Η επιχείρησή μας στην Aethlumis είναι να κάνουμε τις βιομηχανίες έξυπνες. Επίσης, μέσω της συνεργασίας μας με ηγέτες όπως HPE, Dell και Huawei, βιώνουμε τις τεχνολογικές απαιτήσεις της σύγχρονης έρευνας τεχνητής νοημοσύνης. Καθώς οργανισμοί στους τομείς της χρηματοοικονομικής, της παραγωγής και της ενέργειας διευρύνουν τα όρια του δυνατού για να δημιουργήσουν ιδιόκτητα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, να προσομοιώσουν πολύπλοκα φυσικά συστήματα, όλοι αντιμετωπίζουν ένα κοινό πρόβλημα: την κλιμάκωση της ερευνητικής ικανότητας με αποδοτικό και βιώσιμο τρόπο. Εδώ η αλλαγή στην αρχιτεκτονική προς OAM (Open Accelerator Module) GPU servers δεν θα ήταν μόνο ευεργετική, αλλά και αναγκαία.
Ξεπερνώντας το εμπόδιο της πυκνότητας για σειριακή έρευνα.
Η έρευνα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια επαναληπτική διαδικασία. Η πρόοδος απαιτεί τη δυνατότητα να πραγματοποιούνται πολλά πειράματα, να δημιουργούνται μεγαλύτερα μοντέλα και να επεξεργάζονται μεγάλος όγκος δεδομένων ταυτόχρονα. Οι παλαιότεροι σχεδιασμοί διακομιστών, εκείνοι που υποστηρίζουν μόνο λίγες GPU ανά πλαίσιο, προκαλούν φυσική διασπορά η οποία είναι ακριβής και αναποτελεσματική. Αυτό το εμπόδιο πυκνότητας ξεπερνιέται από τους διακομιστές OAM, οι οποίοι μειώνουν σημαντικά το μέγεθος του υπολογιστικού αποτυπώματος, φιλοξενώντας οκτώ, δεκαέξι ή περισσότερες GPU σε έναν ενιαίο κόμβο συστήματος. Για μια ομάδα έρευνας, αυτό σημαίνει είτε την ταυτόχρονη εκτέλεση πολλαπλών πειραμάτων είτε πολύ γρηγορότερες εργασίες εκπαίδευσης. Πρόκειται για την άμεση ερμηνεία γρηγορότερων κύκλων επανάληψης, που επιτρέπει στους ερευνητές να ελέγχουν υποθέσεις και να τελειοποιούν μοντέλα σε μέρες αντί για εβδομάδες — ένα ανεκτίμητο πλεονέκτημα σε τομείς υψηλού ρυθμού.
Μοντουλαρότητα: Συμφωνία Υποδομών – Διαδικασιών Έργου
Οι ανάγκες της έρευνας δεν παραμένουν σταθερές. Μία ομάδα μπορεί να χρειαστεί να αλλάξει γρήγορα έργα, όπως ένα έργο οπτικής αντίληψης υπολογιστών, μία ανάλυση γονιδιωματικής και μία εξερεύνηση NLP. Τα συστήματα σταθερής διαμόρφωσης, που είναι παραδοσιακού τύπου, μπορεί να προκαλέσουν κατάτμηση ή στενό λαιμό στους πόρους. Η λειτουργική ευελιξία των διακομιστών βασισμένων στο OAM δεν έχει βιωθεί ποτέ πριν, επειδή είναι μοντουλωτή. Οι υπολογιστικοί πόροι μπορούν να μοιράζονται και να διανέμονται δυναμικά. Η ομάδα ποσοτικής έρευνας σε μία τράπεζα μπορεί να διαθέσει πόρους σε ένα έργο μοντελοποίησης κινδύνου με χρονικό περιορισμό και στη συνέχεια να αναθέσει τα ίδια ακριβώς μοντούλα OAM σε ένα έργο AI ανίχνευσης απάτης με τρόπο αδιάλειπτο. Αυτή η ευελιξία, η οποία διαχειρίζεται η προηγμένη ενσωμάτωση, σημαίνει ότι το ακριβό υλικό χρησιμοποιείται στο μέγιστο βαθμό, και η υποδομή ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις της διαδικασίας έρευνας, καθώς αυτές αλλάζουν.
