Როგორ აუმჯობესებს OAM GPU სერვერები გამოთვლით ეფექტიანობას ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვებში

Თანამედროვე, მონაცემებზე დაფუძნებული გარემოს სამუშაო დატვირთვები (ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ტრენინგი და რეალურ-დროში პროგნოზირება) შედარების გარეშეა იმ მოთხოვნილების მიმართ, რომლებიც წარმოიშვებიან გამოთვლითი სიმძლავრის მიმართ. ტრადიციული სერვერული სისტემები ხშირად არიან замდობიანი, რაც იწვევს შეფერხებებს, გრძელ დამუშავების დროს და ოპერაციების მაღალ ხარჯებს. ეს არის ერთ-ერთი გამომწვევი მიზეზი არაეფექტურობისა ფინანსურ, მანქანათმშენებლობის და ენერგეტიკულ სექტორებში, სადაც სიჩქარე და სიზუსტე პირდაპირ განსაზღვრავს ბიზნესის კონკურენტუნარიანობას. გაეცანით Open Accelerator Module (OAM) GPU სერვერებს : ეს არის სპეციალურად შემუშავებული პროდუქი და Aethlumis იყენებს მის მჭიდრო ურთიერთობებს ინდუსტრიის გიგანტებთან, როგორიცაა HPE, Dell და Huawei, რათა ბაზარზე მიაწოდოს ეს თანამედროვე კომპონენტები.

Ტრადიციული GPU სერვერების დიზაინის სისუსტე.

Სანამ გადავადგილდებით OAM-ის უპირატესობების გასამართლებლად, უნდა ვიცოდეთ, თუ რატომ არ გამოიყენებიან სტანდარტული GPU სერვერები ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვებში. ტრადიციული არქიტექტურები, რომლებიც ჩვეულებრივ იყენებენ PCIe-ზე დაფუძნებულ გრაფიკულ ბარათებს, განიცდიან ზოგიერთ შიდა შეზღუდვას, როგორიცაა შეზღუდული სიგანე გრაფიკულ ბარათებსა და ცენტრალურ პროცესორებს შორის, მკაცრი ფორმფაქტორი, რომელიც სკალირებას ართულებს, და დაბალი თერმული წარმადობა მაღალი ინტენსივობის ოპერაციების დროს.

OAM GPU სერვერების მნიშვნელოვანი უპირატესობები ხელოვნური ინტელექტის პროდუქტიულობისთვის.

OAM GPU სერვერები ამ ხვრელებს ავსებს ინოვაციური დიზაინით, რომელიც დაფუძნებულია სამ ძირეულ სვეტზე, რომლებიც უზრუნველყოფს ეფექტიანობას:

Მაღალი სიგანის ინტერკონექტები მონაცემთა გადაცემის სიჩქარის გასაზრდელად.

OAM იყენებს თანამედროვე ინტერკონექტის ტექნოლოგიებს (მაგ. NVLink და OpenCAPI), რათა გამორიცხოს PCIe ავტობუსის შეზღუდვები და უზრუნველყოს GPU-ებსა და სხვა ჩიფებს შორის მაღალი სიჩქარის პირდაპირი კავშირი. ეს ნიშნავს მონაცემთა გადაცემის შეფერხების მნიშვნელოვნად შემცირებას, რაც საკმაოდ მნიშვნელოვანია AI-ისთვის, რომელიც დიდი მონაცემთა ნაკრებების გადაცემაზე ეფუძნება დამუშავების ერთეულებს შორის. ღრუბლოვანი სწავლების მაგალითით, რომელიც სწავლობს სურათების მონაცემებით, OAM სერვერებზე შეიძლება 30-40%-ით უფრო სწრაფი იყოს, სადაც GPU-ებს არ აქვთ შეზღუდვები სწავლების მონაცემებთან წვდომის შესახებ. Aethlumis კომპანია OAM-ის და HPE, Dell და Huawei-ს მიერ მოწოდებული ハードვეირის კომბინირებით უზრუნველყოფს, რომ ასეთი ინტერკონექტები ერთმანეთთან სრულიად თავსებადი იყოს და აღმოფხვრის თავსებადობის პრობლემებს, რომლებიც ხშირად ხდის სავაჭრო ამონაგებს პრობლემატურს.

Მოთხოვნის მიხედვით მასშტაბირებადობა სამუშაო დატვირთვის მოთხოვნების შესაბამისად.

Ხელოვნური ინტელექტის პროექტები არ არის შეზღუდული — კომპანიები შეიძლება დაიწყონ პატარა მოდელის გამოცდით და ღამის განმავლობაში გააფართოონ მთელი ორგანიზაციის მასშტაბით. OAM-ის მოდულური დიზაინი საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს, გააფართოონ სერვერული ინფრასტრუქტურა GPU-ების, მეხსიერებისა და საცავების დამატებით ან განახლებით სრული განახლების გარეშე. ასეთი ელასტიურობა ნიშნავს, რომ კომპანიები შეძლებენ ინვესტირებას მხოლოდ იმ რესურსებში, რომლებიც მათ ამჟამად სჭირდებათ და შეძლებენ მასშტაბის გაზრდას, თუ ზრდება ხელოვნური ინტელექტის პროცესების სამუშაო მოცულობა. ეს მნიშვნელოვნად ცვლის ენერგეტიკული სექტორის კლიენტების შესაძლებლობებს, რომლებმაც უნდა გამოიყენონ ქსელის მონაცემები აღდგენადი ენერგიის განაწილების მართვისთვის: ისინი შეიძლება დაიწყონ პატარა OAM არქიტექტურით და გააფართოონ იგი მონაცემების შეგროვების გაფართოებასთან ერთად, გადაადგილების გარეშე და საწყისი ხარჯების მინიმალურად შენარჩუნებით.

