Az Aethlumis vállalkozásának célja, hogy az iparágakat intelligenssé tegye. Tapasztaljuk azt is, együttműködésünk során olyan vezetőkkel, mint az HPE, Dell és Huawei, a mai nap mesterséges intelligencia-kutatás technológiai követelményeit. A pénzügyi, gyártó- és energiaipari szervezetek, amelyek határokat feszegetve kívánnak saját nagy nyelvi modelleket létrehozni, összetett fizikai rendszereket szimulálni, mind közös problémával küzdenek: a kutatási kapacitás hatékony és fenntartható méretezése. Itt az áttérés az OAM (Open Accelerator Module) GPU szerverekre nemcsak előnyös lenne, hanem szükségszerű is.
Áttörés a sűrűségi korlátban a soros kutatásban.
A mesterséges intelligencia kutatása egy iteratív folyamat. A fejlődéshez szükség van korlátlan kísérletek elvégzésére, nagyobb modellek előkészítésére és egyszerre nagy mennyiségű adattal való munkavégzésre. A régebbi szervertervek, amelyek csak néhány GPU elhelyezésére képesek egy házban, fizikai terjedést okoznak, ami költséges és hatékonytalan. Ezt a sűrűségi korlátot az OAM szerverek törik át. Jelentősen csökkentik a számítási lábnyom méretét, mivel nyolc, tizenhat vagy több GPU-t helyeznek el egyetlen rendszercsomópontban. Kutatócsoportok esetében ez vagy több kísérlet egyidejű futtatását jelenti, vagy sokkal gyorsabb egyedi betanítási feladatokat. Ez közvetlenül gyorsabb iterációs ciklusokat jelent, lehetővé téve a kutatók számára, hogy hipotéziseket napok alatt, hetek helyett teszteljenek és modelleket finomítsanak, ami értékes előny a gyors tempójú területeken.
Modularitás: Infrastruktúra-projekt folyamatok összhangja.
A kutatás igényei nem maradnak állandóak. Egy csapatnak gyorsan váltania kellhet a projektek között, például egy számítógépes látás projekt, egy genomika elemzés és egy NLP-felfedezés között. A hagyományos, rögzített konfigurációjú rendszerek erőforrás-töredezettséget vagy szűk keresztmetszetet okozhatnak. Az OAM-alapú kiszolgálók működési rugalmasságát korábban soha nem tapasztalták meg, mivel moduláris felépítésűek. A számítási erőforrások megoszthatók és dinamikusan eloszthatók. Egy bank kvantitatív kutatási csapata képes időbeli határral rendelkező kockázatmodellezési projektre lefoglalni erőforrásokat, majd ezeket az OAM-modulokat zökkenőmentesen újrahozzárendelni egy csalásészlelési MI-projekthez. Ez a speciális integráció által kezelt rugalmasság azt jelenti, hogy a költséges hardver a lehető legteljesebb mértékben kihasznált, és az infrastruktúra minden változó kutatási folyamat követelményeinek megfelel.
Nyílt ökoszisztéma – jövőbiztosítás.
A többéves kutatási útvonalterv elfogadása, amely saját fejlesztésű, zárt hardverarchitektúrát használ, kockázatos döntés. A technológia nagyon gyorsan változik, és a beszállítói függőség elnyomhatja az innovációt, valamint rendkívül magas költségekhez vezethet. Az OAM architektúra nyílt szabványa stratégiai védelmet jelent. Ez versenyképes, többgyártós gyorsító- és hosztszisztéma-ökoszisztémát hoz létre. Ügyfeleink számára ez azt jelenti, hogy kiválaszthatják a legjobb minőségű alkatrészeket, illetve képesek lesznek meglévő infrastruktúrájukhoz jövőbeli GPU-generációkat vagy más gyártók által kifejlesztett célhardveres AI-gyorsítókat csatlakoztatni. Ez a nyílt modell partnereink platformjainak támogatásával biztosítja a hosszú távú kutatási befektetéseket, és elérhetővé teszi a legfrissebb innovációkat, így a kutatási kapacitás az élvonalban marad.
Hatékony és tartós kutatások erősítése.
Végül, de nem utolsósorban, a kutatás méretezése nem csupán a nyers teljesítményhez kapcsolódik, hanem lehetővé teszi az együttműködést és az összesített tulajdonlási költségek csökkentését is. Az OAM-ek sűrűn szerelt, integrált felépítése közös, központi AI-kutató fürtök kialakítására használható. Egy gyártóvállalaton belül több csoport – például autonóm robotika, prediktív karbantartás és ellátási lánc optimalizálása – is rendelkezhet egyetlen, hatékony, megosztott erőforrás-készlettel biztonságosan. Emellett a nagy sűrűségű rendszerek fejlett hűtési megoldásokkal (például folyadékhűtéssel) rendelkeznek, amelyek nem opcionálisak, hanem elengedhetetlenek a stabilitás és fenntarthatóság eléréséhez. Üzemeltetési költségeik alacsonyabbak, mivel energiagazdálkodásuk lényegesen hatékonyabb, mint a levegővel hűtött állványoké, így pedig megfelelnek a zöldtechnológiai elveknek, amelyek egyre fontosabbá válnak a jövőbe tekintő kutatóintézményekben.
Egyszerűen fogalmazva, az OAM GPU szerverek a különálló számítógépes egységek fejlődésének következő lépését jelentik, egy skálázható, sokoldalú és nyílt kutatási eszközzé alakulva. Ez az alaprendszer biztosítja, hogy az MI-kutatás kapacitása folyamatosan növekedhessen ambíciózus célok elérése érdekében. Az Aethlumisnál ezt a kiváló hardvert csomagoljuk rendszerintegrációs magas színvonalunkkal és megbízható technikai támogatásunkkal, hogy ezeket az elengedhetetlen platformokat biztosítsuk. Ügyfeleink garantáltan hozzáférhetnek az hatékony, biztonságos és skálázható infrastruktúrához, amelyre saját területükön következő áttörések eléréséhez szükségük van.