Მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერების გავლენა ხელოვნური ინტელექტის კვლევასა და განვითარებაზე

GPU სერვერები და მათი გავლენა ხელოვნური ინტელექტის კვლევასა და განვითარებაზე.

Იმ სიჩქარით, რომლითაც Ai კვლევითი და განვითარების (R&D) სფერო უფრო სწრაფად ვითარდება, ვიდრე ნებისმიერ სხვა დროს, რადგან ზრდება მონაცემთა ნაკრებების რაოდენობა, უფრო რთული ხდება ნეირონული ქსელების არქიტექტურა და საჭირო ხდება სწრაფი ექსპერიმენტები. ტრადიციული სერვერული კონფიგურაციები შედარებით ნელა მიჰყვებიან ამ ტემპებს, რადგან ვერ უზრუნველყოფენ საჭირო დამუშავების სიმძლავრეს გამოთვლით მძიმე ამოცანებისთვის და გუნდური კვლევის მხარდასაჭერად საჭირო მოქნილობას. მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერები გადამტრიალებელი იქნა, რადგან მათ ამ პრობლემებს მოაგვარეს უფრო მეტი დამუშავების სიმძლავრის ჩართვით პატარა სივრცეში.

Პარალელური დამუშავება, ან უკეთ უმაღლესი: მოდელის იტერაციის აჩქარება.

Მოდელის ტრენინგი და ტესტირება არის ხელოვნური ინტელექტის კვლევისა და განვითარების უმარტივესი ელემენტი, რომელიც დაფუძნებულია პარალელურ დამუშავებაზე მონაცემთა დიდი მოცულობის გამოსათვლელად. GPU სერვერების მაღალი სიხშირის შედეგად რამდენიმე GPU-ს ბირთვი ერთ ერთეულში იკრიბება, რაც საშუალებას აძლევს მათ ათასობით გამოთვლის პარალელურად შესრულების. ეს პარალელიზმი მოდელის ტრენინგის დრო მინიმუმამდე ამცირებს: ის, რაც ტრადიციული სერვერებით კვირები ჭირდებოდა, დღეს დღემდე დღეებში ან საათებში შეიძლება მოხდეს. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის მოდელის შემუშავების კვლევა წარმოების ინდუსტრიაში პრევენტიული შემოწმებისთვის შეიძლება იმავე დროის განმავლობაში 3-ჯერ მეტი დიზაინის ვარიაცია გადაიტაროს, რაც პროტოტიპიდან გაშვებამდე პროცესს აჩქარებს. ოპტიმალურად, Aethlumis-მა ეს სერვერები HPE, Dell და Huawei-ს აპარატურასთან თავსებადი გახადა, რათა GPU რესურსები თავსებადობის ბოროტობების გარეშე არ დაიკარგოს, რაც მნიშვნელოვანია R&D გუნდებისთვის, სადაც დაყოვნების ერთი წუთიც მთლიანი პროგრესის დაკარგვას ნიშნავს.

Უმჯობესი თანამშრომლობის ეფექტიანობა: კვლევითი გუნდების უზრუნველყოფა.

Ხელოვნური ინტელექტის კვლევა და განვითარება თითქმის ყოველთვის არის გუნდური პროექტი; კვლევითი ჯგუფები, ინჟინრები და მონაცემთა მეცნიერები უნდა შეძლონ რესურსების გაზიარება და რეალურ დროში თანამშრომლობა. მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერები საშუალებას აძლევს რამოდენიმე მომხმარებელს ერთ-ერთ სერვერზე ერთდროულად ექსპერიმენტების ჩატარება, ალგორითმების და შედეგების ანალიზი. ეს აღმოფხვრის იზოლირებულ აპარატურულ კონფიგურაციებს და რესურსების მისამართად მოლოდინს. ერთ-ერთი მაგალითი: ფინანსური R&D გუნდი, რომელიც ქმნის ალგორითმურ სავაჭრო მოდელებს, შეიძლება ჰქონდეს მონაცემთა მეცნიერები, რომლებიც აცდენ თვისებების ინჟინერიის ალგორითმებს, და ინჟინრები, რომლებიც ამოწმებენ მოდელების შესრულებას, რომლებიც ყვებიან ერთ მაღალი სიმჭიდროვის სერვერზე. Aethlumis უსაფრთხო სისტემური ინტეგრაცია, რომელიც ჩაშენებულია, უზრუნველყოფს მონაცემთა პირადულობას თანამშრომლობის დროს, ხოლო სპეციალისტების დროული ტექნიკური მხარდაჭერა არ გამოიწვევს ხელშეშლას წვდომის ან ფუნქციონირების დროს, და კვლევის პროცესები არ შეწყდება.

Ოპტიმიზებული TCO: წარმადობა წინააღმდეგობაში ხელმისაწვდომობასთან.

