עיבוד הנתונים הסביבתיים המודרניים (אימון מודלים של בינה מלאכותית ואנליזה תחזיתית בזמן אמת) הוא בלתי ניתן להשוואה מבחינת דרישותיו לכוח חישוב. מערכות השרתים המסורתיות נוטות לפעול באיטיות, מה שגורם לקולבים, זמני עיבוד ארוכים ועלות גבוהה של הפעלה. זהו אחד המקורות של אי-יעילות בעסקים בתחומי הפיננסים, היצרנות והאנרגיה, שבהם המהירות והדיוק של הפעילות העסקייה הם שני קריטריונים שמحدדים באופן ישיר את היכולת התחרותית של העסקים. הצג שרתים עם מודול האצת פתוח (OAM GPU) : זהו מוצר שפותח במיוחד, ובאמצעותו מנצלת Aethlumis את קשריה הדוקים עם ענקי התעשייה כמו HPE, Dell ו-Huawei כדי לספק רכיבים מתקדמים אלו לשוק.
החולשה בעיצובי השרתים המסורתיים.
לפני שנמשיך כדי ליהנות מהיתרונות של OAM, יש להבין מדוע שרתים סטנדרטיים עם GPU אינם מתאימים לעבודות AI. הארכיטקטורות המסורתיות, שמשתמשות בדרך כלל בכרטיסי גרפיקה מבוססי PCIe, סובלות ממספר מגבלות מובנות, כגון רוחב פס מוגבל בין כרטיסי הגרפיקה ליחידות עיבוד המרכזיות, גורם צורה קשיח שמפריע להרחבה, וביצועים תרמיים לקויים במהלך פעולות בעומס גבוה.
היתרונות החשובים של שרתים עם GPU מסוג OAM לייצוריות ב-AI.
שרתים עם GPU מסוג OAM סוגרים את הפערים הללו באמצעות עיצוב חדשני, הכולל שלושה עמודי תקן שמעודדים יעילות:
קישוריות ברוחב פס גבוה כדי להאיץ את העברת הנתונים.
OAM משתמש בטכנולוגיות חיבור בין רכיבים מהדור הנוכחי (למשל NVLink ו-OpenCAPI) כדי לעקוף מגבלות של אוטו-בוס PCIe, לאפשר תקשורת נקודתית במהירות גבוהה בין GPU לשבבים אחרים. זה תורם לצמצום משמעותי בשכבת העיכוב בהעברת נתונים, מה שחשוב ביותר למשימות AI הסמכותיות להעברת מסדי נתונים גדולים בין יחידות עיבוד. באמצעות דוגמה של מודל למידה עמוקה שמומלץ באמצעות נתוני תמונה, ייתכן ששרתים מבוססי OAM יהיו מהירים ב-30–40 אחוז, שכן אין צווארי הבקע בשכבת גישה לנתוני האימון על ידי ה-GPU. באמצעות שילוב OAM עם ספקים של חומרה כמו HPE, Dell ו-Huawei, Aethlumis יבטיח שהחיבורים הללו יהיו תואמים היטב זה לזה, ובעיות תאימות, שغالביין הופכות פתרון 'מוכן-לשימוש' לבעייתי, יוסרו.
khảילויות רחבה לפי דרישות עומס העבודה.
הפרויקטים של בינה מלאכותית לא מסתיימים – חברות יכולות להתחיל באמצעות בחינה של מודל קטן ולגדול עד לסיוע לכל הארגון במהלך הלילה. העיצוב המודולרי של OAM מאפשר לארגונים להרחיב את תשתיות השרתים על ידי הוספת שדרוגי GPU, זיכרון ואחסון מבלי לבצע בהכרח שדרוג מלא. גמישות כזו אומרת שחברות יכולות להשקיע רק במשאבים שהן צריכות כרגע ואפילו להתרחב במקרה של עלייה בעומסי העבודה של תהליכי הבינה המלאכותית. זה מהפכני עבור לקוחות בقطاع האנרגיה שצריכים להשתמש בנתוני רשת כדי לנהל את הפצה של אנרגיה מתחדשת: הם יכולים להתחיל עם ארכיטקטורת OAM קטנה ולהתרחב בהתאם להתרחבות איסוף הנתונים שלהם, מבלי לספק יותר מדי בתחילה ובכך לצמצם למקסימום את ההוצאות הראשוניות.
