La nostra attività presso Aethlumis consiste nel rendere intelligenti le industrie. Viviamo inoltre, attraverso la collaborazione con leader come HPE, Dell e Huawei, i requisiti tecnologici della ricerca attuale sull'intelligenza artificiale. Con organizzazioni nei settori finanziario, manifatturiero ed energetico che spingono i limiti del possibile per creare modelli linguistici di grandi dimensioni proprietari, simulando sistemi fisici complessi, tutte hanno un problema comune: scalare la capacità di ricerca in modo sia efficiente che sostenibile. Qui il passaggio all'architettura basata su OAM (Open Accelerator Module) GPU servers non sarebbe solo vantaggioso, ma anche necessario.
Superare il limite di densità per la ricerca seriale.
La ricerca nell'ambito dell'IA è un processo iterativo. I progressi richiedono la capacità di eseguire un numero illimitato di esperimenti, sviluppare modelli più grandi e lavorare simultaneamente con grandi volumi di dati. Le progettazioni più vecchie dei server, quelle in grado di ospitare solo poche GPU in un telaio, provocano una diffusione fisica costosa e inefficiente. Questa barriera di densità viene superata dai server OAM, che riducono notevolmente l'ingombro computazionale inserendo otto, sedici o più GPU in un singolo nodo di sistema. Per un team di ricerca, ciò significa eseguire contemporaneamente più esperimenti oppure completare molto più rapidamente singoli processi di addestramento. Si tratta dell'interpretazione diretta di cicli di iterazione più veloci, che permettono ai ricercatori di verificare ipotesi e perfezionare modelli in giorni anziché settimane, un vantaggio inestimabile nei settori ad alto ritmo.
Modularità: congruenza tra infrastrutture e flussi di progetto.
Le esigenze della ricerca non rimangono costanti. Un team potrebbe dover passare rapidamente da un progetto all'altro, ad esempio da un progetto di visione artificiale a un'analisi genomica fino a un'esplorazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). I sistemi a configurazione fissa, tradizionali per natura, possono causare frammentazione o colli di bottiglia nelle risorse. La flessibilità operativa dei server basati su OAM, grazie alla loro modularità, non è mai stata sperimentata prima. Le risorse di calcolo possono essere condivise e distribuite dinamicamente. Il team di ricerca quantitativa di una banca può assegnare risorse a un progetto temporaneo di modellazione del rischio e successivamente riassegnare gli stessi moduli OAM a un progetto di intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi in modo continuo. Questa flessibilità, gestita da un'integrazione avanzata, significa che l'hardware costoso viene sfruttato al massimo e che l'infrastruttura si adatta alle esigenze della pipeline di ricerca man mano che queste cambiano.
Futuro a prova di futuro grazie a un ecosistema aperto.
La decisione di adottare una tabella di marcia pluriennale per la ricerca sull'utilizzo di stack hardware proprietari e chiusi è un rischio. La tecnologia cambia molto rapidamente e il blocco dei fornitori può annegare l'innovazione e le spese esorbitanti. Lo standard aperto che costituisce il nucleo dell'architettura OAM rappresenta una protezione strategica. Crea un acceleratore multi-vendor competitivo, un ecosistema di sistema host. Per i nostri clienti, ciò implica la possibilità di selezionare i componenti migliori della loro categoria e la possibilità di aggiungere, alla loro infrastruttura già esistente, le future generazioni di GPU o acceleratori di IA appositamente progettati prodotti da altri fornitori. Questo modello aperto, sostenuto dalle piattaforme dei nostri partner, garantisce investimenti a lungo termine nella ricerca e mette a disposizione le ultime innovazioni, in modo da mantenere la capacità di ricerca all'avanguardia.
Potenziare la ricerca di impatto e di durata.
Ultimo ma non meno importante, la ricerca scalabile non riguarda semplicemente potenza grezza, ma consente anche collaborazione e un costo totale di proprietà più contenuto. La struttura ad alta densità degli OAM, che è consolidata, può essere utilizzata per creare cluster condivisi e centralizzati per la ricerca nell'ambito dell'IA. Diverse divisioni all'interno di un'azienda manifatturiera, come la robotica autonoma, la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento, possono disporre di un'unica risorsa potente e sicura. Inoltre, i sistemi ad alta densità includono sistemi avanzati di raffreddamento (come il raffreddamento a liquido), che non sono opzionali ma necessari per garantire stabilità e sostenibilità. I costi operativi risultano inferiori grazie all'elevata efficienza nell'utilizzo dell'energia rispetto ai rack raffreddati ad aria, il che si allinea ai principi della tecnologia verde, sempre più rilevanti nelle istituzioni impegnate in ricerche innovative.
In sintesi, i server GPU OAM rappresentano il passo successivo nello sviluppo delle unità singolari di calcolo verso uno strumento di ricerca scalabile, versatile e aperto. Forniscono il sistema su cui si basa la capacità della ricerca nell'ambito dell'IA per espandersi continuamente in modo ambizioso. Presso Aethlumis, combiniamo questo straordinario hardware con un'elevata competenza nell'integrazione di sistemi e un solido supporto tecnico per fornire piattaforme indispensabili. I nostri clienti sono garantiti di disporre dell'infrastruttura efficiente, sicura e scalabile necessaria per ottenere i prossimi grandi risultati nei rispettivi settori.