Რადგან სირთულე Ai მოდელები (დიდი ლინგვისტური მოდელები (LLMs) და კომპიუტერული ხედვა) უფრო მეტი თვითმფლობელი რესურსების მოთხოვნას იწვევს. ტრადიციული სერვერული არქიტექტურები ვერ აკმაყოფილებს ამ მოთხოვნებს და ხშირად უეფექტო რესურსების გამოყენებით, დროის დანახარჯებით ან მოდელის განხორციელების დროზე ზედმეტი დატვირთვით მთავრდება. მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერები ახლა აუცილებელი ამოხსნაა და ისინი განსაკუთრებულ უპირატესობებს გვთავაზობენ არსებული AI მოდელების მოთხოვნების მიხედვით.
Მათი ძირეული უპირატესობები ჩამოთვლილია ქვემოთ:
Მრავალმხრივი მოდელის გამოთვლითი სიმჭიდროვის უმჯობესი მასშტაბირებადობა.
Ალგორითმებს, განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს, მათ შორის LLM-ებსა და ღრმა სწავლის მოდელებს, საჭირო აქვთ პარალელურად მილიარდობით პარამეტრის დამუშავების უზარმაზარი რაოდენობა. მაღალი სიხშირის GPU სერვერები კომპაქტური სერვერებია, რომლებიც გაერთიანებული აქვთ მაღალი სიმძლავრის GPU-ების დიდი რაოდენობა, რაც საკმაოდ მაღალ გამოთვლით სიმძლავრეს უზრუნველყოფს და მიუთითებს მცირე ფიზიკურ ზომებზე ტრადიციული სერვერების შედარებით. ეს სიხშირის მასშტაბირება რევოლუციურია: ერთი მაღალი სიხშირის მონაცემთა სერვერის გამოყენებით შესაძლებელია იმ სამუშაო დატვირთვის ტრენინგი ან დამუშავება, რომელიც ადრე მოითხოვდა დიდი რაოდენობის ტრადიციული მონაცემთა ცენტრის სერვერებს და ამოიღებს მონაცემთა ცენტრის ვრცელდების შესაძლებლობას. მაგალითად, წარმოების ფირმის ხელოვნური ინტელექტის ხარისხის კონტროლის სისტემა (ათასობით სურათი პროდუქტების საათში), რომელიც შესაძლებელია შესრულდეს ერთ მაღალი სიხშირის სერვერზე და HPE, Dell ან Huawei-ის დახმარებით ოპტიმიზებული პარამეტრების დახმარებით სერვერი უზრუნველყოფს საუკეთესო შედეგებს და არ შენელდება ზედმეტი დატვირთვის დროს.
Ფინანსების ოპტიმალური გამოყენება ნაგავის შესამცირებლად.
Ხელოვნური ინტელექტი, როგორ წესი, მოიცავს ალტერნატიულ ტრენინგს (რესურსების ინტენსიური) და ინფერენციას (რესურსების შეზღუდული, მაგრამ უწყვეტი) ამოცანებს. ზუსტი სერვერები ხშირად ათხრევენ გრაფიკული პროცესორების ერთობლიობას ინფერენციის პროცესში, რაც რესურსების დანახარჯის ერთ-ერთი ფორმაა. ამ პრობლემის აღმოსაფხვრელად გამოიყენება მაღალი სიხშირის GPU სერვერები, რადგან დინამიურად რამდენიმე ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ან ამოცანა შეიძლება ერთ და იმავე GPU კლასტერზე იმუშაოს და რესურსების გამოყოფა შეიძლება დინამიურად გადაინაწილოს. ეს ნიშნავს, რომ მონაცემთა მეცნიერების გუნდებს შეუძლიათ მოდელის შემოწმება, მისი გაუმჯობესება და ინფერენციის გაკეთება ერთი სისტემის გამოყენებით საშუალების მაქსიმალური გამოყენების მიზნით. ეს ნიშნავს სერვერების რაოდენობის შემცირებას, ინფრასტრუქტურის ხარჯების შემცირებას და შესრულების დაკარგვის გარეშე, მაგალითად, ფინანსური ინსტიტუტების შემთხვევაში, რომლებიც იყენებენ როგორც იმიტაციის აღმოჩენის მოდელებს (ინფერენცია), ასევე რისკის პროგნოზირების მოდელებს (ტრენინგი).
