एआई मॉडल्स के लिए हाई-डेंसिटी जीपीयू सर्वर्स के प्रमुख लाभ क्या हैं

जटिलता के साथ एआई बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और कंप्यूटर विजन जैसे मॉडल्स के लिए अधिक कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। पारंपरिक सर्वर आर्किटेक्चर इन आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते और अक्सर अप्रभावी संसाधन उपयोग, संसाधन या समय की बर्बादी या समय लेने वाले मॉडल कार्यान्वयन का कारण बनते हैं। उच्च-घनत्व वाले GPU सर्वर अब एक आवश्यक समाधान हैं और वे मौजूदा AI मॉडल्स की आवश्यकताओं के आधार पर विशेष लाभ प्रदान करते हैं।

उनके प्रमुख लाभ नीचे सूचीबद्ध किए गए हैं:

बहुआयामी मॉडल कंप्यूट घनत्व की बेहतर स्केलेबिलिटी।

एल्गोरिदम, विशेष रूप से एआई मॉडल, जैसे कि एलएलएम और डीप लर्निंग मॉडल, बिलियनों पैरामीटर्स को संभालने के लिए समानांतर में विशाल मात्रा में प्रोसेसिंग की आवश्यकता रखते हैं। उच्च-घनत्व जीपीयू सर्वर कॉम्पैक्ट सर्वर होते हैं जो उच्च-प्रदर्शन वाले जीपीयू की एक विशाल संख्या को एकीकृत करते हैं, जो घातीय रूप से अधिक कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करते हैं और पारंपरिक सर्वर की तुलना में बहुत कम भौतिक स्थान घेरते हैं। यह घनत्व स्केलिंग एक व्यवधानकारी तकनीक है: उच्च घनत्व वाला एकल डेटा सर्वर उन कार्यभारों को प्रशिक्षित करने या निष्कर्ष निकालने के लिए उपयोग किया जा सकता है जिनके लिए पहले पारंपरिक डेटा केंद्र सर्वर की बड़ी संख्या की आवश्यकता होती थी, और इससे फैले हुए डेटा केंद्र तैनाती की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। एक उदाहरण है एक विनिर्माण फर्म की कृत्रिम बुद्धिमत्ता गुणवत्ता नियंत्रण प्रणाली (प्रति घंटे उत्पादों की हजारों तस्वीरें), जो उच्च घनत्व वाले एकल सर्वर पर कार्यान्वित की जा सकती है, और एचपीई, डेल या हुआवेई के साथ अनुकूलित सेटिंग्स की सहायता से, सर्वर सर्वोत्तम प्रदर्शन प्रदान कर सकता है और अतिभारित होने पर भी धीमा नहीं पड़ेगा।

अपव्यय को कम करने के लिए वित्त का इष्टतम उपयोग।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में आमतौर पर वैकल्पिक प्रशिक्षण (संसाधन गहन), और अनुमान (संसाधन सीमित लेकिन निरंतर) कार्य शामिल होते हैं। निष्कर्ष निकालने की प्रक्रिया में, सटीक सर्वर ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स को बर्बाद कर देते हैं, जो संसाधन अपव्यय का एक रूप है। इस समस्या को हल करने के लिए उच्च-घनत्व वाले GPU सर्वर का उपयोग किया जाता है क्योंकि गतिशील रूप से, एक ही GPU क्लस्टर पर कई AI मॉडल या कार्य चलाए जा सकते हैं और संसाधनों के आवंटन को गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है। इसका अर्थ है कि डेटा विज्ञान टीम एक ही प्रणाली का उपयोग करके एक मॉडल का परीक्षण कर सकती है, उसे सुसज्जित कर सकती है, और निष्कर्ष निकालकर हार्डवेयर के उपयोग को अनुकूलित कर सकती है। इससे सर्वरों की संख्या में कमी आती है, बुनियादी ढांचे की लागत में कमी आती है, और प्रदर्शन में कोई कमी नहीं होती है, विशेष रूप से उन वित्तीय संस्थानों के मामले में जो धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल (अनुमान) और जोखिम भविष्यवाणी मॉडल (प्रशिक्षण) दोनों का उपयोग करते हैं।

AI संचालन का ग्रीन टेक इंजीनियरिंग।

ऊर्जा और उत्पादन के मामले में अब एआई गतिविधियों को स्थिरता पर आधारित नहीं माना जाता है। निकटता में स्थापित जीपीयू सर्वर हरित प्रौद्योगिकी की अवधारणाओं को एकीकृत करते हैं, जो एथलुमिस (HPE, Dell, Huawei) के साथ साझेदारी के माध्यम से उपलब्ध कुशल उपकरणों और कुशल बिजली प्रबंधन पर निर्भर करती है। उच्च-घनत्व वाले सिस्टम पारंपरिक विस्तृत सर्वरों की तुलना में कम बिजली का उपयोग करते हैं, क्योंकि वे कंप्यूटिंग संसाधनों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, बिजली की बर्बादी कम करते हैं और कम शीतलन की आवश्यकता होती है। एथलुमिस द्वारा विस्तार से बताए गए समाधानों के साथ इसे और अधिक संकीर्ण किया गया है: हमारे उच्च-घनत्व वाले सर्वर अधिकांश सिस्टम की तुलना में प्रति एआई कार्य के लिए 30 प्रतिशत तक कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं, जो एआई-संचालित नवीकरणीय ऊर्जा ढांचे बनाने वाली ऊर्जा कंपनियों या अपने कार्बन पदचिह्न को कम करने वाले व्यवसायों की स्थिरता आवश्यकताओं के अनुरूप है।

सुनिश्चित और विश्वसनीय मिशन-महत्वपूर्ण मॉडल प्रदर्शन।

जब वित्त या ऊर्जा जैसे व्यापार क्षेत्रों की बात आती है, तो एआई समाधान मूल्यवान डेटा के साथ काम करने या मिशन-आधारित महत्वपूर्ण कार्य-सुरक्षा और विश्वसनीयता के लिए उत्तरदायी होते हैं। एथलमिस हाई-डेंसिटी जीपीयू सर्वर दोनों के लिए उद्देश्यित हैं: वे सुरक्षित डेटा स्थानांतरण का उद्यम स्तर प्रदान करते हैं (एन्क्रिप्टेड डेटा ट्रांसफर, एक्सेस नियंत्रण), और हमारे सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा उनका गहन परीक्षण किया गया है, तथा मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान डेटा अखंडता प्राप्त करते हैं।

निष्कर्ष

स्वीकार्य है कि उच्च-घनत्व वाले GPU सर्वर की चार विशेषताएँ AI मॉडल में अप्रतिस्थापनीय हैं: जटिल डिज़ाइन की प्रसंस्करण क्षमता में स्केलेबिलिटी; संसाधन दक्षता और स्थायित्व; और विश्वसनीयता। एथलुमिस का HPE, डेल और हुआवेई के साथ सहयोग, साथ ही हमारे द्वारा वित्त, विनिर्माण और ऊर्जा के क्षेत्र पर विचार करने से यह सुनिश्चित होगा कि ऐसे सर्वर केवल तकनीकी रूप से उन्नत ही नहीं होंगे, बल्कि वास्तविक व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप भी ढाले जाएँगे। उच्च-घनत्व वाले GPU सर्वर उन संगठनों के लिए अंतिम समाधान होंगे जो दक्षता, स्थायित्व और सुरक्षा के नुकसान के बिना अपने AI मॉडल के पूर्ण लाभों का आनंद लेना चाहते हैं।