Bisnis kami di Aethlumis adalah membuat industri menjadi cerdas. Kami juga mengalami, melalui kolaborasi dengan para pemimpin seperti HPE, Dell, dan Huawei, kebutuhan teknologi dalam penelitian AI saat ini. Dengan organisasi di bidang keuangan, manufaktur, dan energi yang mendorong batas kemungkinan untuk menciptakan model bahasa besar khusus serta mensimulasikan sistem fisik yang kompleks, mereka semua memiliki masalah yang sama: penskalaan kapasitas penelitian secara efisien dan berkelanjutan. Di sinilah perubahan arsitektur menuju OAM (Open Accelerator Module) GPU servers tidak hanya akan bermanfaat, tetapi juga diperlukan.
Menerobos hambatan kepadatan dalam penelitian serial.
Penelitian AI adalah proses yang bersifat iteratif. Kemajuan memerlukan kemampuan untuk melakukan eksperimen tanpa batas, menyiapkan model yang lebih besar, dan bekerja dengan volume data dalam jumlah besar sekaligus. Desain server lama, yang hanya mampu menampung beberapa GPU dalam satu chassis, menyebabkan penyebaran fisik yang mahal dan tidak efisien. Hambatan kepadatan ini dipecahkan oleh server OAM. Server ini mengurangi ukuran jejak komputasi secara signifikan dengan memasang delapan, enam belas, atau lebih GPU dalam satu simpul sistem tunggal. Bagi tim peneliti, hal ini berarti dapat menjalankan beberapa eksperimen secara bersamaan atau menyelesaikan pekerjaan pelatihan individu jauh lebih cepat. Ini merupakan interpretasi langsung dari siklus iterasi yang lebih cepat, memungkinkan para peneliti menguji hipotesis dan menyempurnakan model dalam hitungan hari daripada minggu—suatu keunggulan tak ternilai dalam bidang yang bergerak sangat cepat.
Modularitas: Keselarasan Infrastruktur–Pipa Proyek
Kebutuhan penelitian tidak selalu tetap. Sebuah tim mungkin harus beralih proyek dengan cepat, seperti proyek penglihatan komputer, analisis genoma, dan eksplorasi NLP. Sistem berkonfigurasi tetap yang bersifat tradisional dapat menyebabkan fragmentasi atau kemacetan sumber daya. Fleksibilitas operasional server berbasis OAM yang modular belum pernah dialami sebelumnya. Sumber daya komputasi dapat dibagikan dan didistribusikan secara dinamis. Tim riset kuantitatif di sebuah bank dapat mengalokasikan sumber daya ke proyek pemodelan risiko yang terbatas waktu, lalu setelahnya menugaskan kembali modul OAM yang sama tersebut ke proyek AI deteksi penipuan secara mulus. Fleksibilitas ini, yang dikelola melalui integrasi canggih, berarti perangkat keras mahal digunakan secara maksimal, dan infrastruktur sesuai dengan kebutuhan pipa penelitian seiring perubahan kebutuhan.
Open Ecosystem Future-Proofing.
Keputusan untuk mengambil jalan riset jangka panjang dengan menggunakan tumpukan perangkat keras yang bersifat milik dan tertutup merupakan suatu risiko. Teknologi berubah sangat cepat dan ketergantungan pada satu vendor dapat menghambat inovasi serta menimbulkan biaya yang sangat tinggi. Standar terbuka yang menjadi inti dari arsitektur OAM adalah perlindungan strategis. Hal ini menciptakan ekosistem akselerator dan sistem host dengan banyak vendor yang saling bersaing. Bagi pelanggan kami, ini berarti kemampuan untuk memilih komponen-komponen terbaik serta kemampuan untuk menambahkan ke infrastruktur yang sudah ada generasi GPU atau akselerator AI khusus buatan vendor lain di masa depan. Model terbuka ini, didukung oleh platform mitra kami, melindungi investasi riset jangka panjang dan memungkinkan inovasi terkini tersedia sehingga kapasitas riset tetap berada di garis terdepan.
Memberdayakan Riset yang Berdampak dan Berkelanjutan.
Terakhir namun tidak kalah pentingnya, penskalaan penelitian tidak hanya berkaitan dengan kekuatan mentah tetapi juga memungkinkan kolaborasi dan total biaya kepemilikan. Struktur kepadatan tinggi dari OAM, yang terkonsolidasi, dapat digunakan untuk menciptakan klaster penelitian AI bersama dan terpusat. Berbagai kelompok dalam perusahaan manufaktur, seperti robotika otonom, pemeliharaan prediktif, dan optimalisasi rantai pasokan, dapat memiliki satu sumber daya yang kuat secara aman. Selain itu, sistem kepadatan tinggi ini mencakup sistem pendingin canggih (seperti pendingin cair), yang bukan pilihan melainkan keharusan untuk mencapai stabilitas dan keberlanjutan. Biaya operasionalnya lebih rendah karena efisiensi drastis dalam penggunaan energi dibanding rak berpendingin udara, serta sesuai dengan ideal teknologi ramah lingkungan yang semakin penting di institusi penelitian berpandangan maju.
Secara sederhana, server GPU OAM menandai langkah selanjutnya dalam pengembangan unit komputasi tunggal menuju alat penelitian yang dapat diskalakan, serbaguna, dan terbuka. Server ini memberikan sistem dasar yang memungkinkan kapasitas penelitian AI berkembang tanpa henti sesuai ambisi. Di Aethlumis, kami menggabungkan perangkat keras hebat ini dengan tingkat integrasi sistem yang tinggi serta dukungan teknis yang andal untuk menyediakan platform penting ini. Klien kami dipastikan mendapatkan infrastruktur yang efisien, aman, dan dapat diskalakan, yang diperlukan untuk mencapai terobosan berikutnya di bidang masing-masing.