دریافت نقل قول رایگان

نماینده ما به زودی با شما تماس خواهد گرفت.
Email
تلفن/واتس‌اپ
Name
نام شرکت
پیام
0/1000

چرا سرورهای GPU با فرمت OAM برای گسترش ظرفیت تحقیقات هوش مصنوعی ضروری هستند

2026-01-18 16:27:51
چرا سرورهای GPU با فرمت OAM برای گسترش ظرفیت تحقیقات هوش مصنوعی ضروری هستند

کسبوکار ما در اِتلمیس این است که صنایع را هوشمند کنیم. همچنین از طریق همکاری با چهره‌های پیشرو مانند HPE، Dell و Huawei، نیازهای فناوری حوزه تحقیقات هوش مصنوعی امروزی را تجربه می‌کنیم. سازمان‌هایی در حوزه‌های مالی، تولیدی و انرژی که در حال فشار آوردن به مرزهای ممکن برای ایجاد مدل‌های بزرگ زبانی اختصاصی و شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی پیچیده هستند، همگی مشکلی مشترک دارند: گسترش ظرفیت تحقیقاتی به شیوه‌ای کارآمد و پایدار. در اینجا تغییر معماری به سرورهای GPU با ماژول شتابدهنده باز (OAM) نه تنها مفید خواهد بود، بلکه ضروری نیز خواهد بود.

600040799.jpg

شکستن مانع چگالی برای تحقیقات سریالی.

تحقیق در زمینه هوش مصنوعی یک فرآیند تکراری است. پیشرفت نیازمند توانایی انجام آزمایش‌های محدودنشده، آماده‌سازی مدل‌های بزرگ‌تر و کار همزمان با حجم بالای داده است. طراحی سرورهای قدیمی، آن‌هایی که تنها قادر به جایگذاری تعداد کمی GPU در یک شاسی هستند، منجر به گسترش فیزیکی گسترده، پرهزینه و ناکارآمد می‌شوند. سرورهای OAM این مانع چگالی را از بین می‌برند. آن‌ها با قرار دادن هشت، شانزده یا حتی بیشتر GPU در یک گره سیستمی واحد، اندازه ردپای محاسباتی را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهند. در مورد یک تیم تحقیقاتی، این امر یا به معنای انجام همزمان چندین آزمایش یا اجرای سریع‌تر کارهای آموزشی جداگانه است. این تفسیر مستقیم چرخه‌های تکرار سریع‌تر است که به محققان اجازه می‌دهد فرضیه‌ها را در عرض چند روز به جای چند هفته آزمایش کرده و مدل‌ها را بهبود بخشند؛ مزیتی بی‌بدیل در حوزه‌های پویا و سریع.

600672293.jpg

الحاقی: همخوانی خطوط لوله زیرساخت و پروژه

نیازهای تحقیق ثابت نمی‌مانند. یک تیم ممکن است مجبور باشد به سرعت بین پروژه‌ها تغییر کند، مانند یک پروژه بینایی کامپیوتری، یک تحلیل ژنومیک و یک بررسی NLP. سیستم‌های با پیکربندی ثابت که ذاتاً سنتی هستند، ممکن است باعث قطعی یا گلوگاه منابع شوند. انعطاف‌پذیری عملیاتی سرورهای مبتنی بر OAM به دلیل ماهیت ماژولار آن تاکنون بی‌سابقه بوده است. منابع محاسباتی می‌توانند به اشتراک گذاشته شده و به صورت پویا توزیع شوند. تیم تحقیقات کوانتی در یک بانک قادر است منابع را به یک پروژه مدل‌سازی ریسک زمان‌بندی‌شده اختصاص دهد و سپس همان ماژول‌های OAM را به طور یکپارچه به یک پروژه هوش مصنوعی تشخیص کلاهبرداری واگذار کند. این انعطاف‌پذیری که توسط یکپارچه‌سازی پیشرفته مدیریت می‌شود، به این معناست که سخت‌افزارهای گران‌قیمت به طور کامل استفاده می‌شوند و زیرساخت با نیازهای خط لوله تحقیق مطابقت دارد، هر زمان که تغییر کند.

