Ჩვენ განვათავსეთ სმარტ ინფრასტრუქტურა Aethlumis-ში, რომელიც ზუსტად აკმაყოფილებს ფინანსების, წარმოების და ენერგეტიკის სფეროების მოთხოვნებს. მიუხედავად იმისა, რომ დისტრიბუციული კლასტერები და ჰიპერმასშტაბიანი სისტემები სათაურებშია, სტრატეგიაში მოხდა ცვლილება: 8-GPU ხელოვნური ინტელექტის სერვერი 8-GPU AI server ხდება პრაქტიკული მანქანური სწავლების პროექტისთვის თამაშის წესების ცვლილების პლატფორმა.
Ძალის და სიმჭიდროვის სრულყოფილი ბალანსი.
Უმეტესობა ბიზნესისთვის ერთი GPU-სა და მასიური კლასტერის გადაწყვეტილების შესახებ არ არის, არამედ იმის შესახებ, თუ რა არის საუკეთესო გამოთვლითი ერთეული. ეს კრიტიკული ბალანსი 8-GPU სერვერით მიიღწევა. ის შესამჩნევად ამაღლებს შესრულების დონეს 2- ან 4-GPU სისტემებთან შედარებით და საშუალებას აძლევს რთული ხილული მოდელების, საშუალო ზომის დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) ან დროითი მწკრივების პროგნოზირების გადაცემას ერთ გამარტივებულ კვანძში. ეს სიხშირე საკმარისია სერიოზული დეველოპმენტის და პროდუქციის ინფერენსული დატვირთვის მხარდასაჭერად, მაგრამ არ არის იმდენად რთული და დატვირთული, რამდენადაც სრულფასოვანი დისტრიბუციული სისტემები. ეს შედარებით იაფი და მძლავრი კომპიუტერული შესაძლებლობის დონეა.
Მარტივობისა და ეკონომიკური განვითარების გამოყენება.
8-GPU-ის ფორმ-ფაქტორის ერთ-ერთი უპირატესობა არქიტექტურის მარტივობაა. მონაცემთა გადაცემა სწრაფად ხდება, როდესაც ყველა რვა აჩქენებელი ერთ შასიშია და შეერთებულია ულტრამაღალი სიჩქარის NVLink ან NVSwitch ქსელებით. ეს ამოიღებს ძირეულ ქსელურ და შეფერხების პრობლემებს, რომლებიც წარმოიშვება მრავალსერვერიანი კონფიგურაციის გამოყენებისას. პროექტული გუნდების შემთხვევაში ეს ნიშნავს რთული კლასტერული კოორდინაციის შემცირებულ დროს და გაზრდილ დროს მოდელის შემუშავებაზე, მონაცემთა მეცნიერებაზე და იტერაციაზე. ეს ასევე უფრო მარტივს, მართვადს, უსაფრთხოს და საიმედოს ხდის ინფრასტრუქტურულ სტეკს – ეს კრიტიკული ასპექტია ჩვენი კლიენტებისთვის, რომლების ოპერაციული მოთხოვნებიც საკმაოდ მკაცრია.
Მასშტაბირებადი ზრდის იდეალური საშენი ელემენტი.
8-GPU სერვერი არაფერი გარკვეული დამთავრების არაა: ეს არის საშენი ბლოკი. ის წარმოადგენს სტანდარტიზებულ მაღალი სიმძლავრის კვანძს, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნეს ცალ-ცალკე კონკრეტული პროექტების მხარდასაჭერად ან მოთხოვნის შესაბამისად მარტივად გაფართოვდეს უფრო დიდ კვანძამდე. ეს არის მისი მოდულური მოქნილობა, რომელიც ხელშეწყობილია HPE, Dell და Huawei პლატფორმებთან ჩვენი ინტეგრაციით. პროგნოზირებადი შემოწმების ან მოტყუარობის აღმოჩენის საცდელი პროექტი შეიძლება დაიწყოს 8-GPU-იანი ერთი მოწყობილობით, შემდეგ კი ორგანიზაცია შეძლებს იდენტური დამატებითი მოწყობილობების დამატებას ქსელურ სტრუქტურაში ჰორიზონტალური გაფართოების გზით. ეს არის მომავალში დაცული სტრატეგია, რომელიც ზრდას უზრუნველყოფს პროექტის წარმატებასთან ერთად.
Განმარტების მიხედვით, 8-GPU ხელოვნური ინტელექტის სერვერი წარმოადგენს დამაბნეველ ჰიბრიდს: კლასტერული გამოთვლების შესაძლებლობას ერთი სისტემის შესაბამისად. ეს აჩქარებს პროექტის გრაფიკს, ზოგავს დამატებით ხარჯებს და უზრუნველყოფს გასაგებ და მასშტაბურ ზრდის ტრაექტორიას.