Tiheästi pakattujen GPU-palvelimien vaikutus tekoälyn tutkimukseen ja kehitykseen

GPU-palvelimet ja niiden vaikutus tekoälytutkimukseen ja kehitykseen.

Vauhti, jolla Tekoäly tutkimus ja kehitys (R&D) kehittyy nopeammin kuin koskaan aiemmin, sillä datajoukot ovat kasvaneet, neuroverkkoarkkitehtuurit monimutkaisemmiksi sekä kokeiden nopea toteuttaminen on yhä tärkeämpää. Perinteiset palvelinratkaisut eivät pysy vauhdissa mukana, koska ne eivät pysty tarjoamaan riittävää laskentatehoa vaativiin tehtäviin tai joustavuutta tutkimusryhmien tarpeisiin. Tiheästi pakatut GPU-palvelimet ovat muuttaneet pelikenttää, ratkaistuaan nämä ongelmat tiivistämällä enemmän laskentatehoa pienempään tilaan.

Rinnakainen käsittely, tai pikemminkin, vertaansa vailla: Malli-iteraation kiihdyttäminen.

Mallin koulutus ja testaus on tekoälytutkimuksen ja -kehityksen perustavanlaatuinen osa-alue, ja se perustuu rinnakkaiseen käsittelyyn suurten datamäärien laskemisessa. GPU-palvelimien korkea tiheys yhdistää useita GPU-ytimiä yhdeksi yksiköksi, mikä mahdollistaa tuhansien laskutoimitusten suorittamisen rinnakkain. Tämä rinnakkaistaminen vähentää mallin koulutusaikaa minimiin: mitä olisi kestänyt viikkoja perinteisillä palvelimilla, voidaan nykyään kouluttaa päivissä tai jopa tunneissa. Esimerkiksi teollisuuden ennakoivan huollon tekoälymallin kehitystyö voi samalla aikavälillä käydä läpi kolme kertaa enemmän suunnitteluvaihtoehtoja, mikä nopeuttaa prototyypistä käyttöönottoon johtavaa prosessia. Optimaalisesti Aethlumis on tehnyt näistä palvelimista yhteensopiviksi HPE-, Dell- ja Huawei-laitteiden kanssa, jolloin GPU-resursseja ei hukata yhteensopivuusongelmien vuoksi – mikä on erittäin tärkeää tutkimus- ja kehitystiimeissä, joissa minuutin katkos tarkoittaa kokonaista edistymisen menetystä.

Suurempi yhteistyötehokkuus: Tutkimustiimien valtuuttaminen.

Tekoälyn tutkimus ja kehitys on melkein aina ryhmätyöskentelyä; tutkijoiden, insinöörien ja datatieteilijöiden on pystyttävä jakamaan resursseja ja tekemään yhteistyötä reaaliajassa. Tiheästi pakattujen GPU-palvelimien tarjoama monen käyttäjän mahdollisuus tarkoittaa, että useampi kuin yksi käyttäjä voi käyttää samaa palvelinta samanaikaisesti kokeiden suorittamiseen, algoritmien testaamiseen ja tulosten analysointiin. Tämä poistaa erilliset laitteistokonfiguraatiot ja odotusajat resursseihin pääsemisessä. Yksi esimerkki: rahoitusalalla toimiva R&D-tiimi, joka rakentaa algoritmisia kaupankäyntimalleja, voi sijoittaa datatieteilijät testaamaan ominaisuusteknisiä algoritmeja ja insinöörit mallien suorituskyvyn testaamiseen kaikki samalla tehokkaalla palvelimella. Aethlumin sisäänrakennettu turvallinen järjestelmäintegraatio mahdollistaa tiedon yksityisyyden säilyttämisen yhteistyön aikana, ja asiantuntijoiden ajallisesti toteutettu tekninen tuki varmistaa, ettei ongelmia esiinny käytössä tai toiminnassa, eikä tutkimusprosessit keskeydy.