AI-ის R&D ბიუჯეტები ხშირად შეზღუდულია, ხოლო ხარჯების ეფექტიანობა მთავარ ასპექტებს შორისაა. სერვერის ტიპი, რომელიც ცნობილია როგორც მაღალი სიმჭიდროვის სერვერი, საკმაოდ სასარგებლოა TCO-ში, რადგან იძლევა მაქსიმალურ უპირატესობებს კვადრატულ ფეხზე გამოთვლითი სიმძლავრის მიხედვით და შეზღუდავს მოხმარებული ელექტროენერგიის რაოდენობას. მაღალი სიმჭიდროვის სისტემები 40%-ით მცირე სივრცეს იკავებენ მონაცემთა ცენტრში შედარებით იშვიათ ტრადიციულ სერვერულ ფერმებთან, რაც ზოგავს ქირის, გაგრილების და ინფრასტრუქტურის ხარჯებს. გარდა ამისა, მათი ენერგიის მიწოდება ინტენსიფიცირებულია (იყენებენ ჩვენი პარტნიორების ენერგოეფექტიან აპარატურას) და ზოგავს 20-25% ელექტროენერგიის მოხმარებას წარმადობაზე ზეგავლენის გარეშე. ენერგეტიკული სექტორის R&D ორგანიზაციების მაგალითის გათვალისწინებით, რომლებიც აინტერესებიან AI-ზე დაფუძნებული მოდელებით აღდგენადი ენერგიის პროგნოზირების მიმართულებით, ეს ნიშნავს, რომ მათ უნდა მეტი თანხა დახარჯონ ინოვაციებზე, ვიდრე ოპერაციულ ხარჯებზე.

Ინდუსტრიისთვის დამახასიათებელი R&D უპირატესობები: Aethlumis-ის მიერ შექმნილი.

Aethlumis-ის მკვეთრმა გაგებამ ფინანსების, წარმოების და ენერგეტიკის ბიზნესის შესახებ განპირობა, რომ მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერები იქნება მორგებული სპეციალური R&D მოთხოვნების შესაბამისად:

Ფინანსები: მაღალი სიმჭიდროვის სერვერების დაბალი შეფერხება და უსაფრთხო დამუშავება სასარგებლო აქტივია რისკის შეფასების მოდელის ან საყალბოს აღმოჩენის ალგორითმის R&D-ში, რადგან ის სწრაფად შეიძლება იქნეს შემოწმებული რთულ ვითარებებში და აკმაყოფილებს მაღალ რეგულატორულ სტანდარტებს.

Წარმოება: ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი ხარისხის პრობლემების ან წარმოების ოპტიმიზაციის ამოხსნების შესაქმნელად, გუნდები იყენებენ მაღალი სიმჭიდროვის GPU-ებს, რათა რეალურ დროში დამუშავდეს სენსორული მონაცემები და შექმნან ამოხსნები, რომლებიც შეამცირებს დეფექტებს და გაზრდის ეფექტიანობას.

Ენერგეტიკა: მაღალი სიმჭიდროვის სერვერები აჩქარებს კვლევებს ქსელის ოპტიმიზაციასა და აღმოაჩენს აღდგენადი ენერგიის მართვას ცვალებადი მონაცემების საშუალებით მზის პანელებზე ან ქარის ტურბინებზე, რათა ოპტიმიზდეს მოდელი, რომელიც მაქსიმალურად გამოიყენებს მათ ენერგიას და გამძლეობას.

Დასკვნა

Მაღალი სიხშირის GPU სერვერი ცვლის ხელოვნური ინტელექტის კვლევის და განვითარების კონცეფციას, რადგან ის იძლევა უპრეცედენტო დამუშავების სიმძლავრეს, უკეთეს თანამშრომლობას და ხელმისაწვდომობას, რაც აუცილებელია ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც ბაზარზე კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლად სწრაფობენ. HPE, Dell-თან და Huawei-თან თანამშრომლობა უზრუნველყოფს იმას, რომ Aethlumis-ის სერვერები იქმნება საიმედო და ინოვაციურ ჰარდვერზე დაფუძნებით, ხოლო სისტემის ინტეგრაცია, გარემოსდაცვითი ტექნოლოგიების მიმართ დაინტერესებულობა და ფინანსების, წარმოების და ენერგეტიკის სფეროების კონკრეტული მოთხოვნების ცოდნა უზრუნველყოფს იმას, რომ Aethlumis-ის სერვერები აკმაყოფილებს ამ ყველა სფეროს მოთხოვნებს. მაღალი სიხშირის GPU სერვერები არ არის უბრალო ჰარდვერი ხელოვნური ინტელექტის კვლევისა და განვითარების გუნდებისთვის, არამედ შეიძლება იყოს ძრავა უფრო სწრაფი ინოვაციებისთვის, ჭკვიანური ექსპერიმენტებისთვის და უფრო მნიშვნელოვანი შედეგებისთვის.