601283514.jpg

آینده‌نگری اکوسیستم باز.

تصمیم برای اتخاذ یک نقشه راه تحقیقات چندساله با استفاده از سخت‌افزار اختصاصی و بسته، یک ریسک محسوب می‌شود. فناوری بسیار سریع در حال تغییر است و وابستگی انحصاری به یک تأمین‌کننده ممکن است نوآوری را خفه کرده و هزینه‌های بسیار بالایی به دنبال داشته باشد. استاندارد باز که هسته معماری OAM است، یک محافظت استراتژیک محسوب می‌شود. این استاندارد، اکوسیستمی رقابتی از شتاب‌دهنده‌ها و سیستم‌های میزبان چندتأمین‌کننده ایجاد می‌کند. از دیدگاه مشتریان ما، این امر به معنای امکان انتخاب بهترین مؤلفه‌های موجود و همچنین امکان افزودن نسل‌های آینده پردازنده‌های گرافیکی (GPU) یا شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی طراحی‌شده برای اهداف خاص از سوی سایر تولیدکنندگان به زیرساخت موجود آن‌هاست. این مدل باز، با حمایت پلتفرم‌های شرکای ما، سرمایه‌گذاری‌های بلندمدت در تحقیقات را تضمین می‌کند و دسترسی به جدیدترین نوآوری‌ها را فراهم می‌آورد تا ظرفیت تحقیقاتی در خط مقدم باقی بماند.

1.jpg

قدرت‌بخشی به تحقیقات تأثیرگذار و پایدار.

در نهایت، مقیاس‌بندی تحقیقات تنها به قدرت خام مربوط نمی‌شود، بلکه امکان همکاری و کاهش هزینه کل مالکیت را نیز فراهم می‌آورد. ساختار با تراکم بالای ماژول‌های OAM که به صورت یکپارچه است، می‌تواند برای ایجاد خوشه‌های تحقیقاتی مصنوعی مشترک و متمرکز به کار رود. گروه‌های مختلف درون یک شرکت تولیدی، مانند رباتیک خودمختار، نگهداری پیش‌بینانه و بهینه‌سازی زنجیره تأمین، می‌توانند به‌صورت ایمن از یک منبع قدرتمند و واحد استفاده کنند. علاوه بر این، سیستم‌های با تراکم بالا شامل سیستم‌های خنک‌کنندگی پیشرفته (مانند خنک‌کنندگی مایع) هستند که اختیاری نیستند، بلکه برای دستیابی به پایداری و پایداری بلندمدت ضروری می‌باشند. هزینه‌های عملیاتی آن‌ها به دلیل بازدهی بسیار بالا در مصرف انرژی نسبت به رک‌های خنک‌شونده با هوا کمتر است و این امر با اصول فناوری سبز هماهنگ است که در مؤسسات تحقیقاتی پیشرو اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است.

به سادگی، سرورهای GPU با معماری OAM نشان‌دهنده گام بعدی توسعه واحدهای محاسباتی از حالت منفرد به ابزاری مقیاس‌پذیر، همه‌کاره و باز برای پژوهش هستند. این سرورها زیرساخت اساسی را فراهم می‌کنند که بر پایه آن، ظرفیت تحقیقات هوش مصنوعی بتواند به‌طور مداوم و همراه با جاه‌طلبی بیشتر گسترش یابد. در اِتلومیس، ما این سخت‌افزار قدرتمند را با سطح بالای یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و پشتیبانی فنی قوی خود ترکیب می‌کنیم تا این پلتفرم‌های ضروری را ارائه دهیم. مشتریان ما اطمینان دارند که زیرساخت کارآمد، ایمن و مقیاس‌پذیر مورد نیاز برای دستیابی به دستاوردهای بزرگ بعدی در حوزه‌های خود را در اختیار خواهند داشت.