Miten OAM GPU -palvelimet parantavat laskentatehokkuutta tekoälytehtävissä

Modernit dataan perustuvat ympäristötyömäärät (tekoälymallien koulutus ja reaaliaikainen ennakoiva analytiikka) ovat vertaamattomia suhteessa niiden vaatimaan laskentatehoon. Perinteiset palvelinjärjestelmät ovat hitaita ja viiveellisiä, mikä johtaa ruuhkautumiseen, pitkiin käsittelyaikoihin ja korkeisiin käyttökustannuksiin. Tämä on yksi tehottomuuden lähteistä rahoitus-, valmistus- ja energiasektoreilla, joissa yritysten nopeus ja tarkkuus ovat kaksi keskeistä kilpailukykyä määrittävää kriteeriä. Esittelemme Open Accelerator Module (OAM) -GPU-palvelimet : tämä on erityisesti kehitetty tuote, ja Aethlumis hyödyntää läheisiä suhteitaan alan jättiläisiin, kuten HPE:hyn, Delliin ja Huaweihin toimiakseen näiden huippuluokan komponenttien toimittajana markkinoille.

Perinteisten GPU-palvelinten suunnittelun heikkoudet.

Ennen kuin edetään OAM:n etujen saamiseksi, on tiedettävä, miksi standardi-GPU-palvelimet eivät sovellu tekoälytyökuormiin. Perinteisissä arkkitehtuurissa, jotka yleensä käyttävät PCIe-pohjaisia näytönohjaimia, on joitakin sisäisiä rajoitteita, kuten rajallinen kaistanleveys näytönohjainten ja keskussuorittimien välillä, jäykkä muotokoko, joka vaikeuttaa skaalautumista, sekä heikko lämmönhallinta korkean intensiteetin toiminnoissa.

OAM GPU-palvelinten merkittävät edut tekoälytuottavuudessa.

OAM GPU-palvelimet tukahduttavat nämä aukot innovatiivisella suunnittelulla, joka perustuu kolmeen peruspilariin, jotka edistävät tehokkuutta:

Suurikaistainen yhteys nopeuttaakseen datan siirtoa.

OAM käyttää nykyaikaisia yhdistämisratkaisuja (kuten NVLink ja OpenCAPI) ohittaakseen PCIe-väylän rajoitukset, mikä mahdollistaa nopean pistemäisen tiedonsiirron GPUjen ja muiden piirien välillä. Tämä tarkoittaa huomattavasti alentunutta siirtoviivettä, mikä on erittäin tärkeää tekoälykuormille, jotka perustuvat laajojen aineistojen siirtoon käsittelyyksiköiden välillä. Esimerkiksi syvällä oppimisella koulutettaessa kuvadataa voidaan saavuttaa 30–40 prosenttia nopeampi suoritus OAM-palvelimilla, joissa GPU:lla ei ole pääsyn pullonkauloja koulutusdataan. Yhdistämällä OAM-tekniikan ja HPE:n, Dellin sekä Huawei'n tarjoamien laitteistovalmistajien ratkaisut, Aethlumis varmistaa näiden yhteyksien keskinäisen yhteensopivuuden ja poistaa yhteensopivuusongelmat, jotka usein tekevät valmiista ratkaisusta ongelmallisen.

Tarpeen mukaan skaalautuva suorituskyky

AI-hankkeita ei päätetä – yritykset voivat aloittaa pienten mallien testaamisella ja kasvattaa kattavuutta koko organisaatioon aikana, joka kestää vain yön. OAM:n modulaarinen rakenne mahdollistaa organisaatioiden laajentaa palvelininfraa lisäämällä ja päivittämällä GPU:ja, muistia ja tallennustilaa ilman, että koko järjestelmä täytyy päivittää. Tällainen joustavuus tarkoittaa, että yritykset voivat sijoittaa vain niihin resursseihin, joita ne tarvitsevat juuri nyt, ja voivat myös skaalautua tarpeen mukaan, jos tekoälyprosessien työmäärä kasvaa. Tämä on pelinmuuttaja energiasektorin asiakkaille, jotka joutuvat käyttämään verkkotietoja hallitakseen uusiutuvan energian jakelua: he voivat aloittaa pienellä OAM-arkkitehtuurilla ja skaalata sitä datankeruun laajetessa ilman liiallista varauksia ja aiheuttamatta merkittäviä kustannuksia alussa.

