حوزههای مالی، تولیدی و انرژی نیز از جمله حوزههای پرشتاب در فضای دیجیتال مدرن هستند که با کمک هوش مصنوعی کارآمدتر، امنتر و نوآورانهتر میشوند. با این حال، نیازهای پردازش داده در برنامههای جدید هوش مصنوعی مانند تشخیص تقلب زمان واقعی، نگهداری پیشبینانه یا عملیات شبکه هوشمند، به عملکرد جدیدی در پردازش داده و طراحی سیستمهای هوشمند نیاز دارند. این همان نقطهای است که در آن سرورهای مجهز به هوش مصنوعی با 8 GPU روند را تغییر میدهند و میتوانند مقادیر قبلاً بیسابقهای از چگالی، کارایی و مقیاسپذیری را در اجرای هوش مصنوعی در سطح سازمانی فراهم کنند.
مقایسه ناکارآمد از نظر چگالی و کارایی
معمولاً دستیابی به تعادل بین عملکرد و مصرف منابع با استفاده از سیستمهای سرور متداول امکانپذیر نیست، بهویژه در موارد بارهای کاری بسیار پیچیده هوش مصنوعی مانند آموزش مدل یا بارهای کاری استنتاج. سرورهای هوش مصنوعی 8-GPU پاسخی به این چالش هستند، زیرا امکان ایجاد یک گره واحد بسیار قدرتمند و قابل مدیریت را فراهم میکنند. این سرورها برتری دارند زیرا با قرار دادن هشت واحد GPU با عملکرد بالا در یک سیستم واحد، میتوانند سریعتر کار کنند و تأخیر انتقال اطلاعات را بهطور قابل توجهی کاهش دهند. این سطح از چگالی بهویژه در حوزههایی مانند مالی، که در آن میلیثانیهها در معاملات الگوریتمی اهمیت دارند، یا در صنعت، که تحلیلهای لحظهای مبتنی بر درخواستهای اینترنت اشیا باید موردی محاسبه شوند، بسیار مهم است.
استفاده از دقت برای مقیاسدهی بارهای کاری هوش مصنوعی
علاوه بر قدرت خام، سرورهای مجهز به ۸ عدد GPU میتوانند برای مدیریت بارهای کاری در چارچوبی پیچیده و مقیاسپذیر استفاده شوند. اکنون فرصتی وجود دارد تا چندین فعالیت هوش مصنوعی بهصورت همزمان اجرا شوند، مانند آموزش یک مدل جدید و استنتاج بلادرنگ بدون اینکه هیچ تأثیری بر عملکرد سازمانها داشته باشد. این امر از طریق لایههای نرمافزاری هوشمند محقق میشود که قابلیت تخصیص پویای میزان استفاده از GPU، تعیین اولویت برای بارهای کاری حیاتی و کاهش بیکاری را دارند. به عنوان مثال، در بخش انرژی، این سرورها میتوانند بهصورت پیشگیرانه اطلاعات سنسورها را زیر نظر داشته باشند، محتوای بار شبکه را بهینه کنند و تهدیدات امنیتی را شناسایی کنند و همه اینها تنها بر روی یک زیرساخت واحد انجام میشود.
دنیای واقعی صنعت
در اِیتلومیس، شاهد این بودهایم که استقرار سرورهای 8-GPU در حال بازتعریف استقرار هوش مصنوعی برای مشتریان ما است. مالی: این سیستمها به بانکها کمک میکنند تا مدلهای تشخیص کلاهبرداری را بهبود بخشند، زیرا قادرند ترابایتها اطلاعات تراکنش را در عرض چند ساعت (در مقابل چند روز) پردازش کنند. همچنین این فناوری در صنعت به کار گرفته شده است، جایی که کارخانهها از آن برای اجرای دوقلوهای دیجیتال بهمنظور شبیهسازی خطوط تولید، شناسایی گلوگاهها و بهینهسازی بهرهوری استفاده میکنند. در همین حال، سرورهای 8-GPU که توسط شرکتهای انرژی به کار گرفته میشوند، میتوانند تصاویر ماهوارهای و شبکههای حسگر را پردازش کرده و خرابیهای زیرساختی و تولید انرژی تجدیدپذیر را یک روز قبل از وقوع پیشبینی کنند. از سوی دیگر، ما این راهکارها را برای پاسخگویی به نیازهای خاص هر یک از صنایع ارائه میدهیم، از جمله تنظیمات امنیتی سازگار با مقررات و طراحیهای سفارشی سازگار با فناوریهای سبز، در کنار همکاری با شرکتهایی مانند HPE، Dell و Huawei.
ایتلومیس: یکپارچگی برتر و پایداری
استقرار سرورهای هوش مصنوعی 8-GPU فقط به معنای سختافزار نیست، بلکه به معنای محیطی کارآمد برای آینده است. به عنوان یک مجتمعساز سیستم، اِتلمیس مجموعهای هوشمند از سرورهای با شدت بالا، لایههای نرمافزاری سفارشی، شبکه امن و ذخیرهسازی مقیاسپذیر است که راهحلهای جامع هوش مصنوعی ارائه میدهد. رابطه بسیار نزدیک با شرکای فناوری در سراسر جهان تضمین کرده است که دسترسی به جدیدترین فناوریها را بلافاصله پس از عرضه به دست آوریم و برنامه سبز ما ثابت کرده است که اولویت بیشتری به طراحیهایی دادهایم که از نظر انرژی کارآمد هستند، مانند سیستمهای سرور خنکشونده با مایع که مصرف برق کمتری دارند و هزینه عملیاتی پایینتری به همراه میآورند. به عنوان اولین شرکت مشاورهای که خدمات و کار مستمر در زمینه فناوری را ارائه میدهد، به کسبوکارها کمک میکنیم تا از چالشهای زیرساخت هوش مصنوعی عبور کنند و عملکرد کاری قابل اعتماد و پایداری داشته باشند.
نگاهی به آینده
توسعه سرور AIS با 8 پردازشگر گرافیکی، نوآوری در جهت کنترل متمرکزتر، کارآمدتر و مقیاسپذیرتر بار هوش مصنوعی است. این سیستمها به بلوکهای سازنده استراتژیهای هوش مصنوعی در سطح بنگاه تبدیل خواهند شد، زیرا قادر به ارائه بینشهای سریعتر، کاهش هزینه کل مالکیت و انعطافپذیری بیشتر در برابر چالشهای جدید خواهند بود، به ویژه با افزایش ابعاد مدلها و حجم دادهها.