המטרה שלנו ב-Aethlumis היא להפוך את התעשיות לחכמות. אנו גם חווים, דרך שיתוף הפעולה שלנו עם מובילים כמו HPE, Dell ו-Huawei, את הדרישות הטכנולוגיות של מחקר الذكاء המלאכותי בזמננו. כאשר ארגונים בתחום הפיננסים, הייצור והאנרגיה דוחפים את הגבולות האפשריים כדי ליצור מודלי שפה גדולים ייחודיים ולסמלץ מערכות פיזיקליות מורכבות, לכולם יש בעיה משותפת: הקטנת קנה המידה של יכולת המחקר באופן יעיל ובר-קיימא. כאן השינוי בארכיטקטורה אל שרתים GPU מסוג OAM (מודול מאיץ פתוח) לא יהיה רק יתרון, אלא גם הכרח.
שבירת מחסום הצפיפות למחקר סדרתי.
מחקר ה-AI הוא תהליך איטרטיבי. התקדמות דורשת את היכולת לבצע ניסויים ללא הגבלה, להכין מודלים גדולים יותר ולעבוד עם כמויות גדולות של נתונים בו-זמנית. עיצובי שרתים ישנים, כאלו שיכולים להכיל רק מספר קטן של GPU בתוך שסתום, גורמים לפיזור פיזי שהוא יקר ולא יעיל. מחסום הצפיפות הזה נשבר על ידי שרתים מסוג OAM. הם מקטינים משמעותית את השטח החישובי על ידי הכנסת שמונה, שש עשרה או יותר GPU בתוך צומת מערכת אחת. במקרה של צוות מחקר, זה מאפשר או ריצת מספר ניסויים במקביל, או הכשרות אינדיבידואליות מהירות בהרבה. זהו הפירוש הישיר של מחזורי איטרציה קצרים יותר, המאפשרים לחוקרים לבדוק השערות ולשפר מודלים תוך ימים במקום שבועות, יתרון בלתי מוערך בתחומים מהירים.
מודולריות: התאמת תהליכי תשתית לפרויקטים
הצרכים של מחקר אינם נשארים קבועים. צוות עלול להיות צריך לעבור בין פרויקטים במהירות, למשל פרויקט ראיית מכונה, ניתוח גנומיקה וחקר NLP. מערכות עם תצורה קבועה, שמאופיינות בגישה מסורתית, עלולות לגרום לפירוק או לצוואר הבקבוק במשאבים. הגמישות האופרטיבית של שרתים מבוססי OAM לא חוויה עד כה, בזכות אופיים המודולרי. משאבי מחשוב יכולים להשתתף ולהתפזר דינמית. צוות מחקר כמותני בבנק יכול להקצות משאבים לפרויקט מודל סיכון לתקופה מוגבלת, ולאחר מכן להקצות מחדש את אותם מודולי OAM לפרויקט בינה מלאכותית לגילוי הונאה באופן חלק. גמישות זו, הנשענת על אינטגרציה מתקדמת, מבטיחה שהחומרה היקרה תושקע עד הסוף, והתשתיות מתאימות לצרכי קו העריכה המחקרי, ככל שהם משתנים.
הכנה עתידית של מערכת פתוחה
ההחלטה לאמץ מסלול מחקר רב-שנתי המשתמש בערימת חומרה ייחודית וסגורה היא סיכון. הטכנולוגיה משתנה במהירות רבה, ותלות בספק אחד עלולה לעכב את החדשנות ולהוביל להוצאות מופרזות. הסטנדרט הפתוח, אשר מהווה את ליבת ארכיטקטורת OAM, הוא הגנה אסטרטגית. הוא יוצר מערכת אקוסיסטם תחרותית של מאיצים ומערכות מארח מרובה ספקים. עבור לקוחותינו, זה פירושו את היכולת לבחור רכיבים מהטובים ביותר בשוק, וכן את היכולת להוסיף, לתשתית הקיימת שלהם, דורות עתידיים של GPU או מאיצי AI מיוחדים שמיוצרים על ידי ספקים אחרים. המודל הפתוח הזה, עם התמיכה של פלטפורמות ששותפים לנו, מגן על ההשקעות המחקריות האורוכות טווח ומאפשר גישה לחדשנות האחרונה, כדי לשמור על יכולת המחקר בפרוץ.
העצמת מחקר משמעותי ורב-השפעה.
ולסיום, הגדלת היקף המחקר אינה קשורה רק לכוח הגולמי אלא גם לאפשרות שיתוף פעולה ולעלות הכוללת של הבעלות. המבנה בעל הצפיפות הגבוהה של יחידות OAM, אשר מאוחד, יכול לשמש ליצירת אשכולי מחקר בינה מלאכותית משותפים ומורכזים. קבוצות שונות בתוך תאגיד ייצור, כגון רובוטיקה אוטונומית, תחזוקה חיזויית ואופטימיזציה של שרשרת האספקה, יכולות להיעזר במלאי אחד חזק של משאבים, בצורה בטוחה. יתר על כן, מערכות הצפיפות הגבוהה כוללות מערכות קירור מתקדמות (כגון קירור נוזלי), אשר אינן רשות אלא הכרח כדי להשיג יציבות וקיימות. עלויות הפעלה שלהן נמוכות יותר בשל היעילות המרשימה שלהן בשימוש באנרגיה לעומת מדפים מוקרים באויר, והיא עומדת ביעדי הטכנולוגיה הירוקה שמהווים גורם חשוב מתמיד במוסדות מחקר בעלי עתידנות.
באופן פשוט, שרתים של OAM GPU מסמנים את הצעד הבא בפיתוח יחידות חישוב מאוחדות לכלי מחקר ניתן להרחבה, רב-תכליתי ופתוח. הם מספקים את המערכת הבסיסית שממנה יכול ענף מחקר הבינה המלאכותית להתפתח באופן מתמיד בהתאם לאמביציות. באיתלומיס, אנו מקבצים את החומרה המרשימה הזו עם רמת אינטגרציה גבוהה של מערכות ותמיכה טכנית מוצקה, כדי לספק פלטפורמות חיוניות אלו. מבטיחים ללקוחותינו תשתית יעילה, מאובטחת וניתנת להרחבה, הנדרשת כדי להשיג פריצות דרך בתרחישים השונים.