Tehon ja lämmön optimoitu kulutus.

Ladattu tekoäly aiheuttaa suuren kuorman palvelimelle, mikä generoi paljon lämpöä ja voi heikentää suorituskykyä sekä lisätä energiankulutusta. OAM-palvelimet voidaan helposti lämpöhallinnoida parannetun ilmavirtasuunnittelun ja suoran nestejäähdytyksen avulla, pitäen komponentit optimaalisissa lämpötiloissa. Tämä ei ainoastaan paranna luotettavuutta, vaan vähentää myös virrankulutusta: Aethluminin kehittämät OAM-ratkaisut vihreän teknologian toteuttumina vaativat jopa 25 prosenttia vähemmän virtaa kuin perinteinen näytönohjainkorttipohjainen palvelin saman tekoälytehtävän suorittamiseksi. Tämä tarkoittaa, että tehtaiden 24/7-tekoälypohjaisessa laadunvalvonnassa sähkölasku minimoituu ja hiilijalanjälki pienenee.

Alakohtainen vaikutus: Alakohtaiset OAM-ratkaisut Aethluminisilta.

Se, että Aethlumisilla on kokemusta rahoitus-, valmistus- ja energiasektorien palveluksessa, takaa sen, että OAM GPU-palvelimet eivät ole vain erittäin teknisiä, vaan myös alakohtaisia:

Rahoitus: OAM tarjoaa matalan viiveen, joka mahdollistaa markkinatietojen reaaliaikaisen käsittelyn algoritmisia kaupankäyntejä, riskimallinnusta ja muita sovelluksia varten, jotta yritykset voivat tehdä ratkaisuja sekunnin murto-osassa noudattaen silti sääntelyvaatimuksia. Aethlumisin turvallinen integraatio varmistaa, että luottamuksellisia rahoitustietoja ei häviä tekoälylaskennan aikana.

Valmistus: Teollisuuden tekoälyjärjestelmät voivat ennustaa kunnossapitoa ja optimoida tuotantoa, mikä perustuu suurten määrien anturidataa käsittelemiseen. OAM-palvelimet vähensivät datan käsittelyajan muutamiin minuutteihin, mikä mahdollisti valmistajille katkojen vähentämisen ja läpimenon maksimoinnin, ja tätä helpotti Aethlumin myötä saatu ajallinen tekninen tuki ongelmien ratkaisemisessa toiminnassa.

Energia: Sähköverkon optimointi- ja uusiutuvan energian ennusteoperaatiot edellyttävät muuttuvien ja suurten tietomäärien käsittelyä. OAM:n skaalautuvuus mahdollistaa energiayhtiöille vaihtelevien tietokuormien hallinnan, samalla kun sen tehokkuus edistää vihreän energian käyttöä, mikä on yhä suurempi huolenaihe vihreässä teknologiassa.

Yhteenveto: OAM GPU on hyppylauta tekoälyn menestykseen.

OAM GPU -palvelimet ovat muutosta aiheuttava ratkaisu maailmassa, jossa tekoälyn tehokkuus riippuu suoraan liiketoiminnan nopeudesta. Ne tarjoavat ratkaisun organisaatioiden tekoälyhankkeiden potentiaalin vapauttamiseksi käsittelemällä niiden kaistanleveyttä, skaalautuvuutta ja virrankulutusta koskevat huolenaiheet. Aethlumis on myös kumppanina HPE:n, Dellin ja Huawein kanssa varmistaakseen, että nämä korkealaatuiset palvelimet tarjotaan luotettavasti, turvallisesti ja tarvittavalla teknisellä tuella, jota asiakkaat rahoitus-, valmistus- ja energiasektoreilla saattavat tarvita. OAM GPU -palvelimet eivät ole vain laitepäivitys, koska tekoälytyömäärät muuttuvat yhä kehittyneemmiksi, vaan ne ovat investointi laskennallisen tehokkuuden tulevaisuuteen.