Aethlumis-ში ფინანსურ და მანქანათმშენებლობის სექტორებში ეფექტური და დამცველი ამონახსნების მიწოდება ტექნოლოგიური მოთხოვნების განახლებას გულისხმობს. თანამედროვე სამყაროში ეფექტური ხელოვნური ინტელექტის მუშაობა უკვე არ არის მხოლოდ დამუშავების სიმძლავრის შესახებ, არამედ ამ სიმძლავრის მიწოდების შესახებ არქიტექტურულ დონეზე. დიდი დამუშავების სიმძლავრე გამოიყენება მაღალი სიმკვრივის სახით GPU სერვერები , რომლებიც დიდ დამუშავების ერთეულებს ზუსტად გასაზომ ფორმფაქტორებში აქცევენ და თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის გაუარებელ კომპონენტად აღმოჩნდნენ. აი, რატომ.
Ძალის ცენტრალიზება: ადგილზე, სადაც არის ალაყი.
Ტრადიციული AI პროცესები სტანდარტული სერვერებით ხშირად იწვევს კლასტერის გაშლა-გაფართოებას, ანუ მრავალი მანქანის რაქებს შორის დაკავშირებას. ეს იწვევს დიდ ლაინენსიას, რთული ქსელური გადატვირთულობებს და ფიზიკურ არაეფექტურობას. მაღალი სიხშირის სერვერები, როგორიცაა OAM-ზე ან მსგავს არქიტექტურაზე დაფუძნებული სერვერები, კრიტიკულად ამცირებს ამ სივრცეს. ისინი ამცირებენ ფიზიკურ მანძილს, რომელსაც მონაცემები უნდა გაიარონ პროცესორებს შორის, რადგან აერთიანებენ ათობით GPU-ს ერთ სისტემაში. ეს მჭიდრო თანამშრომლობა მნიშვნელოვანია რთული მოდელების სწავლისას, სადაც კავშირგბაში ნებისმიერი დაგვიანება მკვეთრად შეიძლება ზემოქმედება მოახდინოს სრულ დავალებებზე. შედეგად, მიიღება ინტენსიური, მაღალი სიმძლავრის გამოყენებადი მოწყობილობა, რომელიც მეტად ჰგავს ერთ უზარმაზარ კომპიუტერს, ვიდრე დაკავშირებულ კომპიუტერთა კლასტერს, რაც პირდაპირ ითარგმნება უფრო სწრაფ დროში მიღებულ ინსაითზე ფინანსური მოდელირების ან ავტონომიური სისტემის სიმულაციის გამოყენებისას.
Სრული ფლობის ხარჯების (TCO) გაუმჯობესება
CIO-ებისა და ინფრასტრუქტურის ხელმძღვანელებისთვის ეფექტიანობის გასაზომად გამოიყენება წარმადობა და ღირებულება. GPU სერვერების სიხშირე მაღალია, რაც უზრუნველყოფს უკეთეს TCO-ს. ისინი შეიძლება იყოს ძვირი ყოველი ერთეულის მიხედვით დაყენებისას, მაგრამ ისინი ბევრად დიდი ფაქტორით ეკონომავენ მთავარ სფეროებში: ისინი იკლებენ ფიზიკური მონაცემთა ცენტრის სივრცეს (რაც ამცირებს უძრავი ქონების ხარჯებს), საჭიროებენ ნაკლებ ელექტრო ენერგიის განაწილებას და ნაკლები კაბელებს, კომუტატორებს და ქსელურ ადაპტერებს. მართვა და მოვლა ასევე გამარტივდება ამ გამართული სისტემური კონფიგურაციით. Aethlumis-ში, ჩვენი სისტემური ინტეგრაციის გამოცდილება პარტნიორებთან, როგორიცაა HPE და Dell, უზრუნველყოფს, რომ ასეთი სიხშირის სისტემები განხორციელდეს ყველაზე ეფექტიანი მეთოდით, რათა უზრუნველყოფონ სისტემების უმაღლესი დონის ეფექტიანობა და მოსალოდნელი შედეგი იყოს ზუსტად გაზომვადი დაშორებულ და დაბალი სიხშირის სისტემებთან შედარებით.
