مزایای کلیدی سرورهای GPU با تراکم بالا برای مدل‌های هوش مصنوعی چیست

با افزایش پیچیدگی هوش مصنوعی مدل‌ها (مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و بینایی کامپیوتری) به نیازمندی برای منابع محاسباتی بیشتری تبدیل شده‌اند. معماری‌های سنتی سرور قادر به پاسخگویی به این نیازها نیستند و معمولاً منجر به استفاده ناکارآمد، هدررفت منابع یا زمان، یا پیاده‌سازی زمان‌بر مدل می‌شوند. امروزه سرورهای GPU با تراکم بالا یک راه‌حل ضروری هستند و مزایای خاصی را بر اساس نیازهای مدل‌های هوش مصنوعی موجود ارائه می‌دهند.

نقاط قوت اصلی آن‌ها در زیر فهرست شده است:

مقیاس‌پذیری بهتر تراکم محاسباتی مدل‌های چندوجهی.

الگوریتم‌ها، به ویژه مدل‌های هوش مصنوعی از جمله مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مدل‌های یادگیری عمیق، نیازمند انجام حجم عظیمی از پردازش‌ها به صورت موازی برای مدیریت میلیاردها پارامتر هستند. سرورهای GPU با تراکم بالا، سرورهای فشرده‌ای هستند که تعداد بسیار زیادی از GPUهای پرقدرت را در خود ترکیب می‌کنند و قدرت پردازشی نمایی بیشتری نسبت به سرورهای متداول ارائه می‌دهند و در عین حال فضای فیزیکی بسیار کمتری اشغال می‌کنند. این افزایش تراکم تحول‌آفرین است: تنها یک سرور داده با تراکم بالا می‌تواند برای آموزش یا استنتاج بارهای کاری که قبلاً به تعداد زیادی سرور سنتی مرکز داده نیاز داشتند، استفاده شود و از گسترش بی‌رویه زیرساخت‌های مرکز داده جلوگیری کند. به عنوان مثال، سیستم کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی یک شرکت تولیدی (با پردازش هزاران تصویر محصول در ساعت) می‌تواند روی یک سرور واحد با تراکم بالا اجرا شود و با کمک تنظیمات بهینه‌سازی‌شده توسط HPE، Dell یا Huawei، این سرور می‌تواند بهترین عملکرد را ارائه دهد و در صورت بارگذاری زیاد نیز کند نخواهد شد.

استفاده بهینه از منابع مالی برای کاهش هدررفت‌ها.

هوش مصنوعی معمولاً شامل فرآیندهای آموزش جایگزین (پرمنبع) و استنتاج (با منابع محدود اما پیوسته) است. سرورهای متعارف در فرآیند استنتاج، واحدهای پردازش گرافیکی را تلف می‌کنند که نوعی هدررفت منابع محسوب می‌شود. سرورهای گرافیکی با تراکم بالا برای حل این مشکل استفاده می‌شوند، زیرا به صورت پویا تعدادی از مدل‌ها یا وظایف هوش مصنوعی می‌توانند روی یک خوشه GPU اجرا شوند و تخصیص منابع نیز به صورت پویا قابل تنظیم است. این بدین معناست که تیم‌های علم داده می‌توانند یک مدل را آزمایش کرده، آن را بهینه‌سازی کنند و استنتاج انجام دهند تا از طریق یک سیستم واحد، استفاده از سخت‌افزار را بهینه کنند. این امر منجر به کاهش تعداد سرورها، کاهش هزینه‌های زیرساختی و عدم افت عملکرد می‌شود؛ به‌ویژه در مؤسسات مالی که از مدل‌های تشخیص کلاهبرداری (استنتاج) و مدل‌های پیش‌بینی ریسک (آموزش) هر دو استفاده می‌کنند.

مهندسی فناوری سبز در عملیات هوش مصنوعی.

فعالیت‌های هوش مصنوعی دیگر بر پایه پایداری، به‌ویژه در حوزه انرژی و تولید، مورد توجه نیستند. سرورهای GPU با فاصله نزدیک، مفاهیم فناوری سبز را پیاده‌سازی می‌کنند که متکی به تجهیزات کارآمد موجود از طریق همکاری با Aethlumis (HPE، Dell، Huawei) و مدیریت بهینه توان است. سیستم‌های با تراکم بالا نسبت به سرورهای متداول پراکنده، مصرف برق کمتری دارند، زیرا بر منابع پردازشی تمرکز می‌کنند، هدررفت انرژی را کاهش می‌دهند و نیاز به خنک‌سازی کمتری دارند. این موضوع با راه‌حل‌های ارائه‌شده توسط Aethlumis بیشتر فشرده شده است: سرورهای با تراکم بالای ما تا ۳۰ درصد کمتر از بیشتر سیستم‌ها انرژی مصرف می‌کنند در هر وظیفه هوش مصنوعی، که با الزامات پایداری شرکت‌های انرژی که چارچوب‌های انرژی تجدیدپذیر مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند یا کسب‌وکارهایی که می‌خواهند ردپای کربن خود را کاهش دهند، سازگار است.

عملکرد مدل‌های حیاتی و قابل اطمینان در مأموریت‌های مهم

در حوزه‌های تجاری مانند مالی یا انرژی، راهکارهای هوش مصنوعی احتمالاً با داده‌های ارزشمند کار می‌کنند یا وظایف حیاتی انجام می‌دهند؛ در این موارد امنیت و قابلیت اطمینان غیرقابل مذاکره است. سرورهای گرافیکی با تراکم بالای Aethlumis برای هر دو این منظور طراحی شده‌اند: آن‌ها سطح سطح شرکتی برای انتقال امن داده (انتقال داده رمزگذاری شده، کنترل دسترسی) فراهم می‌کنند و به‌طور کامل توسط اکوسیستم شریکان ما مورد آزمایش قرار گرفته‌اند و در عین حال یکپارچگی داده را در طول فرآیند آموزش و استنتاج مدل تضمین می‌کنند.

نتیجه‌گیری

بدیهی است که چهار ویژگی در سرورهای GPU با تراکم بالا وجود دارد که در مدل‌های هوش مصنوعی جایگزین‌نشدنی هستند: مقیاس‌پذیری در پردازش طراحی‌های پیچیده؛ کارایی منابع و پایداری؛ و قابلیت اطمینان. همکاری اِتلومیس با شرکت‌های HPE، Dell و Huawei همراه با تمرکز ما بر حوزه‌های مالی، تولیدی و انرژی تضمین می‌کند که این سرورها نه تنها از لحاظ فنی پیشرفته باشند، بلکه متناسب با نیازهای واقعی کسب‌وکار نیز طراحی شده باشند. سرورهای GPU با تراکم بالا راه‌حل نهایی برای سازمان‌هایی خواهند بود که می‌خواهند به‌طور کامل از ثمرات مدل‌های هوش مصنوعی خود بهره‌مند شوند بدون آنکه به کارایی، پایداری و امنیت خود آسیبی برسانند.