Μελλοντική προστασία ανοιχτού οικοσυστήματος.
Η απόφαση να ακολουθηθεί μια πολυετής δρομολογία έρευνας με χρήση ιδιόκτητης και κλειστής υλικολογισμικής πλατφόρμας εγκυμονεί κίνδυνο. Η τεχνολογία αλλάζει πολύ γρήγορα και η εξάρτηση από έναν προμηθευτή μπορεί να σταματήσει την καινοτομία και να οδηγήσει σε υπερβολικά μεγάλα έξοδα. Το ανοιχτό πρότυπο, το οποίο αποτελεί τον πυρήνα της αρχιτεκτονικής OAM, αποτελεί στρατηγική προστασία. Δημιουργεί ένα ανταγωνιστικό πολυ-προμηθευτικό οικοσύστημα επιταχυντών και συστημάτων υποδοχής. Για τους πελάτες μας, αυτό σημαίνει τη δυνατότητα επιλογής των καλύτερων διαθέσιμων συστατικών και τη δυνατότητα προσθήκης, στην υπάρχουσα υποδομή τους, GPU νέας γενιάς ή επιταχυντών τεχνητής νοημοσύνης εξειδικευμένου σκοπού από άλλους προμηθευτές. Αυτό το ανοιχτό μοντέλο, με τη στήριξη των πλατφορμών των συνεργατών μας, προστατεύει τις μακροπρόθεσμες επενδύσεις στην έρευνα και καθιστά διαθέσιμες τις πιο πρόσφατες καινοτομίες, διασφαλίζοντας ότι η ερευνητική δυνατότητα παραμένει στην πρώτη γραμμή.
Ενίσχυση Επιδραστικής και Διαρκούς Έρευνας.
Τέλος, η κλιμάκωση της έρευνας δεν αφορά απλώς την απόλυτη απόδοση, αλλά επιτρέπει επίσης τη συνεργασία και μειώνει το συνολικό κόστος ιδιοκτησίας. Η υψηλής πυκνότητας δομή των OAMs, η οποία είναι ενοποιημένη, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία κοινών κεντρικών συστάδων έρευνας τεχνητής νοημοσύνης. Διάφορες ομάδες μέσα σε μια βιομηχανική επιχείρηση, όπως αυτές που ασχολούνται με αυτόνομη ρομποτική, προληπτική συντήρηση και βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας, μπορούν να διαθέτουν έναν ενιαίο και ισχυρό πόρο πόρων, με ασφάλεια. Επιπλέον, τα συστήματα υψηλής πυκνότητας περιλαμβάνουν προηγμένα συστήματα ψύξης (όπως ψύξη με υγρό), τα οποία δεν είναι προαιρετικά, αλλά απαραίτητα για την επίτευξη σταθερότητας και βιωσιμότητας. Τα λειτουργικά τους έξοδα είναι χαμηλότερα λόγω της σημαντικής τους απόδοσης στη χρήση ενέργειας σε σύγκριση με ράφια ψυγμένα με αέρα, και συμμορφώνονται με τις αρχές της πράσινης τεχνολογίας, οι οποίες αποκτούν όλο και μεγαλύτερη σημασία σε προοδευτικά ερευνητικά ιδρύματα.
Με απλά λόγια, οι εξυπηρετητές OAM GPU σηματοδοτούν το επόμενο βήμα ανάπτυξης των μεμονωμένων μονάδων υπολογισμού σε ένα κλιμακώσιμο, πολύπλευρο και ανοιχτό εργαλείο έρευνας. Αποτελούν το υπόβαθρο στο οποίο μπορεί να αναπτύσσεται διαρκώς η δυνατότητα της έρευνας στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, ανάλογα με τις φιλοδοξίες. Στην Aethlumis, συνδυάζουμε αυτό το εξαιρετικό υλικό με το υψηλό επίπεδο ολοκλήρωσης συστημάτων και την αξιόπιστη τεχνική υποστήριξή μας, προκειμένου να παρέχουμε αυτές τις απαραίτητες πλατφόρμες. Οι πελάτες μας διασφαλίζουν την αποδοτική, ασφαλή και κλιμακώσιμη υποδομή που απαιτείται για να επιτύχουν τις επόμενες μεγάλες επιστημονικές διακρίσεις στους αντίστοιχους τομείς τους.