ב-Aethlumis, סיפוק פתרונות אפקטיביים ומוגנים לsectors כמו פיננסים ותעשייה מחייב הישארות מעודכנת בצורכי הטכנולוגיה. בעולם המודרני, עבודה אפקטיבית עם בינה מלאכותית כבר לא מתמקדת בכוח עיבוד גרוס, אלא בדרך שבה כוח זה מסופק ברמה הארכיטקטונית. קיבולת עיבוד גדולה מאוד ממומשת באמצעות שרתים צפופים שרתי GPU , שמכווצים יחידות עיבוד גדולות לגורמים צורניים מדויקים והפכו לרכיב חובה בתשתיות בינה מלאכותית מודרניות. הנה למה.
מרכזיות של כוח: למקום של התבלטות.
עיבוד AI קונבנציונלי בעזרת שרתים סטנדרטיים נוטה להוביל למצב של התפשטות צבירה, כלומר, הרבה מכונות מחוברות בין רקות. זה יוצר כמות גדולה של קיבוע, צווארי בקבוק ברשתות מורכבות ויעילות פיזית לקויה. טביעת הרגל הזו מופחתת דרמטית באמצעות שרתים בעלי צפיפות גבוהה, כמו אלו שבנויים לפי תכנונים כגון OAM או ארכיטקטורות דומות. הם מקטינים את המרחק הפיזי שעליו נתונים צריכים לנוע בין מעבדים על ידי הצבת עשרות GPU בתוך מערכת אחת. שיתוף הפעולה הדוק הזה חשוב במיוחד באימון מודלים מורכבים, בהם כל עיכוב בתהליך התקשורת יכול להשפיע בצורה חמורה על עבודות שלמות. התוצאה היא התקן חישובי עתיר ביצועים שפועל יותר כמו מחשבעל אחד מאשר צבירה של מחשבים מחוברים, מה שמתורגם ישירות לזמן קצר יותר עד השגת תובנות ביישום דוגמת דגמי פיננסים או סימולציה של מערכות אוטונומיות.
שיפור עלות בעלות כוללת (TCO)
למנהלי מידע ולראשי תשתיות, ביצועים ועלות משמשים למדידת יעילות. צפיפות שרתים של GPU גבוהה, מה שמספק TCO טוב יותר. על אף שמחיר התקנה ליחידה עשוי להיות גבוה, הם חוסכים כסף בצורה משמעותית בתחומים מרכזיים: הם משתמשים בפחות שטח מרכז נתונים פיזי (ומפחיתים הוצאות נדל״ן), פחות צורך בהפצת חשמל, ופחות כבלים, מפסקים ומודי רשת נדרשים. הניהול והתפעול נעשים גם כן קלים יותר הודות לפרופיל החומרה המאוחד הזה. בחברת Aethlumis, ניסיון האינטגרציה שלנו עם שותפים כמו HPE ו-Dell מבטיח שהמערכות הצפופות האלה ימומשו באופן היעיל ביותר, יספקו את רמת היעילות הגבוהה ביותר וייתנו תשואה מדידה ומוחשית, בהשוואה למערכות מ_FRAGMENTED ובעלות צפיפות נמוכה.
קלה על הקירור המתקדם לביצועים בר-קיימא.
ניהול התרמי קשור בצורה בלתי נפרדת לייעילות ביצועים. שרתים בצפיפות גבוהה מייצרים כמות גדולה של חום בנקודה מוקדית, מה שדורש ומדגיש את הצורך בהدخלה של טכנולוגיות קירור חדשניות, כולל קירור נוזלי ישירות לשבב. קירור זה יעיל בהרבה בהשוואה לקירור אוויר קונבנציונלי, והוא יכול להבטיח משך זמן ארוך יותר של תדרי טורבו מרביים ב-GPU לפני שמתרחשת הגבלה תרמית. זה לא רק מבטיח ביצועים גבוהים, יציבים ואמינים גם במקרה של מודלים מאתגרים וארוכי טווח של הדרכה ב-AI, אלא גם משפר משמעותית את יעילות האנרגיה, שהיא אחד המרכיבים המרכזיים בשירותי ה-"טכנולוגיה ירוקה" שלנו. זה יעזור לארגונים להשיג תפוקה חישובית גדולה יותר לוואט, על ידי הפחתת האנרגיה הנדרשת להזזת אויר, ולכן יכולות AI עוצמתיות יכולות להיות מאורגנות עם יעדי קיימות שהם חיוניים לתחום האנרגיה ומעבר לו.
הקמת יסוד ניתן להרחבה.
לבסוף, שרתים בעלי צפיפות גבוהה תומכים במבנה ארכיטקטוני הנמצא בהרחבה. אוטומציה של יכולות בינה מלאכותית לא צריכה להוות הוספה מתמדת של תיבות נפרדות. היא חייבת לכלול הכללת יחידות חישוב צפופות ועצמאיות, המאופשרות. השותפויות הטכנולוגיות שלנו מאפשרות גישה מודולרית זו שנמצאת בהוכחה כזו שמאפשרת הרחבת תשתיות בינה מלאכותית באופן קבוע על ידי ארגונים. הן בהתקנת אשכול בינה מלאכותית פרטי לניתוח נתונים פיננסיים רגישים והן בהתקנת התקנת צאצאים דיגיטליים תעשייתיים, ארכיטקטורת צפיפות גבוהה מבטיחה עמידות ההשקעה בעתיד ומאפשרת לצמיחה של פלטפורמה שכזו להיות יעילה, ברת ניהול וחזקה.
עם העלייה בקושי של מודלי AI והגדלת ערכות הנתונים, התשתית חייבת להישאר מעודכנת. אבולוציה זו מבוססת על שרתים בעלי GPU צפוף שמספקים את הכוח הקוהרנטי, הביצועים הכלכליים, העמידות החום והארכיטקטורה הניתנת להרחבה הנדרשים לתמיכה ב-AI בעל ביצועים גבוהים. Aethlumis מספקת ללקוחותיה פתרונות קריטיים אלו באמצעות כוח של שיתוף פעולה והטמעה עמוקים, כדי להבטיח שהלקוחות שלנו לא רק יפתחו תשתית AI חזקה, אלא גם יעילה בצורה חכמה.