Hogyan növelik az OAM GPU szerverek a számítási hatékonyságot az AI terhelésekben

A modern, adatokon alapuló környezet munkaterhelései (az MI modellek betanítása és a valós idejű prediktív elemzések) összehasonlíthatatlanok számítási teljesítmény-igényük tekintetében. A hagyományos szerverrendszerek hajlamosak lassulni, ami torlódásokhoz, hosszú feldolgozási időkhöz és magas üzemeltetési költségekhez vezet. Ez az egyik hatékonysági hiányosság a pénzügyi, gyártási és energiaszektorban működő vállalkozások körében, ahol a vállalkozások sebessége és pontossága közvetlenül meghatározza azok versenyképességét. Bemutatjuk Open Accelerator Module (OAM) GPU szerverek : ez egy kifejezetten fejlesztett termék, és az Aethlumis kihasználja szoros kapcsolatait az ipar óriásaival, mint például az HPE, Dell és Huawei, hogy ezen úttörő alkatrészeket a piacra juttassa.

A hagyományos GPU szervertervek gyengesége.

Mielőtt továbblépünk, és kihasználhatjuk az OAM előnyeit, tudnunk kell, hogy miért nem alkalmazhatók a szabványos GPU-szerverek az AI terhelések esetén. A hagyományos architektúrák, amelyek általában PCIe-alapú grafikus kártyákat használnak, sajátos korlátokkal rendelkeznek, mint például a korlátozott sávszélesség a grafikus kártyák és a központi feldolgozóegységek között, a merev alaktényező, amely nehézzé teszi a skálázást, valamint a rossz hőteljesítmény nagy intenzitású műveletek során.

Az OAM GPU-szerverek jelentős előnyei az MI termelékenység szempontjából.

Az OAM GPU-szerverek e réseket kitöltik az innovatív tervezéssel, amely három alapvető pilléren nyugszik, elősegítve ezzel a hatékonyságot:

Nagy sávszélességű összeköttetések a gyorsabb adatmozgatás érdekében.

Az OAM jelenlegi generációs összekötési technológiákat (például NVLink és OpenCAPI) alkalmaz a PCIe busz korlátainak kikerülésére, lehetővé téve a nagy sebességű pont-pont közötti kommunikációt a GPU-k és más chipek között. Ez jelentősen csökkentett adatátviteli késleltetést eredményez, ami különösen fontos az AI terhelésnél, ahol nagy mennyiségű adathalmazt kell átvinni a feldolgozóegységek között. Példaként tekintsük a mélytanulási modellt, amely képadatok felhasználásával történő tanításra kerül: az ilyen modellek tanítása akár 30–40 százalékkal gyorsabb lehet OAM-szervereken, ahol a GPU-k számára nincsenek hozzáférési pont szűk keresztmetszetek a tanítási adatokkal kapcsolatban. Az OAM és az HPE, Dell, valamint Huawei által biztosított hardvergyártók kombinálásával az Aethlumis biztosítja, hogy ezek az összekapcsolások egymással nagyon kompatibilisek legyenek, és kiküszöbölje a kompatibilitási problémákat, amelyek gyakran megnehezítik a kész megoldások alkalmazását.

Igény szerinti skálázhatóság a munkaterhelési követelményekhez.

A mesterséges intelligencia projektek nem lezárultak – a vállalatok elindíthatják egy kis modell tesztelésével, és folyamatosan kiterjeszthetik az egész szervezetre. Az OAM moduláris tervezése lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy bővítsék a szerver infrastruktúrát GPU-k, memória és tárhely hozzáadásával vagy frissítésével anélkül, hogy teljes körű frissítést kellene végrehajtaniuk. Ez a rugalmasság azt jelenti, hogy a vállalatok csak az aktuálisan szükséges erőforrásokba fektethetnek be, és később is képesek lehetnek méretezni, ha az MI-feldolgozások munkaterhelése növekszik. Ez alapvetően megváltoztatja az energiaipari ügyfelek helyzetét, akiknek hálózati adatokat kell használniuk a megújuló energiák elosztásának kezeléséhez: kis OAM architektúrával kezdhetnek, és méretezhetik azt adatgyűjtésük bővülésével anélkül, hogy túlméretezett rendszert biztosítanának, így minimális kiinduló költségekkel indulhatnak.