AI ოპერაციების მარგალიტისფერი ინჟინერია.
Ხელოვნური ინტელექტის საქმიანობა უკვე არ ითვლება მდგრადობაზე დაფუძნებულად, განსაკუთრებით ენერგეტიკასა და წარმოებაში. მჭიდროდ განლაგებული GPU სერვერები ინტეგრირებული ხელოვნური ინტელექტის ცნებებს, რომლებიც დამოკიდებულია ეფექტურ მოწყობილობებზე, რომლებიც ხელმისაწვდომია Aethlumis-თან (HPE, Dell, Huawei) პარტნიორობის საშუალებით, ასევე ეფექტური ენერგომარაგების მართვით. მაღალი სიმჭიდროვის სისტემები იყენებენ ნაკლებ ენერგიას, ვიდრე ტრადიციული გაშლილი სერვერები, რადგან ისინი აქცენტს აკეთებენ გამოთვლით რესურსებზე, ამცირებენ ენერგიის დანახარჯს და გაგრილების საჭიროებას. ეს კიდევ უფრო შეზღუდულია Aethlumis-ის მიერ დამუშავებული ამოხსნებით: ჩვენი მაღალი სიმჭიდროვის სერვერები ხელოვნური ინტელექტის თითოეული ამოცანისთვის 30%-ით ნაკლებ ენერგიას იხარჯავს, ვიდრე უმეტესი სისტემა, რაც შეესაბამება იმ ენერგეტიკული კომპანიების მდგრადობის მოთხოვნებს, რომლებიც აშენებენ ხელოვნური ინტელექტით მართულ აღდგენადი ენერგიის სისტემებს, ან კომპანიებს, რომლებიც გამონაბოლქვების შემცირებას სურთ.
Გარანტირებული და სანდო მისიის განხორციელებისთვის კრიტიკული მოდელის შესრულება.
Იმ ბიზნეს-სექტორებში, როგორიცაა ფინანსები ან ენერგეტიკა, ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტები ხშირად მუშაობს ღირებულ მონაცემებთან ან შესრულებს მისიისთვის მნიშვნელოვან ამოცანებს – უსაფრთხოება და საიმედოობა არ არის თავისუფალი. Aethlumis-ის სიმჭიდროვის GPU სერვერები ორივე მიზნითაა შექმნილი: ისინი გთავაზობთ მონაცემთა გადაცემის სამრეწველო დონის უსაფრთხოებას (დაშიფრული მონაცემთა გადაცემა, წვდომის კონტროლი) და მათი შემომსაზღვრელი ეკოსისტემის მიერ სრულიად იქნა протესტირებული, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა მთლიანობას მოდელის სწავლების და დასკვნის დროს.
Დასკვნა
Ნამდვილად, არსებობს ოთხი მახასიათებელი მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერებისა, რომლებიც შეუცვლელია AI მოდელებში: სისტემების დამუშავების მასშტაბირებადობა; რესურსების ეფექტიანობა და მდგრადობა; და საიმედოობა. Aethlumis-ის თანამშრომლობა HPE, Dell-თან და Huawei-თან ერთად, კომბინირებული ჩვენი გათვალისწინებით ფინანსების, წარმოების და ენერგეტიკის სფეროში, უზრუნველყოფს, რომ ასეთი სერვერები არა მხოლოდ ტექნიკურად დამუშავებული იყოს, არამედ ადაპტირებული იყოს რეალური ბიზნესის მოთხოვნების მიხედვით. მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერები იქნება საბოლოო ამონახსნი იმ საორგანიზაციო სტრუქტურებისთვის, რომლებიც სურთ სრულად ისარგებლონ თავიანთი AI მოდელების შედეგებით ეფექტიანობის, მდგრადობის და უსაფრთხოების ხარჯზე.