Უზრუნველყოფს დამატებით გაგრილებას მდგრადი წარმადობისთვის.
Თერმული მართვა უმისოდ დაკავშირებულია სიმძლავრის ეფექტიანობასთან. მაღალი სიმჭიდროვის სერვერები კონცენტრირებულ წერტილში გამოყოფს მნიშვნელოვან რაოდენობის სითბოს, რაც მოითხოვს ინოვაციური გაგრილების ტექნოლოგიების შემოტანას, მათ შორის სითხით გაგრილებას პირდაპირ ჩიპზე. ეს ბევრად ეფექტურია ტრადიციულ ჰაერით გაგრილებასთან შედარებით და უზრუნველყოფს GPU-ებში პიკური ტურბო სიხშირეების გრძელ ხანგრძლივობას თერმული შეზღუდვების გარეშე. ეს უზრუნველყოფს მაღალ სიმძლავრეს, რომელიც მდგრადი და საიმედოა რთული და გრძელვადიანი AI მოდელების სწავლების დროს, ასევე მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ენერგოეფექტიანობას, რაც ჩვენი გრინტექის მომსახურების ერთ-ერთი მთავარი ასპექტია. ეს დაეხმარება ორგანიზაციებს მიიღონ უმეტესი გამოთვლითი სიმძლავრე ერთ ვატზე, რადგან შემცირდება ჰაერის მოძრაობაზე ხარჯვადი ენერგია, რითაც მძლავრი AI შესაძლებლობები შეესაბამება მდგრადობის მიზნებს, რაც საშუალებას მოგვცემს ენერგეტიკულ სექტორში და მის მიღმა მნიშვნელოვან როლს შევასრულოთ.
Მასშტაბური საფუძვლის დადება.
Ბოლოს, მაღალი სიხშირის სერვერები უზრუნველყოფს არქიტექტურულ საფუძველს, რომელიც მასშტაბირებადია. ხელოვნური ინტელექტის სიმძლავრის რობოტიზაცია არ უნდა გულისხმობდეს უწყვეტად უკავშირდებული ყუთების დამატებას. ეს უნდა შეიცავდეს სიმკვრივის კომპიუტერულ, თვითმართვად ერთეულებს, რომლებიც ოპტიმიზირებულია. ჩვენი ტექნიკური პარტნიორობა ხელს უწყობს ამ მოდულურ მიდგომას, რომელიც დამტკიცებულია იმით, რომ ორგანიზაციებმა ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა პროგნოზირებადი საფუძვლით მასშტაბირებადი გახადეს. როგორც პირადი ხელოვნური ინტელექტის კლასტერის დაყენების შემთხვევაში მგრძნობიარე ფინანსური მონაცემების ანალიზით, ასევე სამრეწველო დიჯიტალური ტენის დაყენების შემთხვევაში, მაღალი სიხშირის არქიტექტურა იზრუნებს ინვესტიციის მომავალისთვის დაცულობაზე და აძლევს შესაძლებლობას ასეთი პლატფორმის ზრდა იყოს ეფექტური, მართვადი და მძლავრი.
Როდესაც იზრდება ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სირთულე და მონაცემთა მოცულობა, ინფრასტრუქტურაც უნდა განვითარდეს შესაბამისად. ეს ევოლუცია დამოკიდებულია მაღალი სიმჭიდროვის GPU სერვერებზე, რომლებიც უზრუნველყოფენ მთლიან სიმძლავრეს, ეკონომიკურ სიმძლავრეს, თერმულ მდგრადობას და მასშტაბირებად არქიტექტურას, რაც საჭიროა მაღალი სიმძლავრის ხელოვნური ინტელექტის მხარდასაჭერად. Aethlumis აწვდის საკვანძო ამონაწერებს სიღრმისეული თანამშრომლობის და ინტეგრაციის საშუალებით, რათა დარწმუნდეს, რომ მისი კლიენტები არა მხოლოდ შექმნიან საშუალო სიმძლავრის, არამედ ინტელექტუალურად ეფექტური ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა.