Monimutkaisuuden kasvaessa Tekoäly mallit (suuret kielimallit (LLM:t) ja tietokonenäkö) ovat lisänneet tarvetta laskentaresursseille. Perinteiset palvelinarkkitehtuurit eivät pysty täyttämään näitä tarpeita ja johtavat usein tehottomaan käyttöön, resurssien tai ajan hukkaan tai mallien hitaaseen toteuttamiseen. Tiiviit GPU-palvelimet ovat nyt välttämättömyys, ja ne tarjoavat erityisiä etuja nykyisten tekoälymallien tarpeisiin.
Niiden keskeiset vahvuudet on lueteltu alla:
Parempi skaalautuvuus monipuolisten mallien laskentatiheydessä.
Algoritmit, erityisesti tekoälymallit kuten LLM:t ja syvät oppimismallit, vaativat valtavasti rinnakkaista käsittelyä käsitelläkseen miljardien parametrien määriä. Tiheyskorkeat GPU-palvelimet ovat kompakteja palvelimia, jotka yhdistävät suuren määrän tehokkaita GPU:ita, tarjoavat eksponentiaalisesti suuremman laskentatehon ja vievät huomattavasti pienemmän fyysisen tilan kuin perinteiset palvelimet. Tämä skaalautuva tiheys on häiriötekijä: yhtä tiheyskorkeaan datopalvelinta voidaan käyttää työmäärien kouluttamiseen tai päättelyyn, joihin aiemmin tarvittiin suuri määrä perinteisiä tietokeskuspaloja, ja näin vältetään laajenevien tietokeskusten rakentaminen. Esimerkkinä on valmistavan yrityksen tekoälypohjainen laadunvalvontajärjestelmä (tuhat tuotekuvaa tunnissa), joka voi toimia yhdellä tiheyskorkealla palvelimella, ja HPE:n, Dellin tai Huawein optimoiduilla asetuksilla palvelin voi tarjota parhaan suorituskyvyn eikä hidastu ylikuormitustilanteessa.
Rahoituksen optimaalinen hyödyntäminen jätteiden vähentämiseksi.
Tekoäly yleensä sisältää vaihtoehtoista koulutusta (resurssikovaavaa) ja päättelyä (resurssirajoitteista, mutta jatkuvaa). Tarkat palvelimet usein tuhlaavat grafiikkaprosessoreita päättelyprosessissa, mikä on muoto resurssien tuhlaamisesta. Tiheästi pakattuja GPU-palvelimia käytetään tämän ratkaisemiseen, koska dynaamisesti useita tekoäly-malleja tai tehtäviä voidaan suorittaa samalla GPU-klusterilla ja resurssien allokaatiota voidaan säätää dynaamisesti. Tämä tarkoittaa, että datatieteamit voivat testata mallia, hioa sitä ja tehdä päättelyjä laitteiston hyödyntämisen optimoimiseksi yhden järjestelmän avulla. Tämä vähentää palvelinten määrää, alentaa infrastruktuurikustannuksia eikä aiheuta suorituskyvyn heikkenemistä, erityisesti rahoituslaitosten tapauksessa, jotka käyttävät sekä petostentunnistusmalleja (päättely) että riskien ennustamismalleja (koulutus).
Teoälytoimintojen vihreä teknologia-insinööritiede.
Tekoälytoimintoja ei enää pidetään kestävyyden varassa erityisesti energian ja tuotannon osalta. Tiheään sijoitetut GPU-palvelimet yhdistävät vihreän teknologian käsitteen, joka perustuu tehokkaisiin laitteisiin, jotka ovat saatavilla kumppanuuden ansiosta Aethlumisin (HPE, Dell, Huawei) kanssa sekä tehokkaaseen virtanhallintaan. Korkean tiheyden järjestelmät kuluttavat vähemmän energiaa kuin perinteiset hajallaan olevat palvelimet, koska ne keskittyvät laskentaresursseihin, vähentävät energiahukkaa ja tarvitsevat vähemmän jäähdytystä. Asiaa tarkennetaan entisestään Aethlumisin esittelemillä ratkaisuilla: meidän korkean tiheyden palvelimet kuluttavat jopa 30 prosenttia vähemmän energiaa tekoälytehtävää kohden verrattuna useimpiin muihin järjestelmiin, mikä täyttää energiayhtiöiden vaatimukset tekoälyllä varustettujen uusiutuvan energian järjestelmien rakentamisessa tai yritysten tarpeen vähentää hiilijalanjälkeä.
Varmennettu ja luotettava tehtäväkriittinen mallisuoritus.
Kun kyseessä ovat sellaiset liiketoimintasektorit kuin rahoitus tai energia, tekoälyratkaisujen todennäköisesti tulee käsitellä arvokasta dataa tai suorittaa kriittisiä tehtäviä – tällöin turvallisuus ja luotettavuus eivät ole neuvottelukysymys. Aethlumis High-density GPU-palvelimet on suunniteltu molempiin käyttötarkoituksiin: ne tarjoavat yritystason turvallisen tiedonsiirron (salattu tiedonsiirto, käyttöoikeuden hallinta) ja ne on perusteellisesti testattu kumppaniekosysteemimme toimesta, ja ne varmistavat datan eheyden mallien koulutuksen ja päättelyn aikana.
Johtopäätös
Tunnustettakoon, että tiheästi pakatuilla GPU-palvelimilla on neljä ominaisuutta, joita ei voida korvata tekoälymalleissa: skaalautuvuus monimutkaisten suunnitelmien käsittelyssä; resurssitehokkuus ja kestävyys; sekä luotettavuus. Aethlumisin yhteistyö HPE:n, Dellin ja Huawein kanssa yhdistettynä huomioon ottaen rahoitus-, valmistus- ja energiasektorit takaavat, että nämä palvelimet eivät ole ainoastaan teknisesti edistyneitä, vaan myös sovitettuja todellisten yritysten vaatimuksiin. Tiheästi pakatut GPU-palvelimet tarjoavat lopullisen ratkaisun organisaatioille, jotka haluavat nauttia täydestä hyödystä tekoälymalleistaan tehokkuuden, kestävyyden ja turvallisuuden kustannuksella.
