שרתים עם כרטיסי ג'י.פי.י וההשפעה שלהם על מחקר ופיתוח בתחום הבינה המלאכותית.
הקצב שבו בינה מלאכותית המחקר והפיתוח (R&D) מתפתח מהר יותר מאי פעם, כאשר גדלי ערכות הנתונים, רשתות נוירוניות מורכבות יותר וצורך בניסויים מהירים רק גודלים. שרתים טрадיציונים לא מצליחים להישאר בעקבות ההתקדמות, כיוון שהם אינם יכולים לספק את כוח העיבוד הנדרש עבור משימות צורכות חישובים כבדים, וגם אין בהם את הגמישות לתמוך במחקר של צוותים. שרתים עם GPU בצפיפות גבוהה הפכו לשינוי מהפכני, שכן הם פתרו את הנקודות הכאובות הללו על ידי דחיקת כוח עיבוד רב לתוך שטח קטן.
עיבוד מקבילי, או ליתר דיוק, מאיץ ללא תחרות: האצת איטרציה של מודל.
אימון ובדיקת מודל הוא האלמנט הבסיסי ביותר במחקר ופיתוח בתחום الذكاء המלאכותי, ונבנה על עיבוד מקבילי לחישוב נפחים עצומים של נתונים. הצפיפות הגבוהה של שרתים עם כרטיסי ג'י.פי.יו משלבת מספר ליבות של כרטיסי ג'י.פי.יו ליחידת עיבוד אחת, מה שנותן להם את היכולת לבצע אלפי חישובים במקביל. מקביליות זו מצמצמת עד לכדי מינימום את זמן אימון המודל: מה שקודם לכן לקח שבועות בעזרת שרתים מסורתיים ניתן לאימון בתוך ימים או אפילו שעות כיום. דוגמה למחקר על פיתוח מודל של ذكاء מלאכותي לצורך תחזוקה מונעת בתעשיית הייצור יכולה לעבור 3 פעמים יותר מגוון בעיצובים באותו הזמן, ובכך להאיץ את התהליך מפרוטוטיפ ועד לפריסה. אתיולומיס הפכה את השרתים הללו תאומים עם החומרה של HPE, Dell ו-Huawei, כדי שאפשרויות העיבוד של כרטיסי הג'י.פי.יו לא ילכו לאיבוד עקב צווארי בקבוק של תאימות, מה שחשוב במיוחד לצמי מחקר ופיתוח שבהם כל דקה של השבתה מהווה אובדן שלם בהתקדמות.
הגברת האפקטיביות הקולקטיבית: אמצעי להעצמת צוותי מחקר.
מחקר ופיתוח בתחום הבינה המלאכותית כמעט ולא מתקיים כפרויקט של אדם אחד; קבוצות של חוקרים, מהנדסים ומדענים בתחום הנתונים חייבות להיות מסוגלות לשתף משאבים ולשתף פעולה בזמן אמת. שרתים צפופים עם כרטיסי גרפיקה (GPU) מציעים נגישות למספר משתמשים, כך שניתן לקבוצה של יותר ממשתמש אחד להשתמש בשרת יחיד כדי לבצע ניסויים, לבדוק אלגוריתמים ולנתח תוצאות בו זמנית. זה יבטל את ההקצאות המבודדות של חומרה ואת זמני ההמתנה לגישה למשאבים. דוגמה אחת: צוות מחקר ופיתוח בתחום הפיננסי שבונה מודלים לסחר אלגוריתמי עשוי לכלול מדעני נתונים העוסקים באלגוריתמי הנדסת תכונות ומהנדסים הטестиים את ביצועי המודלים – כל אלו יושבים יחד על שרת צפוף אחד. שילוב המערכת האمنה של Aethlumis מאפשר להבטיח פרטיות של הנתונים בעת שיתוף הפעולה, וכן גישה לתמיכה טכנית מומחית בזמן אמת לא תגרום לאי-נוחות בגישה או בתפעול, וההליכים של המחקר לא יופסקו.
TCO מותאם: ביצועים לעומת נגישות במחיר.
תקציבי R&D בתחום הבינה המלאכותית הם לעיתים קרובות מוגבלים, וכفاءה בתפוקה היא אחד היבטים מרכזיים. סוג השרת, הידוע כשרת צפוף, הוא מאוד משתלם מבחינת TCO, שכן הוא מציע יתרונות מרביים במונחי עוצמת חישוב למטר רבוע ומצמצם את כמות החשמל הנצרכת. מערכות צפופות חוסכות עד 40 אחוז בשטח הנדרש במרכז הנתונים בהשוואה לפלנטות שרתים מסורתיות דלילות, מה שמחסך בהוצאות שכירות, קירור והinfrastruktura. בנוסף, אספקת החשמל שלהן מותאמת (הן משתמשות בחומרה יעילה מבחינה אנרגטית של שותפינו) וחוסכת 20-25 אחוז מצריכת החשמל ללא השפעה על הביצועים. בהתחשב בדוגמה של ארגוני R&D בענף האנרגיה שממוקדים במודלים מבוססי בינה מלאכותית לחיזוי אנרגיה מתחדשת, זה אומר שהם יידרשו להוציא יותר כסף על חדשנות, ולא על הוצאות תפעוליות.
יתרונות R&D שספציפיים לสาขา: מותאמים על ידי Aethlumis.
ההבנה הערה של ענפי הפיננסים, ייצור ואנרגיה על ידי Aethlumis גורמת לכך ששרתים עם כמות גדולה של GPU מתאימים לצורך בדרישות מחקר ופיתוח מיוחדות:
פיננסים: עיבוד עם שרתים צפופים בעל עיכוב נמוך ואمان גבוה הוא נכס חשוב בפיתוח מודלים להערכת סיכון או אלגוריתמי זיהוי הונאה, dado שניתן לבדוק אותם במהירות בסיטואציות מורכבות ולעמוד בתקנות הגבוהות בתחום.
ייצור: לשם פתרונות מבוססי בינה מלאכותית לאיכות הייצור או אופטימיזציה של תהליכי ייצור, משתמשות קבוצות ב-GPU צפופים לעבד נתונים מסנסורים בזמן אמת, כדי ליצור פתרונות שממזערים פגמים ומקסמים את היעילות.
אנרגיה: השרתים בעלי הצפיפות הגבוהה מאיצים את המחקר באופטימיזציה של רשתות והתחזות לניהול אנרגיה מתחדשת באמצעות מערכי נתונים משתנים מסוללות שמש או טורבינות רוח, על מנת לייעל את המודל למקסום ניצולת האנרגיה והקיימות.
סיכום
שרת GPU צפוף משנים את מושג הפיתוח והמחקר בתחום הבינה המלאכותית על ידי זמינות של כוח עיבוד חסר תקדים, שיתוף פעולה מוגבר ומחיר נוח, אשר חשוב לארגונים שמבקשים להישאר תחרותיים בשוק. השותפות עם HPE, Dell ו-Huawei מבטיחה ששרתים של Aethlumis בנויים על חומרה אמינה ومתקדמת, והשילוב של מערכת, עניין בטכנולוגיה ירוקה והבנת הדרישות הספציפיות של עולמות הפיננסים, הייצור והאנרגיה מבטיחים ששרתים של Aethlumis יתאימו לצרכים של כל התחומים הללו. שרתים צפופי GPU אינם רק חומרה לצוותי פיתוח ומחקר בתחום הבינה המלאכותית, אלא יכולים לשמש כמנוע לחדשנות מהירה יותר, ניסויים חכמים יותר ותוצאות משמעותיות יותר.