Გაზრდა-თერმული ოპტიმიზებული მოხმარება.

Ჩატვირთული AI სერვერზე მძიმე ბრუხის ქმნის, რაც წარმოქმნის დიდ სითბოს, შეიძლება გავლენა მოახდინოს სისტემის სიმკვრივეზე და მოითხოვდეს მეტ ენერგიას. OAM სერვერები იოლად შეიძლება თერმულად კონტროლირდეს, რასაც უზრუნველყოფს გაუმჯობესებული ჰაერის მიმოქცევის დიზაინი და პირდაპირი სითხით გაგრილება, რაც კომპონენტებს იდეალურ ტემპერატურაზე უჭერს მხარს. ეს არა მხოლოდ საიმედოობას ამაღლებს, არამედ ენერგიის მოხმარებას ამცირებს: Aethlumis-ის მიერ შემუშავებული OAM ამოხსნები, როგორც მწვანე ტექნოლოგიის განხორციელება, ითხოვს მხოლოდ 25%-ს იმ ენერგიისა, რამდენიც საჭიროა ტრადიციულ სერვერს გრაფიკული ბარათით იმავე AI ამოცანის შესრულებისთვის. ეს ნიშნავს, რომ იმ მანქანათმშენებლობის საწარმოებში, სადაც 24/7 AI ხდება ხარისხის კონტროლი, კომუნალური ანგარიშები მინიმუმამდე შემცირდება და ნახშირბადის სიმძიმეც შემცირდება.

Სამრეწველო-სპეციფიკური ეფექტი: Aethlumis-ის მიერ შემუშავებული სამრეწველო-სპეციფიკური OAM ამოხსნები.

Იმის გათვალისწინებით, რომ Aethlumis-ს აქვს გამოცდილება ფინანსური, მანქანათმშენებლობის და ენერგეტიკის სფეროებში, საკმარისია OAM GPU სერვერები იყოს არა მხოლოდ მაღალტექნოლოგიური, არამედ საინდუსტრიოდ სპეციფიკური:

Ფინანსები: OAM-ს აქვს დაბალი შეფერხება, რაც უზრუნველყოფს ბაზრის მონაცემების რეალურ დროში დამუშავებას ალგორითმური სავაჭროობის, რისკების მოდელირების და სხვა აპლიკაციების მხარდასაჭერად, რათა დაეხმაროს კომპანიებს მიმდინარეობის დროს წამების მეათასედებში გადაწყვეტილების მიღებაში, რეგულატორული მოთხოვნების დაცვის გარეშე. Aethlumis-ის უსაფრთხო ინტეგრაცია უზრუნველყოფს იმას, რომ კონფიდენციალური ფინანსური მონაცემები არ დაიკარგოს ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლების დროს.

Წარმოება: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება წარმოებაში შეიძლება იყოს პროგნოზირებადი შენარჩუნება და წარმოების ოპტიმიზაცია, რაც დამოკიდებულია მაღალი მოცულობის სენსორული მონაცემების დამუშავებაზე. OAM სერვერებმა მონაცემთა დამუშავების საათები რამდენიმე წუთამდე შეამცირეს, რამაც წარმოების შეჩერების დრო მინიმუმამდე შეამცირა და გამომუშავება მაქსიმალურად გაზარდა, ხოლო ამას ხელს უწყობდა Aethlumis-ის დროული ტექნიკური მხარდაჭერა ექსპლუატაციის ნებისმიერი პრობლემის გადასაჭრელად.

Ენერგეტიკა: ქსელის ოპტიმიზაციის და აღდგენადი ენერგიის პროგნოზირების ოპერაციები გულისხმობს ცვალებადი და მასიური მოცულობის მონაცემებთან მუშაობას. OAM-ის მასშტაბირებადობა საშუალებას აძლევს ენერგეტიკულ კომპანიებს მონაცემთა ტვირთის ცვალებადობის მართვას, ხოლო მისი ეფექტიანობა უზრუნველყოფს ენერგიის მსგავსად მწვანედ გადაქცევას, რაც ზრდის საზრდოობას მწვანე ტექნოლოგიების მიმართ.

Შეჯამება: OAM GPU — ხელოვნური ინტელექტის წარმატების სასვლელი.

OAM GPU სერვერები მსოფლიოში, სადაც ხელოვნური ინტელექტის ეფექტიურობა პირდაპირ დამოკიდებულია ბიზნესის რეაგირების უნარზე, წარმოადგენს ტრანსფორმაციულ ამონახსნს. ისინი აძლევს ამოხსნას ორგანიზაციებში ხელოვნური ინტელექტის პროექტების პოტენციალის განულების საშუალებას, რათა მოეგვარებინათ მათი ზოლის სიგანე, მასშტაბირებადობა და ენერგიის პრობლემები. Aethlumis-მა ასევე მოახდინა HPE, Dell-ისა და Huawei-სთან პარტნიორობა, რათა ეს მაღალი ხარისხის სერვერები მიეწოდებინა სიმუშაოს, უსაფრთხოებისა და ტექნიკური მხარდაჭერის გარანტიით, რაც შეიძლება მოთხოვნილი იყოს ფინანსურ, მანქანათმშენებლობის და ენერგეტიკულ სექტორებში მოღვაწე კლიენტებისთვის. OAM GPU სერვერები არ წარმოადგენს უბრალოდ აპარატურულ განახლებას, რადგან ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვები მიმდინარეობს უფრო მაღალი დონისკენ, ეს წარმოადგენს ინვესტიციას გამოთვლითი ეფექტიურობის მომავალში.