צריכת חשמל וחום אופטימלית
הذכاء המלאכותי המוטען יוצר עומס גבוה על השרת, מה שמייצר הרבה חום שיכול לפגוע בביצועים ולהשתמש יותר באנרגיה. שרתים של OAM יכולים להיבטח בקלות מבחינה תרמית, כולל עיצוב זרימת אויר משופר וקירור נוזלי ישיר, שמодерж את הרכיבים בטמפרטורות אידיאליות. זה לא רק מגדיל את האמינות אלא גם מקטין את צריכת הכוח: פתרונות OAM שפותחו על ידי Aethlumis כהתגלמות של טכנולוגיה ירוקה דורשים עד 25 אחוז מהאנרגיה שנדרשת משרת מסורתי עם כרטיס גרפי כדי לבצע את אותה משימת AI. זה יגרור שבמקרה של מפעלים לייצור שהוקמו באמצעות מערכות בקרת איכות AI 24/7, חשבון החשמל יימנע הכי הרבה, והאפקט על פוטרול הפחמן יימנע הכי הרבה.
אפקט ספציפי לתעשייה: פתרונות OAM ספציפיים לתעשייה על ידי Aethlumis.
העובדה שערכהלומיס יש ניסיון בתחום השירותים עבור תעשיית הפיננסים, הייצור והאנרגיה מספיקה כדי להבטיח ששרתים של OAM_GPU אינם רק טכניים במיוחד, אלא גם מתאימים לספציפיות התעשייה:
תעשיית הפיננסים: ל-OAM יש השהייה נמוכה שתומכת בעיבוד נתונים בזמן אמת של שוק לצורך סחר אלגוריתמי, דגימת סיכון וApplications אחרים, כדי לעזור לחברות לקבל החלטות בהפרש של חלקיק שנייה מבלי לפגוע בדרישות רגולטוריות. שילוב בטוח של Aethlumis מבטיח שנתוני פיננסים רגישים לא יאבדו במהלך חישובי AI.
ייצור: בינה מלאכותית בייצור יכולה לשמש לצורך תחזוקה חיזויית ואופטימיזציה של ייצור, שמתבססת על עיבוד נפחים גבוהים של נתוני חיישנים. שרתים של OAM קיצרו את שעות עיבוד הנתונים למספר דקות, מה שאיפשר לייצרנים לצמצם הפסדי זמן ולקסום את throughout, וזה נתמך על ידי התמיכה הטכנית בזמן אמת של Aethlumis כדי לפתור כל בעיה בתפעול.
אנרגיה: פעולות אופטימיזציה של רשת וחיזויי אנרגיה מתחדשת מעורבות עבודה עם נפחים משתנים ונרחבים של נתונים. האופי הסקליאבילי של OAM מאפשר לחברות אנרגיה להתמודד עם תנודות בעומסי הנתונים, בעוד כفاءתו תורמת לאנרגיה ירוקה, בתחום שמתרחק יותר ויותר לטכנולוגיה ירוקה.
סיכום: GPU של OAM – המזרן לקפיצה להצלחה ב-AI.
שרתים של OAM GPU בעולם שבו יעילות של בינה מלאכותית תלויה ישירות בתגובה העניינית של העסק היא פתרון טרנספורמטיבי. הם מציעים פתרון לשחרור הפוטנציאל של פרוייקטים בתחום הבינה המלאכותית בארגונים, על ידי התמודדות עם דרישות רוחב הפס, הקנהול והאנרגיה שלהם. Aethlumis גם יסדה שותפות עם HPE, Dell ו-Huawei כדי להבטיח שהשרתים באיכות הגבוהה הזו יסופקו עם אמינות, אבטחה ותמיכה טכנית שעלולות להיות נדרשות על-ידי לקוחות מsectors הפיננסים, הייצור והאנרגיה. שרתים של OAM GPU אינם רק שדרוג חומרה, מאחר והעומסים בתחום הבינה המלאכותית נעשים מתקדמים יותר מתמיד, אלא זהו השקעה בעתיד היעילות החישובית.