Con la complejidad de IA los modelos (modelos de lenguaje grandes (LLMs) y visión por computadora) se ha convertido en un requisito para obtener más recursos informáticos. Las arquitecturas tradicionales de servidores no pueden satisfacer estas necesidades y tienden a provocar una utilización ineficaz, desperdicio de recursos o tiempo, o implementación de modelos consumida en el tiempo. Los servidores GPU de alta densidad son ahora una solución necesaria y ofrecen beneficios particulares según las necesidades de los modelos de IA existentes.
Sus principales fortalezas se enumeran a continuación:
Mejor escalabilidad de la densidad computacional de modelos multifacéticos.
Los algoritmos, incluidos los modelos de inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje grande (LLMs) y los modelos de aprendizaje profundo, requieren enormes cantidades de procesamiento en paralelo para manejar miles de millones de parámetros. Los servidores GPU de alta densidad son servidores compactos que combinan un gran número de GPUs de alto rendimiento, que ofrecen una potencia de cálculo exponencialmente mayor y ocupan un tamaño físico muy reducido en comparación con los servidores convencionales. Esta densidad de escalado es disruptiva: un único servidor de datos de alta densidad puede utilizarse para entrenar o realizar inferencias de cargas de trabajo que anteriormente requerían un gran número de servidores tradicionales de centros de datos, eliminando así la necesidad de despliegues extensos de centros de datos. Un ejemplo es el sistema de control de calidad mediante inteligencia artificial de una empresa manufacturera (miles de imágenes de productos por hora), que puede ejecutarse en un solo servidor de alta densidad; y con la ayuda de configuraciones optimizadas proporcionadas por HPE, Dell o Huawei, el servidor puede ofrecer el mejor rendimiento y no se ralentizará cuando esté sobrecargado.
Aprovechamiento óptimo de las finanzas para minimizar desperdicios.
La inteligencia artificial normalmente implica tareas alternativas de entrenamiento (intensivas en recursos) e inferencia (con recursos limitados pero continuos). Los servidores tradicionales tienden a malgastar las unidades de procesamiento gráfico durante el proceso de inferencia, una forma de desperdicio de recursos. Se utilizan servidores GPU de alta densidad para abordar este problema, ya que dinámicamente se pueden ejecutar varios modelos o tareas de IA en el mismo clúster GPU y la asignación de recursos puede ajustarse de manera dinámica. Esto significa que los equipos de ciencia de datos pueden probar un modelo, ajustarlo finamente y realizar inferencias para optimizar la utilización del hardware mediante un solo sistema. Esto supone una reducción en la cantidad de servidores, una disminución en los costos de infraestructura y ninguna pérdida de rendimiento, en el caso de instituciones financieras que utilizan tanto modelos de detección de fraude (inferencia) como modelos de predicción de riesgos (entrenamiento).
Ingeniería verde para las operaciones de IA.
Las actividades de inteligencia artificial ya no se consideran sostenibles, especialmente en los sectores de energía y producción. Los servidores GPU estrechamente espaciados integran los conceptos de tecnología verde, que se basa en equipos eficientes disponibles mediante la asociación con Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) y una gestión eficiente del consumo energético. Los sistemas de alta densidad utilizan menos energía que los servidores convencionales distribuidos, ya que se centran en los recursos informáticos, reducen el desperdicio de energía y requieren menos refrigeración. Esto se reduce aún más con las soluciones detalladas por Aethlumis: nuestros servidores de alta densidad consumen hasta un 30 por ciento menos de energía por tarea de IA que la mayoría de los sistemas, lo cual cumple con los requisitos de sostenibilidad de las empresas energéticas que construyen marcos de energías renovables impulsados por IA o de negocios que desean reducir su huella de carbono.
Rendimiento garantizado y confiable de modelos críticos para la misión.
Cuando se trata de sectores empresariales como finanzas o energía, es probable que las soluciones de inteligencia artificial trabajen con datos valiosos o realicen tareas críticas; en estos casos, la seguridad y la confiabilidad no son negociables. Los servidores GPU de alta densidad Aethlumis están diseñados para ambos aspectos: ofrecen un nivel empresarial de transferencia segura de datos (transferencia de datos cifrada, control de acceso) y han sido rigurosamente probados por nuestro ecosistema de socios, garantizando la integridad de los datos durante el entrenamiento y la inferencia del modelo.
Conclusión
Aunque hay cuatro características de los servidores GPU de alta densidad que no pueden ser reemplazadas en los modelos de inteligencia artificial: escalabilidad en la capacidad de procesamiento de diseños complejos; eficiencia en los recursos y sostenibilidad; y fiabilidad. La colaboración de Aethlumis con HPE, Dell y Huawei, combinada con nuestra consideración del ámbito financiero, manufacturero y energético, garantizará que estos servidores no solo sean técnicamente avanzados, sino también adaptados a los requisitos del negocio real. Los servidores GPU de alta densidad serán la solución definitiva para organizaciones que deseen disfrutar de todos los beneficios de sus modelos de IA sin comprometer eficiencia, sostenibilidad ni seguridad.