Optimoitu kokonaisomistuskustannus: Suorituskyky vastaan edullisuus.

Teo- ja tutkimusbudjetit ovat usein rajoitetut, ja kustannustehokkuus on yksi keskeisistä seikoista. Palvelintyyppi, jota kutsutaan tiiviiksi palvelimeksi, on erittäin hyödyllinen kokonaisomistuskustannuksissa, koska se tarjoaa enimmäiset laskentatehon neliötä kohden ja rajoittaa kulutettua sähkötehoa. Tiiviit järjestelmät säästävät datakeskuksen tilantarvetta jopa 40 prosenttia verrattuna perinteisiin haja-asennettuihin palvelinrakenteisiin, mikä vähentää vuokra-, jäähdytys- ja infrastruktuurikustannuksia. Lisäksi niiden tehon syöttö on optimoitu (käytämme kumppaneidemme energiatehokasta laitteistoa) ja säästää 20–25 prosenttia sähkönkulutuksesta ilman vaikutusta suorituskykyyn. Otetaan esimerkiksi energia-alan teo-tutkimusorganisaatiot, jotka keskittyvät uusiutuvan energian ennustamiseen teo-malleilla; heidän täytyy käyttää enemmän rahaa innovaatioihin sen sijaan, että käyttäisivät sitä toiminnallisiin kustannuksiin.

R&D-edut, jotka ovat teollisuudenalakohtaisia: Mukautettu Aethlumiksen toimesta.

Aethlumiksen asiantunteva ymmärrys rahoitus-, valmistus- ja energiabusinessista johtaa siihen, että korkean laskentatiheyden GPU-palvelimet muokataan vastaamaan erityisiä R&D-tarpeita:

Rahoitus: Matala viive ja turvallinen käsittely korkean tiheyden palvelimilla on hyödyllistä riskinarviointimalleissa tai petostentunnistusalgoritmiin kehitystyössä, koska niitä voidaan testata nopeasti monimutkaisissa tilanteissa ja ne täyttävät tiukat sääntelyvaatimukset.

Valmistus: Tehdäkseen tekoälyohjattuja laatuongelmien ratkaisuja tai tuotannon optimointiratkaisuja, tiimit käyttävät korkean tiheyden GPU:ita sensoridatan reaaliaikaiseen käsittelyyn tuottaakseen ratkaisuja, jotka minimoivat virheet ja maksimoivat tehokkuuden.

Energia: Korkean tiheyden palvelimet nopeuttavat tutkimusta verkon optimoinnissa ja uusiutuvan energian hallinnan ennustamisessa vaihtelevilla aineistoilla aurinkopaneeleista tai tuuliturbiineista, jotta voidaan optimoida malli, joka maksimoi energian käytön ja kestävyyden.

Johtopäätös

Korkean tiheyden GPU-palvelin muuttaa tekoälytutkimuksen ja kehityksen konseptia tarjoamalla ennennäkemättömän suorituskyvyn, paremman yhteistyön ja edullisuuden, mikä on välttämätöntä organisaatioissa, jotka haluavat säilyä kilpailukykyisinä markkinoilla. Yhteistyö HPE:n, Dellin ja Huawein kanssa takaa, että Aethlumis-palvelimet perustuvat luotettavaan ja innovatiiviseen laitteistoon, ja järjestelmän integrointi, kiinnostus vihreää teknologiaa kohtaan sekä rahoituksen, valmistuksen ja energian alan erityisvaatimusten tuntemus varmistavat, että Aethlumis-palvelimet täyttävät kaikkien näiden alojen vaatimukset. Korkean tiheyden GPU-palvelimet eivät ole vain laitteistoa tekoälytutkimuksen ja kehityksen tiimeille, vaan ne voivat toimia moottorina nopeammille innovaatioille, älykkäämmille kokeille ja merkityksellisemmille tuloksille.