עם הגדלת העומס של בינה מלאכותית מודלים (מודלי שפה גדולים (LLMs) וראייה ממוחשבת) הפכו לדרישה למשאבי حوسبة גדולים יותר. ארכיטקטורות שרתים מסורתיות אינן יכולות לעמוד בצרכים אלו ונדירות למובילות לשימוש לא יעיל, בזבוז משאבים או זמן, או ליישום מודלים צורכי זמן. שרתים צפופי GPU הפכו כעת לפתרון הכרחי ומציעים יתרונות מסוימים בהתאם לצרכים של מודלי AI הקיימים.
ערכי הליבה שלהם מפורטים להלן:
יכולת רחבה יותר להיקף חישוב מודל מרובה פנים.
האלגוריתמים, כולל מודלי בינה מלאכותית, במיוחד מודלי 언ג' והמודלים של למידה עמוקה, דורשים עיבוד מסיבי במקביל כדי להתמודד עם מיליארדי פרמטרים. שרתים עתירי GPU הם שרתים קומפקטיים המשלבים מספר עצום של כרטיסי GPU בעלי ביצועים גבוהים, המספקים עוצמת חישוב גדולה בהרבה ודורשים נפח פיזי קטן בהשוואה לשרתים קונבנציונליים. הצפיפות הזו של הסקלה היא מהפכנית: ניתן להשתמש בשרת נתונים אחד עתיר צפיפות כדי לאמן או לבצע פעולות הסקה של עומסי עבודה שבעבר דרשו מספר גדול של שרתים טיפוסיים של מרכזי נתונים, ובכך מונעים את הצורך בהתקנות מרכז נתונים מפותחות. דוגמה לכך היא מערכת בקרת איכות מבוססת בינה מלאכותית בחברה לייצור (עיבוד אלפי תמונות של מוצרים בשעה), שניתן להריץ על שרת אחד בעל צפיפות גבוהה, ובסיוע הגדרות אופטימיזציה בעזרת HPE, Dell או Huawei, השרת יוכל לספק ביצועים מיטביים ולא יאט גם תחת עומס.
היעילות האופטימלית של השימוש בכספים כדי למזער בזבוז.
אינטליגנציה מלאכותית כוללת בדרך כלל משימות אימון חלופיות (מחייבות משאבים רבים), ומשימות הסקה (מוגבלות במשאבים אך רציפות). שרתים קונבנציונליים נוטים לבזבז יחידות עיבוד גרפי בתהליך ההסקה, מה שמהווה בזבוז משאבים. שרתים עם צפיפות גבוהה של GPU משמשים להתמודדות עם בעיה זו, שכן באופן דינמי ניתן להריץ מספר מודלים או משימות של AI על אותו אשכול GPU, והקצאת המשאבים יכולה להתבצע באופן דינמי. כלומר, צוותי מדע נתונים יכולים לבדוק מודל, לכוונן אותו ולהסיק ממנו מסקנות, כדי למקסם את השימוש בציוד החומרתי באמצעות מערכת אחת. זה גורר הפחתה במספר השרתים, הפחתה בעלויות התשתית, ושימור על הביצועים, במקרה של מוסדות פיננסיים המשתמשים גם במודלי זיהוי הונאה (הסקה) וגם במודלי תחזית סיכון (אימון).
הנדסת טכנולוגיה ירוקה של פעולות AI.
הפעילויות של בינה מלאכותית אינן נחשבות עוד מבוססות על קיימות, במיוחד בתחום האנרגיה והייצור. שרתים עם כרטיסי GPU צפופים משולבים את מושגי הטכנולוגיה הירוקה, המבוססת על ציוד יעיל הזמין באמצעות השותפות עם Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) וניהול חשמל יעיל. מערכמות בצפיפות גבוהה משתמשות בפחות חשמל מאשר שרתים רגילים, שכן הן מתמקדות במשאבי החישוב, מפחיתות בזבוז חשמל ודורשות פחות קירור. תחום זה מוגבל עוד יותר על ידי הפתרונות שAethlumis מציגה: השרתים שלנו בצפיפות גבוהה צורכים עד 30 אחוז פחות אנרגיה לכל משימה של בינה מלאכותית בהשוואה לרוב המערכות, מה שמתחייב בדרישות קיימות של חברות אנרגיה הבונות מסגרות אנרגיה מתחדשת ממונעות בינה מלאכותית או עסקים שרוצים לצמצם את הדף הפחמני שלהם.
ביצועי מודל קריטיים למשימה, מאומנים ואמין
כשמדובר בsectors עסקיים כמו פיננסים או אנרגיה, פתרונות בינה מלאכותית יעבדו עם נתונים ערכיים או יבצעו משימות קריטיות-אבטחה ואמינות אינן נושא למשא ומתן. שרתים בעלי GPU צפוף של Aethlumis מיועדים לשניהם: הם מציעים רמת אבטחה של מעבר נתונים ברמה ארגונית (העברת נתונים מוצפנת, בקרת גישה), ועברו בדיקה מקיפה על ידי סביבת השותפים שלנו, ומבטיחים שלמות נתונים במהלך אימון מודל והסקה.
סיכום
כמובן, ישנן ארבעה מאפיינים של שרתים עם GPU בצפיפות גבוהה שלא ניתן להחליפם במודלי AI: khảילות לעיבוד של תבניות מורכבות; יעילות משאבים וקיימות; ואמינות. השילוב בין Aethlumis עם HPE, Dell ו-Huawei, בשילוב עם ההתמקדות שלנו בתחומי הפיננסים, הייצור והאנרגיה, יבטיח שהשרתים הללו לא רק יהיו מתקדמים טכנולוגית, אלא גם יתאימו לצרכים העסקיים הממשיים. שרתים עם GPU בצפיפות גבוהה יהוו את הפתרון הסופי לארגונים המעוניינים להנות מקסימלית מהפרי של מודלי ה-AI שלהם, ללא פגיעה ביעילות, קיימות וב보ורט.
