen können diesen Anforderungen nicht gerecht werden und führen oft zu einer ineffizienten Nutzung, Ressourcen- oder Zeitverschwendung sowie zeitaufwändiger Modellimplementierung. Hochdichte-GPU-Server sind mittlerweile eine notwendige Lösung und bieten je nach Anforderungen der bestehenden KI-Modelle besondere Vorteile.
Ihre wichtigsten Stärken sind nachfolgend aufgeführt:
Bessere Skalierbarkeit der vielseitigen Modell-Rechendichte.
Die Algorithmen, insbesondere KI-Modelle wie LLMs und Deep-Learning-Modelle, erfordern enorme Mengen an paralleler Verarbeitung, um Milliarden von Parametern zu verarbeiten. Hochdichte-GPU-Server sind kompakte Server, die eine große Anzahl leistungsstarker GPUs kombinieren und dadurch exponentiell mehr Rechenleistung bieten sowie deutlich weniger physischen Platz einnehmen als herkömmliche Server. Diese Skalierungsdichte ist disruptiv: Mithilfe eines einzigen Hochdichte-Datenservers können Trainings- oder Inferenz-Arbeitslasten durchgeführt werden, für die zuvor eine große Anzahl traditioneller Rechenzentrums-Server erforderlich war, wodurch das Entstehen weitläufiger Rechenzentrumsumgebungen vermieden wird. Ein Beispiel ist das System zur künstlichen Intelligenz-gestützten Qualitätskontrolle eines Fertigungsunternehmens (mehrere tausend Produktbilder pro Stunde), das auf einem einzigen Hochdichte-Server ausgeführt werden kann. Mit Unterstützung optimierter Einstellungen durch HPE, Dell oder Huawei kann der Server beste Leistung erbringen und verlangsamt sich auch bei Überlastung nicht.
Optimale Nutzung der Finanzen zur Minimierung von Abfällen.
Künstliche Intelligenz beinhaltet in der Regel alternative Schulungen (ressourcenintensiv) und Schlussfolgerungen (ressourcenbeschränkt, aber kontinuierlich). Genaue Server neigen dazu, die Grafikverarbeitungseinheiten im Prozess der Inferenz zu verschwenden, eine Form der Ressourcenverschwendung. Hierzu werden GPU-Server mit hoher Dichte verwendet, da dynamisch mehrere KI-Modelle oder Aufgaben auf demselben GPU-Cluster ausgeführt werden können und die Ressourcenallokation dynamisch angepasst werden kann. Das bedeutet, dass Datenwissenschaftsteams ein Modell testen, feinstellen und Schlussfolgerungen ziehen können, um die Auslastung der Hardware mit einem einzigen System zu optimieren. Dies bedeutet eine Verringerung der Anzahl der Server, eine Verringerung der Infrastrukturkosten und keinen Leistungsverlust bei Finanzinstituten, die sowohl Betrugserkennungsmodelle (Inferenz) als auch Risikoprädiktionsmodelle (Schulung) verwenden.
Grüne Technik für KI-Operationen.
Die KI-Aktivitäten werden nicht mehr als nachhaltig im Hinblick auf Energie und Produktion angesehen. Dicht beieinander stehende GPU-Server integrieren die Konzepte der grünen Technologie, die auf effiziente Ausrüstung setzt, wie sie durch die Partnerschaft mit Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) verfügbar ist, sowie auf ein effizientes Energiemanagement. Hochdichte Systeme verbrauchen weniger Energie als herkömmliche verteilte Server, da sie sich auf Rechenressourcen konzentrieren, Energieverluste reduzieren und weniger Kühlung benötigen. Dies wird weiter eingegrenzt durch die von Aethlumis erläuterten Lösungen: Unsere Hochdichteserver verbrauchen bis zu 30 Prozent weniger Energie pro KI-Aufgabe als die meisten Systeme, was den Nachhaltigkeitsanforderungen von Energieunternehmen entspricht, die KI-gestützte erneuerbare Energiesysteme aufbauen, oder von Unternehmen, die ihren CO₂-Fußabdruck verringern möchten.
Gewährleistete und zuverlässige Leistung bei sicherheitskritischen Modellen.
Wenn es um Geschäftsbereiche wie Finanzen oder Energie geht, arbeiten KI-Lösungen wahrscheinlich mit wertvollen Daten oder führen sicherheitskritische Aufgaben aus – Sicherheit und Zuverlässigkeit sind dabei kein Verhandlungspunkt. Die High-Density-GPU-Server von Aethlumis zielen auf beides ab: Sie bieten eine unternehmensweite sichere Datenübertragung (verschlüsselte Datenübertragung, Zugriffskontrolle) und wurden gründlich durch unser Partnernetzwerk getestet, wodurch die Datenintegrität während des Modelltrainings und der Inferenz gewährleistet wird.
Fazit
Zugegeben, es gibt vier Eigenschaften von Hochdichte-GPU-Servern, die in den KI-Modellen nicht ersetzbar sind: Skalierbarkeit in der Verarbeitungsleistung komplexer Designs; Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit; sowie Zuverlässigkeit. Die Zusammenarbeit von Aethlumis mit HPE, Dell und Huawei, kombiniert mit unserer Berücksichtigung der Bereiche Finanzen, Fertigung und Energie, wird sicherstellen, dass solche Server nicht nur technisch fortschrittlich sind, sondern auch an die Anforderungen des tatsächlichen Geschäfts angepasst werden. Die Hochdichte-GPU-Server werden die endgültige Lösung für Organisationen sein, die die vollen Vorteile ihrer KI-Modelle genießen möchten, ohne Kompromisse bei Effizienz, Nachhaltigkeit und Sicherheit einzugehen.