Teljesítmény- és hőoptimalizált fogyasztás.

A betöltött MI nagy terhelést jelent a szerver számára, ami sok hőt termel, és ez befolyásolhatja a teljesítményt, valamint több energiát használhat. Az OAM szervereket könnyedén lehet hőmérséklet-szabályozni speciálisan javított légáramlás-kialakítással és közvetlen folyadékhűtéssel, így a komponensek ideális hőmérsékleten maradnak. Ez nemcsak növeli a megbízhatóságot, hanem csökkenti az energiafogyasztást is: az Aethlumis által kifejlesztett, zöld technológiát testesítő OAM megoldások ugyanazon MI-feladat elvégzéséhez csupán a hagyományos grafikus kártyás szerverekkel szemben szükséges energia legfeljebb 25 százalékát igénylik. Ennek következtében olyan gyártóüzemeknél, ahol folyamatos minőségellenőrzést végeznek MI-rendszerrel, az energiaellátási költségek és a szén-dioxid-lábnyom is minimalizálódik.

Iparág-specifikus hatás: Iparág-specifikus OAM megoldások az Aethlumis-tól.

Az a tény, hogy az Aethlumis tapasztalattal rendelkezik a pénzügyi, gyártási és energiaszektor szolgáltatásában, elegendő ahhoz, hogy biztosítsa: az OAM GPU szerverek nemcsak magas szintű technikai megoldások, hanem iparág-specifikusak is:

Pénzügy: Az OAM alacsony késleltetéssel rendelkezik, amely lehetővé teszi a piaci adatok valós idejű feldolgozását, támogatva az algoritmikus kereskedést, a kockázatmodellezést és egyéb alkalmazásokat, segítve a vállalatokat a másodperc töredéke alatt meghozott döntésekben anélkül, hogy megsértenék a szabályozási előírásokat. Az Aethlumis biztonságos integrációja biztosítja, hogy a bizalmas pénzügyi adatok ne vesszenek el az MI-számítások során.

Gyártás: A gyártásban alkalmazott MI-k előrejelzés alapján végzik a karbantartást és optimalizálják az éles termelést, amely nagy mennyiségű szenzordat feldolgozását igényli. Az OAM szerverek a feldolgozási időt órákról percekre csökkentették, így a gyártók minimalizálhatták a leállásokat, és maximális átbocsátóképességet értek el; ezt az Aethlumis időben nyújtott technikai támogatása tette lehetővé bármilyen üzemzavar esetén.

Energia: A hálózatok optimalizálása és a megújuló energia előrejelzése változó, tömeges adatmennyiségek kezelését jelenti. Az OAM skálázhatósága lehetővé teszi az energiavállalatok számára, hogy hatékonyan kezeljék az adatterhelés ingadozásait, miközben hatékonysága hozzájárul a zöld energiához, ami egyre inkább aggodalomra ad okot a zöld technológiák terén.

Összegzés: OAM GPU – az AI-siker ugródeszkája.

Az OAM GPU szerverek olyan átalakító megoldás, amely a világban az AI hatékonyságát közvetlenül a vállalkozások gyorsaságától teszi függővé. Ezek a szerverek lehetővé teszik az AI-projektek teljes potenciáljának kihasználását a szervezetekben, miközben kezelik a sávszélességgel, skálázhatósággal és energiaellátással kapcsolatos aggályokat. Az Aethlumis partneri megállapodást kötött az HPE-vel, a Dellel és a Huaweival, hogy ezen magas minőségű szerverek megbízhatósággal, biztonsággal és az ügyfelek által a pénzügyi, gyártási és energiaszektorban esetlegesen igényelt műszaki támogatással legyenek ellátva. Az OAM GPU szerverek nem csupán hardverfrissítést jelentenek, mivel az AI-munkaterhelések egyre fejlettebbé válnak, hanem befektetést jelentenek a jövő számítási hatékonyságába.