Ahogy az összetettség nő AI a modellek (nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és számítógépes látás) egyre nagyobb számítási erőforrásokat igényelnek. A hagyományos szerverarchitektúrák nem képesek kielégíteni ezeket az igényeket, és gyakran hatékonytalan kihasználtsághoz, erőforrás- vagy időpazarláshoz, illetve időigényes modellimplementációhoz vezetnek. A nagy sűrűségű GPU-szerverek mostantól elengedhetetlen megoldássá váltak, és jelentős előnyöket kínálnak a jelenlegi AI-modellek igényeihez mérten.
Főbb előnyeik az alábbiakban vannak felsorolva:
Jobb skálázhatóság összetett modell számítási sűrűség esetén.
Az algoritmusok, különösen az AI modellek, mint például a nagy nyelvi modellek (LLM) és a mélytanulási modellek, párhuzamosan végzett hatalmas mennyiségű feldolgozást igényelnek, hogy kezelni tudják az egymilliárdnyi paramétert. A nagy sűrűségű GPU-szerverek kompakt szerverek, amelyek rendkívül sok nagyteljesítményű GPU-t kombinálnak, így exponenciálisan nagyobb számítási teljesítményt biztosítanak, miközben fizikai méretük lényegesen kisebb, mint a hagyományos szervereké. Ez a sűrűségméretezés forradalmi: egyetlen, nagy sűrűségű adatközponti szerver is elegendő olyan terhelések betanításához vagy következtetéséhez, amelyek korábban több hagyományos adatközponti szerver használatát tették szükségessé, és ezáltal elkerülhetővé válik a tágas adatközpontok kiépítése. Egy példa erre egy gyártóvállalat mesterséges intelligencián alapuló minőségellenőrzési rendszere (ezernyi termékfotó óránként), amely egyetlen, nagy sűrűségű szerveren is futtatható, és a HPE, Dell vagy Huawei optimalizált beállításainak segítségével a szerver a legjobb teljesítményt nyújthatja anélkül, hogy túlterhelés esetén lelassulna.
A pénzügyi források optimális kihasználása a pazarlás minimalizálása érdekében.
A mesterséges intelligencia általában alternatív tanítást (erőforrás-igényes) és következtetést (korlátozott, de folyamatos erőforrásigényű) foglal magában. A hagyományos kiszolgálók gyakran pazarolják az alapul szolgáló grafikus feldolgozó egységeket a következtetés során, ami erőforrás-pazarláshoz vezet. A nagy sűrűségű GPU-kiszolgálókat e probléma kezelésére használják, mivel dinamikusan több MI-modell vagy feladat is futtatható ugyanazon a GPU-fürtön, és az erőforrás-allokáció dinamikusan szabályozható. Ez azt jelenti, hogy az adattudományi csapatok egyetlen rendszeren belül tesztelhetnek egy modellt, finomhangolhatják, majd következtetéseket végezhetnek, így optimalizálva a hardverkihasználást. Ez csökkenti a kiszolgálók számát, csökkenti az infrastrukturális költségeket, miközben nem jár teljesítménycsökkenéssel, különösen pénzügyi intézmények esetében, amelyek egyszerre használnak csalásdetektálási modelleket (következtetés) és kockázatbecslési modelleket (tanítás).
Zöld technológiai mérnöki megoldások az MI-műveletekhez.
Az AI-tevékenységek már nem tekintenek fenntarthatóságon alapulónak, különösen az energia- és termelési ágazatban. A sűrűn elhelyezett GPU-szerverek integrálják a zöld technológia fogalmát, amely az Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) partnereként elérhető hatékony berendezésekre és az energiagazdálkodásra épül. A nagy sűrűségű rendszerek kevesebb energiát használnak, mint a hagyományos, szétszórt szerverek, mivel a számítási erőforrásokra koncentrálnak, csökkentik az energia-pazarlást és a hűtésigényt. Ezt tovább finomítják az Aethlumis által részletezett megoldások: nagy sűrűségű szervereink akár 30 százalékkal kevesebb energiát fogyasztanak AI-feladatonként, mint a legtöbb rendszer, így ideálisan megfelelnek az energiaipari vállalatok fenntarthatósági követelményeinek, amelyek AI-alapú megújuló energiarendszereket építenek ki, vagy olyan vállalkozások igényeinek, amelyek csökkenteni kívánják szén-dioxid-lábnyomukat.
Biztosított és megbízható missziókritikus modellteljesítmény.
Amikor olyan üzleti szektorokról van szó, mint a pénzügy vagy az energia, az MI-megoldások valószínűleg értékes adatokkal dolgoznak, vagy küldetésszerűen fontos feladatokat látnak el – a biztonság és megbízhatóság itt nem tárgyalható. Az Aethlumis nagy sűrűségű GPU-szerverei mindkettőre készültek: vállalati szintű biztonságos adatátvitelt kínálnak (titkosított adatátvitel, hozzáférés-vezérlés), alaposan tesztelték őket partnerek ökoszisztémájában, és adatintegritást biztosítanak a modelltanítás és a következtetés során.
Összegzés
El kell ismerni, hogy a nagy sűrűségű GPU-kiszolgálóknak négy olyan jellemzője van, amelyek az AI modellekben nem helyettesíthetők: a komplex tervezési feladatok feldolgozási képességének skálázhatósága; az erőforrás-hatékonyság és fenntarthatóság; valamint a megbízhatóság. Az Aethlumis HPE-vel, Dellel és Huaweival folytatott együttműködése, valamint a pénzügyi, gyártási és energiaipari szektorok figyelembevétele biztosítja, hogy ezek a kiszolgálók ne csupán technikailag fejlettek legyenek, hanem a valós üzleti igényekhez is igazodjanak. A nagy sűrűségű GPU-kiszolgálók végleges megoldást jelentenek azok számára a szervezetek számára, amelyek teljes mértékben szeretnék kihasználni AI-modelljeik előnyeit hatékonyság, fenntarthatóság és biztonság áldozása nélkül.
