Dengan meningkatnya kompleksitas AI model (model bahasa besar (LLMs) dan komputer visi) telah menjadi kebutuhan akan sumber daya komputasi yang lebih besar. Arsitektur server tradisional tidak dapat memenuhi kebutuhan ini dan cenderung menyebabkan pemanfaatan yang tidak efektif, pemborosan sumber daya atau waktu, serta implementasi model yang memakan waktu. Server GPU berkepadatan tinggi kini menjadi solusi yang diperlukan dan menawarkan manfaat tertentu berdasarkan kebutuhan model AI yang ada.
Keunggulan utama mereka tercantum di bawah ini:
Skalabilitas yang Lebih Baik dari Kepadatan Komputasi Model Multifaset.
Algoritma, termasuk model AI, terutama LLM dan model deep learning, memerlukan pemrosesan dalam jumlah besar yang dilakukan secara paralel untuk menangani miliaran parameter. Server GPU berkepadatan tinggi adalah server ringkas yang menggabungkan sejumlah besar GPU berkinerja tinggi, yang menawarkan daya komputasi jauh lebih besar secara eksponensial dan membutuhkan ruang fisik yang sangat kecil dibandingkan server konvensional. Kepadatan penskalaan ini bersifat disruptif: satu server data berkepadatan tinggi dapat digunakan untuk melatih atau menjalankan beban kerja inferensi yang sebelumnya membutuhkan banyak server pusat data tradisional, serta menghilangkan kebutuhan akan penyebaran pusat data yang luas. Contohnya adalah sistem kontrol kualitas kecerdasan buatan di perusahaan manufaktur (ribuan gambar produk per jam), yang dapat dijalankan pada satu server berkepadatan tinggi, dan dengan bantuan pengaturan yang dioptimalkan dari HPE, Dell, atau Huawei, server tersebut dapat memberikan kinerja terbaik dan tidak akan melambat meskipun kelebihan beban.
Pemanfaatan optimal Keuangan untuk meminimalkan Pemborosan.
Kecerdasan buatan biasanya melibatkan pelatihan alternatif (membutuhkan sumber daya intensif), dan inferensi (sumber daya terbatas tetapi berkelanjutan). Server tertentu cenderung menyia-nyiakan unit pemrosesan grafis dalam proses inferensi, yang merupakan bentuk pemborosan sumber daya. Server GPU berkepadatan tinggi digunakan untuk mengatasi hal ini karena secara dinamis, sejumlah model atau tugas AI dapat dijalankan pada kluster GPU yang sama dan alokasi sumber daya dapat disesuaikan secara dinamis. Artinya, tim ilmu data dapat menguji model, menyempurnakannya, dan melakukan inferensi untuk mengoptimalkan pemanfaatan perangkat keras menggunakan satu sistem tunggal. Hal ini mengurangi jumlah server, menurunkan biaya infrastruktur, dan tanpa kehilangan kinerja, dalam kasus lembaga keuangan yang menggunakan model deteksi penipuan (inferensi) dan model prediksi risiko (pelatihan).
Rekayasa Teknologi Hijau untuk Operasi AI.
Aktivitas AI tidak lagi dianggap berlandaskan keberlanjutan, terutama dalam energi dan produksi. Server GPU yang dipasang berdekatan mengintegrasikan konsep teknologi ramah lingkungan, yang bergantung pada peralatan efisien yang tersedia melalui kemitraan dengan Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) serta manajemen daya yang efisien. Sistem berkepadatan tinggi menggunakan lebih sedikit daya dibandingkan server konvensional yang tersebar, karena fokus pada sumber daya komputasi, mengurangi pemborosan daya, dan membutuhkan pendinginan lebih rendah. Hal ini semakin dipersempit oleh solusi yang dijelaskan oleh Aethlumis: server berkepadatan tinggi kami mengonsumsi hingga 30 persen lebih sedikit energi per tugas AI dibandingkan sebagian besar sistem, yang sesuai dengan persyaratan keberlanjutan perusahaan energi yang membangun kerangka energi terbarukan berbasis AI atau bisnis yang ingin mengurangi jejak karbon mereka.
Kinerja Model Misinya Terjamin dan Andal.
Ketika menyangkut sektor bisnis seperti keuangan atau energi, solusi AI kemungkinan besar akan bekerja dengan data berharga atau melakukan tugas-tugas yang kritis dari sisi keamanan dan keandalan—di mana hal ini bukanlah sesuatu yang bisa dinegosiasikan. Server GPU High-density Aethlumis ditujukan untuk kedua aspek tersebut: menawarkan tingkat keamanan transfer data tingkat perusahaan (transfer data terenkripsi, kontrol akses), telah diuji secara menyeluruh oleh ekosistem mitra kami, serta mampu menjaga integritas data selama pelatihan model maupun inferensi.
Kesimpulan
Memang, ada empat karakteristik server GPU berkepadatan tinggi yang tidak dapat digantikan dalam model AI: skalabilitas dalam kemampuan memproses desain rumit; efisiensi sumber daya dan keberlanjutan; serta keandalan. Kolaborasi Aethlumis dengan HPE, Dell, dan Huawei ditambah pertimbangan kami terhadap sektor keuangan, manufaktur, dan energi akan memastikan bahwa server-server tersebut tidak hanya canggih secara teknis, tetapi juga disesuaikan dengan kebutuhan bisnis nyata. Server GPU berkepadatan tinggi akan menjadi solusi akhir bagi organisasi yang ingin memperoleh manfaat penuh dari model AI mereka tanpa mengorbankan efisiensi, keberlanjutan, dan keamanan.
