Aethlumiksessa tehokkaiden ja suojattujen ratkaisujen tarjoaminen aloille kuten rahoitus ja valmistus edellyttää teknologisten tarpeiden seuraamista. Nykymaailmassa tehokas tekoälytyö ei enää perustu pelkkään prosessoritehoon, vaan siihen, miten tämä teho tarjotaan arkkitehtuuritasolla. Valtaisa prosessointikapasiteetti toteutetaan korkeatiheyksisenä GPU-palvelimet , jotka tiivistävät suuret prosessointiyksiköt tarkasti hiotuiksi muodoksi ja ovat osoittautuneet nykyaikaisen tekoälyinfrastruktuurin välttämättömäksi osaksi. Tässä näet miksi.
Voiman keskittäminen: paikkaan, jossa on sekasorto.
Perinteiset tekoälyprosessit standardipalvelimilla johtavat usein klusterin hajaantumiseen, eli monien koneiden yhdistämiseen runkoihin. Tämä aiheuttaa merkittävää viivettä, monimutkaisia verkkosolmukohtia ja fyysistä tehottomuutta. Tätä jalanjälkeä vähennetään radikaalisti tiiviisti pakatuilla palvelimilla, kuten OAM- tai vastaavan arkkitehtuurin mukaan rakennetuilla malleilla. Ne vähentävät datan kulkemat matkat prosessoreiden välillä sijoittamalla kymmeniä GPU:ita yhteen yksittäiseen järjestelmään. Tämä läheinen yhteistyö on tärkeää monimutkaisten mallien koulutuksessa, jossa viiveet kommunikoinnissa voivat vakavasti vaikuttaa koko työn onnistumiseen. Lopputuloksena on tehotyöasema, joka toimii enemmän yhden supertietokoneen kuin tietokoneklusterin tavoin, mikä puolestaan tarkoittaa nopeampaa aikaa tulosten saamiseen rahoitusmallinnuksen tai autonominen järjestelmien simuloinnin sovelluksissa.
Kokonaisomistuskustannusten (TCO) parantaminen
Tiedotusjohtajille ja infrastruktuurin vastuuhenkilöille tehokkuus mitataan suorituskyvyn ja kustannusten perusteella. GPU-palvelimien tiheys on korkea, mikä parantaa kokonaisomistuskustannuksia (TCO). Vaikka niiden asennuskustannukset yksikköä kohden voivat olla korkeat, ne säästävät huomattavia määriä rahaan keskeisillä alueilla: ne käyttävät vähemmän fyysisiä tiloja datakeskuksissa (minkä ansiosta kiinteistökustannukset laskevat), vähemmän virtajakelua, sekä tarvitsee vähemmän kaapelia, kytkimiä ja verkkosovittimia. Hallinta ja huolto tehostuvat myös tämän yhtenäisen laitteistoprofiilin ansiosta. Aethlumiksessa järjestelmäintegraatioasiantuntijuutemme kumppaneiden kuten HPE:n ja Dellin kanssa varmistaa, että näin tiheät järjestelmät otetaan käyttöön mahdollisimman tehokkaalla tavalla, jotta ne pystyvät toimittamaan korkeimman mahdollisen tehokkuustason ja tarjoamaan selkeän, mitattavan tuoton verrattuna hajanaisiin ja alhaisen tiheyden järjestelmiin.
Edistämällä kestävää suorituskykyä edistettyjen jäähdytysratkaisujen avulla.
Lämpöhallinta on tiiviisti yhteydessä suorituskyvyn tehokkuuteen. Tiheyspalvelimet tuottavat paljon lämpöä keskittymässä, mikä edellyttää ja perustelee uusien jäähdytysteknologioiden käyttöönottoa, kuten piirisarjaan kohdistuvaa nestejäähdytystä. Ne ovat huomattavasti tehokkaampia jäähdyttämään kuin perinteinen ilmajäähdytys, ja ne voivat taata pidemmän huippunäppäystaajuuden säilymisen näytönohjaimissa ennen kuin lämpörajoitus alkaa vaikuttaa. Tämä ei ainoastaan takaa kestävää ja luotettavaa korkeaa suorituskykyä vaativissa ja pitkissä tekoälymallien koulutuksissa, vaan parantaa myös energiatehokkuutta merkittävästi, mikä on yksi tärkeimmistä tekijöistä vihreissä teknologiapalveluissamme. Tämä auttaa organisaatioita saavuttamaan suuremman laskentatehon kulutetun wattimäärän suhteen vähentämällä ilman liikuttamiseen käytettyä energiaa, minkä ansiosta tehokkaat tekoälyominaisuudet voidaan yhdistää energiasektorille ja sen ulkopuolelle tärkeisiin kestävyystavoitteisiin.
Skaalautuvan perustan luominen.
Lopuksi korkean tiheyden palvelimet tukevat arkkitehtonista perustaa, joka skaalautuu. Tekoälykapasiteetin robotisointi ei saa tarkoittaa jatkuvaa erillisten laitteiden lisäämistä. Sen on sisällettävä tiheä laskentateho ja itsenäiset, tiiviit yksiköt, jotka ovat optimoitu. Tekniset kumppanuutemme mahdollistavat tämän modulaarisen lähestymistavan, joka on osoittautunut ennustettavasti skaalautuvaksi tekoälyinfrastruktuuriksi organisaatioissa. Sekä yksityisen tekoälyklusterin asennus herkkien rahoitustietojen analysointia varten että teollisen digitaalisen kaksosjärjestelmän käyttöönotto hyötyvät korkean tiheyden arkkitehtuurista, joka tulevaisuudessakin turvaa sijoituksen ja mahdollistaa alustan tehokkaan, hallittavan ja voimakkaan kasvun.
AI-mallien monimutkaisuuden ja tietojoukkojen kasvaessa myös infrastruktuurin on pysyttävä mukana. Tämä kehitys perustuu tiheästi pakattuihin GPU-palvelimiin, jotka tarjoavat yhtenäisen tehon, taloudellisen suorituskyvyn, lämpökestävyyden ja skaalautuvan arkkitehtuurin, joka tarvitaan korkean suorituskyvyn tarjoavan tekoälyn tukemiseksi. Aethlumis tarjoaa asiakkailleen nämä ratkaisut syvällä yhteistyöllä ja integraatiolla varmistaakseen, että asiakkaamme eivät ainoastaan kehitä tehokkaita, vaan myös älykkäästi tehokkaita tekoälyinfrastruktuureja.