Az Aethlumisnél olyan ágazatok, mint a pénzügy és a gyártás hatékony és védett megoldásokkal történő ellátása technológiai igények követését jelenti. A modern világban az AI hatékony működtetése már nem csupán a nyers feldolgozóteljesítményen múlik, hanem azon, ahogyan ezt a teljesítményt az architekturális szinten biztosítják. A hatalmas feldolgozókapacitást nagy sűrűségű GPU Szerverek , amelyek nagyméretű feldolgozóegységeket finomhangolt formátumokra zsugorítanak, és kiderült, hogy elengedhetetlen részei a modern AI infrastruktúrának. Íme, miért.
A teljesítmény központosítása: egy rendetlen helyre.
A hagyományos AI-folyamatok szabványos kiszolgálókkal általában a „cluster sprawl” állapotához vezetnek, azaz sok gép csatlakozik egymáshoz állványok között. Ez jelentős késleltetést, bonyolult hálózati torlódásokat és fizikai hatékonyság hiányát eredményezi. A nagy sűrűségű kiszolgálók, például az OAM vagy más hasonló architektúra alapján készült modellek radikálisan csökkentik ezt a lábnyomot. Ezek csökkentik az adatok processzorok közötti fizikai útját azzal, hogy tucatnyi GPU-t helyeznek el egyetlen rendszerben. Ez a szoros koordináció különösen fontos összetett modellek betanításánál, ahol a kommunikációs folyamat akár minimális késése is komolyan befolyásolhatja a teljes feladatokat. Az eredmény egy intenzív, nagy teljesítményű számítógép, amely inkább egyetlen szuperszámítógépként működik, semmint összekapcsolt számítógépek csoportjaként, ami közvetlenül gyorsabb elemzési időhöz vezet pénzügyi modellezés vagy autonóm rendszerek szimulációja alkalmazásánál.
A teljes tulajdonlási költség (TCO) javítása
A CIO-k és az infrastruktúra-vezetők számára a teljesítmény és a költségek határozzák meg az hatékonyságot. A GPU-kiszolgálók sűrűsége magas, ami jobb TCO-t (teljes tulajdonlási költség) eredményez. Bár egységenként költségesebbek lehetnek a telepítésük, jelentős mértékben megtakarítanak a kulcsfontosságú területeken: kevesebb fizikai adatközponti helyet igényelnek (csökkentve az ingatlan költségeket), kevesebb áramellátási kapacitást igényelnek, valamint kevesebb kábelre, kapcsolóra és hálózati adapterre van szükség. A kezelés és karbantartás is egyszerűbbé válik ezen optimalizált hardverprofilnak köszönhetően. Az Aethlumisnél a HPE-vel és a Dell-lel szerzett rendszertechnikai integrációs tapasztalatunk biztosítja, hogy ezek a sűrű rendszerek a lehető leghatékonyabban kerüljenek bevezetésre, maximális szintű hatékonyságot nyújtva, és mérhető, egyértelmű megtérülést biztosítva a széttöredezett és alacsony sűrűségű rendszerekhez képest.
Haladó hűtés megkönnyítése a fenntartható teljesítmény érdekében.
A hőkezelés elválaszthatatlanul összefügg a teljesítményhatékonysággal. A nagy sűrűségű szerverek egy fókuszpontban nagy hőmennyiséget termelnek, ami indokolttá és szükségessé teszi az innovatív hűtési technológiák bevezetését, többek között a chipekhez közvetlenül csatlakozó folyadékhűtést. Ezek lényegesen hatékonyabbak a hűtésben, mint a hagyományos levegőhűtés, és garantálják a GPU-k csúcsturbó frekvenciáinak hosszabb ideig tartó fenntartását a hőkorlátozás (thermal throttling) elkerülése érdekében. Ez nemcsak az igényes és hosszan futó AI képzési modellek esetén is biztosítja a magas, állandó és megbízható teljesítményt, hanem jelentősen javítja az energiahatékonyságot is, amely a zöldtechnológiai szolgáltatásaink egyik fő aspektusa. Ez segít a szervezeteknek nagyobb számítási teljesítményt elérni wattonként, csökkentve a levegő mozgatásához felhasznált energiát, így a hatékony AI képességek összehangolhatók az energiaipar és azon túlmutatóan is alapvető fontosságú fenntarthatósági célokkal.
Skálázható alap létrehozása.
Végül, a nagy sűrűségű szerverek olyan skálázható architekturális alapot támogatnak. Az AI-kapacitás robotizálása nem azt jelenti, hogy folyamatosan további elkülönült egységeket kell hozzáadni. Magában kell foglalnia a sűrű, önálló számítási egységek beépítését, amelyek optimalizáltak. Műszaki partnereink lehetővé teszik ezt a moduláris megközelítést, amelyet szervezetek már bebizonyítottak, hogy előrejelezhető módon skálázhatja az AI infrastruktúrát. Akár egy privát AI-fürt telepítése érzékeny pénzügyi adatelemzéssel, akár egy ipari digitális iker telepítése történik, a nagy sűrűségű architektúra jövőbiztossá teszi a befektetést, és lehetővé teszi, hogy az ilyen platform hatékonyan, kezelhetően és erősen növekedhessen.
Mivel az AI modellek összetettsége és az adatkészletek mérete egyre növekszik, az infrastruktúrának is lépést kell tartania. Ez a fejlődés nagy sűrűségű GPU-kiszolgálókon alapul, amelyek rendelkeznek a teljesítményes AI támogatásához szükséges egységes teljesítménnyel, gazdasági hatékonysággal, hőállósággal és skálázható architektúrával. Az Aethlumis mély együttműködés és integráció erejével biztosítja ügyfelei számára ezeket a kritikus megoldásokat, így ügyfelei nemcsak hatékony, hanem intelligensen hatékony AI-infrastruktúrát fejleszthetnek.