Unser Geschäft bei Aethlumis besteht darin, Industrien intelligent zu machen. Durch unsere Zusammenarbeit mit führenden Unternehmen wie HPE, Dell und Huawei erfahren wir auch die technologischen Anforderungen der heutigen KI-Forschung. Während Organisationen im Finanzwesen, in der Fertigung und in der Energiewirtschaft die Grenzen des Möglichen erweitern, um proprietäre große Sprachmodelle zu erstellen und komplexe physikalische Systeme zu simulieren, haben sie alle ein gemeinsames Problem: die Forschungskapazitäten effizient und gleichzeitig nachhaltig zu skalieren. Hier ist der Wechsel in der Architektur zu OAM (Open Accelerator Module) GPU-Servern nicht nur vorteilhaft, sondern auch notwendig.
Überwindung der Dichtigkeitsbarriere für serielle Forschung.
Die Forschung im Bereich KI ist ein iterativer Prozess. Fortschritte erfordern die Fähigkeit, nicht begrenzte Experimente durchzuführen, größere Modelle zu erstellen und gleichzeitig mit großen Datenmengen zu arbeiten. Die älteren Server-Designs, die nur Platz für wenige GPUs in einem Gehäuse bieten, führen zu einer physischen Ausbreitung, die teuer und ineffizient ist. Diese Dichtebarriere wird von OAM-Servern durchbrochen. Sie reduzieren die Größe des Rechenaufwands erheblich, indem sie acht, sechzehn oder mehr GPUs in einem einzigen Systemknoten unterbringen. Für ein Forschungsteam bedeutet dies entweder das gleichzeitige Durchführen mehrerer Experimente oder deutlich schnellere einzelne Trainingsaufgaben. Es ist die direkte Umsetzung schnellerer Iterationszyklen, wodurch Forscher Hypothesen testen und Modelle innerhalb von Tagen statt Wochen perfektionieren können – ein unschätzbarer Vorteil in schnelllebigen Bereichen.
Modularität: Übereinstimmung von Infrastruktur und Projekt-Pipelines.
Die Anforderungen der Forschung bleiben nicht konstant. Ein Team muss möglicherweise schnell zwischen Projekten wechseln, beispielsweise einem Projekt zur Computer Vision, einer Genomanalyse und einer NLP-Untersuchung. Fest verdrahtete Systeme traditioneller Art können zu Fragmentierung oder Ressourcenengpässen führen. Die betriebliche Flexibilität von OAM-basierten Servern war aufgrund ihrer Modularität bisher unbekannt. Die Rechenressourcen können geteilt und dynamisch verteilt werden. So kann das Quant-Forschungsteam einer Bank Ressourcen einem zeitlich begrenzten Risikomodellierungsprojekt zuweisen und danach dieselben OAM-Module nahtlos einem KI-Projekt zur Betrugsbekämpfung zuordnen. Diese durch fortschrittliche Integration ermöglichte Flexibilität sorgt dafür, dass teure Hardware optimal genutzt wird und die Infrastruktur den sich ändernden Anforderungen der Forschungspipeline entspricht.
Offene Ökosystem-Zukunftssicherung.
Die Entscheidung, einen mehrjährigen Forschungsansatz mit proprietärer und geschlossener Hardware-Architektur zu verfolgen, birgt Risiken. Die Technologie entwickelt sich sehr schnell, und eine Abhängigkeit von einem Anbieter kann Innovationen ersticken und zu exorbitanten Kosten führen. Der offene Standard, der den Kern der OAM-Architektur bildet, bietet strategischen Schutz. Er schafft ein wettbewerbsorientiertes, mehrfach belegtes Ökosystem aus Beschleunigern und Host-Systemen. Für unsere Kunden bedeutet dies die Möglichkeit, Komponenten auf Spitzenniveau auszuwählen und zukünftige Generationen von GPUs oder speziell entwickelten KI-Beschleunigern anderer Hersteller in ihre bereits bestehende Infrastruktur zu integrieren. Dieses offene Modell, unterstützt durch die Plattformen unserer Partner, schützt langfristige Forschungsinvestitionen und stellt sicher, dass die neuesten Innovationen verfügbar sind, sodass die Forschungskapazitäten an der Spitze bleiben.
Förderung wirksamer und nachhaltiger Forschung.
Last but not least, die Skalierung von Forschung bezieht sich nicht nur auf reine Leistung, sondern ermöglicht auch Zusammenarbeit und eine günstigere Gesamtbetriebskostenbilanz. Die kompakte, hochdichte Struktur von OAMs kann genutzt werden, um gemeinsame und zentrale KI-Forschungscluster zu schaffen. Verschiedene Gruppen innerhalb eines produzierenden Unternehmens, wie autonome Robotik, vorausschauende Wartung und Optimierung der Lieferkette, können sicher auf einen einzigen, leistungsstarken Ressourcenpool zugreifen. Darüber hinaus enthalten die hochdichten Systeme fortschrittliche Kühlsysteme (wie Flüssigkeitskühlung), die nicht optional, sondern notwendig sind, um Stabilität und Nachhaltigkeit zu gewährleisten. Ihre Betriebskosten sind niedriger, da sie im Vergleich zu luftgekühlten Racks eine deutlich höhere Energieeffizienz aufweisen, und sie entsprechen den Green-Tech-Prinzipien, die in zukunftsorientierten Forschungseinrichtungen zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Einfach ausgedrückt, stehen OAM-GPU-Server für den nächsten Entwicklungsschritt von einzelnen Recheneinheiten hin zu einem skalierbaren, vielseitigen und offenen Forschungswerkzeug. Sie bilden das zugrundeliegende System, auf dessen Basis die Kapazität der KI-Forschung kontinuierlich mit wachsender Ambition erweitert werden kann. Bei Aethlumis kombinieren wir diese hervorragende Hardware mit unserer hohen Kompetenz in Systemintegration und zuverlässiger technischer Unterstützung, um diese unverzichtbaren Plattformen bereitzustellen. Unsere Kunden erhalten garantiert die effiziente, sichere und skalierbare Infrastruktur, die erforderlich ist, um die nächsten Durchbrüche in ihren jeweiligen Bereichen zu erzielen.