Toimintamme Aethlumisissa keskittyy teollisuuden älyttömiseen. Kokemme myös yhteistyössämme johtavien toimijoiden, kuten HPE:n, Dellin ja Huawein, kanssa nykypäivän tekoälytutkimuksen teknologisia vaatimuksia. Rahoitus-, valmistus- ja energiasektorin organisaatiot, jotka pyrkivät rajojen ulkopuolelle luodakseen omistettuja suuria kielen malleja ja simuloidakseen monimutkaisia fysikaalisia järjestelmiä, kohtaavat kaikki yhteisen ongelman: tutkimuskapasiteetin skaalautuminen sekä tehokkaasti että kestävästi. Tässä arkkitehtuurin muutos kohti OAM (Open Accelerator Module) -GPU-palvelimia ei olisi vain hyödyllinen, vaan myös välttämätön.
Murtamalla tiheyden este sarjatutkimukselle
Tehoälyn tutkiminen on iteratiivinen prosessi. Edistyminen edellyttää kykyä suorittaa rajattomia kokeita, valmistella suurempia malleja ja käsitellä samanaikaisesti suuria määriä dataa. Vanhemmat palasuosittimet, jotka pystyvät sisältämään vain muutaman GPU:n rungossa, aiheuttavat fyysistä levittäytymistä, joka on kallista ja tehottomaa. OAM-palvelimet rikkovat tämän tiheyden esteen. Ne vähentävät laskentajalanjäljen kokoa merkittävästi sijoittamalla kahdeksan, kuusitoista tai useamman GPU:n yhteen järjestelmän solmuun. Tutkimusryhmän tapauksessa tämä tarkoittaa joko useiden kokeiden suorittamista samanaikaisesti tai huomattavasti nopeampia yksittäisiä koulutustyötehtäviä. Tämä on suoraa tulkkintaa nopeammista iteraatiokyklyistä, joiden ansiosta tutkijat voivat testata hypoteeseja ja viimeistellä malleja päivissä sen sijaan että viikoissa, mikä on arvokas etu nopeakäynnin aloilla.
Modulaarisuus: Infrastruktuuri-hankesuunnat yhteneväisyyttä.
Tutkimuksen tarpeet eivät pysy vakiona. Tiimin saattaa joutua vaihtamaan projekteja nopeasti, esimerkiksi tietokonenäköprojektista genomiikan analyysiin ja edelleen NLP-tutkimukseen. Perinteiset kiinteärakenteiset järjestelmät voivat aiheuttaa resurssien sirpaloitumisen tai pullonkauloja. OAM-pohjaisten palvelimien toiminnallinen joustavuus on täysin uudenlainen, koska se perustuu modulaariseen arkkitehtuuriin. Laskentaresursseja voidaan jakaa ja jakauttaa dynaamisesti. Pankin kvantitatiivisen tutkimuksen tiimi voi kohdentaa resursseja aikarajoitettuun riskimallinnusprojektiin ja sen jälkeen siirtää samat OAM-moduulit saumattomasti petostentunnistuksen tekoälyprojektiin. Tämä edistyneellä integraatiolla mahdollistettu joustavuus tarkoittaa, että kalliita laitteistoja hyödynnetään täysipainoisesti ja infrastruktuuri vastaa tutkimusputken muuttuvia vaatimuksia.
Avoin ekosysteemi tulevaisuudensuojauksella.
Päätös ottaa käyttöön monivuotinen tutkimusroadmap, joka perustuu omistettuun ja suljettuun laitteistopinoon, on riski. Teknologia kehittyy erittäin nopeasti, ja toimittajariippuvuus voi tukahduttaa innovaatiot sekä aiheuttaa kohtuuttomia kustannuksia. Avoin standardi, joka on OAM-arkkitehtuurin ydin, toimii strategisena suojana. Se luo kilpailukykyisen monen toimittajan kiihdytin- ja isäntäjärjestelmäekosysteemin. Asiakkaillemme tämä tarkoittaa parhaan luokan komponenttien valintamahdollisuutta sekä kykyä lisätä jo olemassa olevaan infrastruktuuriinsa tulevaisuuden sukupolvien GPU:ita tai muiden toimittajien erityissuunniteltuja tekoälykiihdyttimiä. Tämä avoin malli, jota tukevat kumppaneidemme alustat, turvaa pitkän aikavälin tutkimussijoitukset ja antaa mahdollisuuden hyödyntää uusimpia innovaatioita, jolloin tutkimuskapasiteetti pysyy edelläkävijänä.
Mahdollistamme merkityksellistä ja kestävää tutkimusta.
Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä, tutkimuksen skaalaaminen ei yksinkertaisesti liity pelkkään raakatehoon, vaan mahdollistaa myös yhteistyön ja alentaa kokonaisomistuskustannuksia. Tiheästi rakennettujen OAM-rakenteiden, jotka ovat keskitettyjä, avulla voidaan luoda yhteisiä ja keskitettyjä tekoälytutkimusryhmiä. Eri ryhmät valmistavassa yrityksessä, kuten autonominen robotiikka, ennakoiva huolto ja toimitusketjun optimointi, voivat turvallisesti jakaa yhden tehokkaan resurssipoolin. Lisäksi tiheästi rakennetut järjestelmät sisältävät edistyneitä jäähdytysratkaisuja (kuten nestejäähdytyksen), jotka eivät ole vaihtoehtoisia vaan välttämättömiä vakauden ja kestävyyden saavuttamiseksi. Niiden käyttökustannukset ovat matalammat niiden huomattavasti tehokkaamman energiankäytön ansiosta ilmalla jäähdytettäviin räkkeihin verrattuna, ja ne noudattavat vihreän teknologian periaatteita, joilla on yhä suurempi merkitys eteenpäin katsovissa tutkimuslaitoksissa.
Yksinkertaisesti sanottuna OAM GPU-palvelimet merkitsevät seuraavaa kehitysvaihetta yksittäisistä laskentayksiköistä skaalautuvaksi, monipuoliseksi ja avoimeksi tutkimustyökaluksi. Ne tarjoavat perustan, jonka varaan tekoälytutkimuksen kapasiteetti voi jatkuvasti kasvaa kunnianhimoineen. Aethlumiksessa me paketoimme tämän erinomaisen laitteiston korkean tason järjestelmäintegraatiomme ja luotettavan teknisen tuemme kanssa tarjotaksemme näitä välttämättömiä alustoja. Asiakkaillemme taataan tehokas, turvallinen ja skaalautuva infrastruktuuri, joka tarvitaan seuraavien läpimurtojen saavuttamiseksi heidän omilla aloillaan.