A nagy sűrűségű GPU szerverek hatása az AI-kutatásra és -fejlesztésre

GPU-kiszolgálók és hatásuk a mesterséges intelligencia kutatására és fejlesztésére.

Az a sebesség, amellyel AI a kutatás és fejlesztés (R&D) soha nem látott mértékben gyorsul, mivel egyre több adathalmaz áll rendelkezésre, egyre összetettebbek a neurális hálózati architektúrák, és nőtt az igény a gyors kísérletezésre. A hagyományos szerverkonfigurációk lassan alkalmazkodnak, mivel nem képesek elegendő feldolgozó teljesítményt biztosítani a számításigényes feladatokhoz, sem pedig a csapatok kutatási rugalmasságának támogatásához. A nagy sűrűségű GPU-szerverek forradalmasították a területet, mivel megoldást jelentenek ezekre a problémákra, így sokkal nagyobb feldolgozóteljesítményt képesek biztosítani kisebb helyen.

Párhuzamos Feldolgozás, vagy inkább: Példátlan – Modelliterációs Gyorsítás.

Az AI kutatás-fejlesztés alapvető eleme a modellek betanítása és tesztelése, amely a párhuzamos feldolgozáson alapul, lehetővé téve nagy mennyiségű adat kiszámítását. A GPU-kiszolgálók magas sűrűsége néhány GPU-magot egyetlen egységgé kombinál, így több ezer számítási műveletet hajthatnak végre párhuzamosan. Ez a párhuzamosság minimálisra csökkenti egy modell betanításának idejét: ami korábban hetekig tartott hagyományos kiszolgálókon, ma már napok vagy akár órák alatt elvégezhető. Például egy olyan tanulmány, amely az ipari gyártás előrejelző karbantartására fejlesztett AI-modellt vizsgál, ugyanannyi idő alatt háromszor több tervezési változatot képes végrehajtani, felgyorsítva ezzel a prototípus készítésétől a bevezetésig tartó folyamatot. Ideális esetben az Aethlumis ezeket a kiszolgálókat kompatibilissé tette az HPE, Dell és Huawei hardverrel, így biztosítva, hogy a GPU-erőforrások ne vesszenek kárba kompatibilitási torlódások miatt, amelyek különösen fontosak a kutatás-fejlesztési csapatok számára, ahol egy percnyi leállás is teljes előrehaladásveszteséget jelent.

Nagyobb együttműködési hatékonyság: Kutatócsoportok erősítése.

A mesterséges intelligencia kutatása és fejlesztése szinte soha nem egyéni projekt; a kutatók, mérnökök és adattudósok csapatai képeseknek kell lenniük az erőforrások megosztására és valós idejű együttműködésre. A nagy sűrűségű GPU-szerverek többfelhasználós hozzáférést biztosítanak, amely lehetővé teszi, hogy egynél több felhasználó egyetlen szerveren dolgozzon egyszerre, kísérleteket végezzen, algoritmusokat és eredményeket elemezzen. Ez megszünteti az elkülönült hardverkonfigurációkat és az erőforrásokhoz való várakozási időt. Egy példa: egy pénzügyi kutatási és fejlesztési csoport, amely algoritmikus kereskedési modelleket épít, adattudósai és mérnökei egyszerre dolgozhatnak ugyanazon a nagy sűrűségű szerveren, miközben az elsők funkciókészítő algoritmusokat tesztelnek, a másodikok pedig a modellek teljesítményét vizsgálják. Az Aethlumis beépített, biztonságos rendszerintegrációja lehetővé teszi az adatvédelem fenntartását az együttműködés során, és a szakértők időben nyújtott technikai támogatása biztosítja, hogy a hozzáférés vagy működés ne okozzon kellemetlenséget, így a kutatási folyamatok megszakítás nélkül folytathatók.

Optimalizált TCO: Teljesítmény vs. Megfizethetőség.

A mesterséges intelligencia kutatási és fejlesztési költségvetései gyakran korlátozottak, és a költséghatékonyság központi szempontok közé tartozik. A nagy sűrűségű szerver néven ismert szervertípus különösen előnyös a teljes tulajdonlási költség (TCO) szempontjából, mivel maximális előnyöket kínál a négyzetméterenként elérhető számítási teljesítmény tekintetében, és korlátozza az energiafogyasztást. A nagy sűrűségű rendszerek akár 40 százalékkal csökkentik a szükséges helyet a adatközpontban a hagyományos, ritkább szervertenyészekhez képest, így megtakarítást jelentenek az ingatlanbérleti díjakban, a hűtési és az infrastrukturális költségekben. Ezen felül az áramellátásuk is optimalizált (a partnereink energiatakarékos hardverét használják), és 20–25 százalékkal csökkentik az áramfogyasztást anélkül, hogy ez negatívan befolyásolná a teljesítményt. Ha például az energiaipari, mesterséges intelligencián alapuló megújulóenergia-előrejelzési modelleken dolgozó kutatási és fejlesztési szervezetekre gondolunk, ez azt jelenti, hogy több pénzt fordíthatnak innovációra, nem pedig működési költségekre.

Iparág-specifikus R&D előnyök: Aethlumis által személyre szabva.

Az Aethlumis pénzügyi, gyártási és energiaszektor iránti alapos értése eredményezi, hogy a nagy sűrűségű GPU-szerverek módosítva vannak speciális R&D-igények kielégítésére:

Pénzügy: Alacsony késleltetésű és biztonságos feldolgozás nagy sűrűségű szervereken hasznos eszköz a kockázatbecslési modellek vagy csalásészlelési algoritmusok kutatásában-fejlesztésében, mivel bonyolult helyzetekben is gyorsan tesztelhető, és megfelel a szigorú szabályozási előírásoknak.

Gyártás: Az AI-alapú minőségi problémák vagy termelési optimalizálási megoldások kialakításához a csapatok nagy sűrűségű GPU-kat használnak, hogy valós időben feldolgozzák az érzékelőktől származó adatokat, így olyan megoldásokat hozva létre, amelyek minimalizálják a hibákat és maximalizálják a hatékonyságot.

Energia: A nagy sűrűségű szerverek felgyorsítják a hálózati optimalizálás és a megújuló energia-menedzsment előrejelzésének kutatását változó adathalmazokon – például napelemek vagy szélkerék-adatok –, hogy optimalizálják azokat a modelleket, amelyek maximalizálják az energiafelhasználást és a fenntarthatóságot.

Összegzés

A nagy sűrűségű GPU-szerver megváltoztatja az MI kutatás-fejlesztés fogalmát, mivel korábban elérhetetlen feldolgozó teljesítményt, nagyobb együttműködést és megfizethetőséget kínál, amely szükséges ahhoz, hogy a vállalkozások versenyképesek maradhassanak a piacon. Az HPE-vel, Dellel és Huaweival folytatott együttműködés biztosítja, hogy az Aethlumis szerverek megbízható és innovatív hardveren alapuljanak, miközben a rendszerintegráció, a zöld technológia iránti érdeklődés és a pénzügyi, gyártási, valamint energiaszektor specifikus követelményeinek ismerete garantálja, hogy az Aethlumis szerverek minden ezen terület igényeit kielégítsék. A nagy sűrűségű GPU-szerverek nem csupán hardverek az MI kutatás-fejlesztési csapatok számára, hanem lehetnek a gyorsabb innovációk, okosabb kísérletek és jelentősebb eredmények motorjai.