Aethlumis-ის ბიზნესი იმაში მდგომარეობს, რომ გააჭკვიანოს ინდუსტრიები. ჩვენ ასევე გამოცდილები ვართ იმ ტექნოლოგიური მოთხოვნების შესახებ, რომლებიც დღეს არსებობს ხელოვნური ინტელექტის კვლევებში, რასაც ჩვენ ვიცნობთ ჩვენი თანამშრომლობის შედეგად ლიდერებთან, როგორიცაა HPE, Dell და Huawei. ფინანსების, წარმოების და ენერგეტიკის სფეროში მოღვაწე ორგანიზაციები საკუთარი დიდი ენობრივი მოდელების შესაქმნელად, რთული ფიზიკური სისტემების სიმულაციისთვის უწყვეტლად ამაღლებენ შესაძლებლობების ზღვარს და ყველას აქვთ ერთი და იგივე პრობლემა: კვლევითი სიმძლავრის მასშტაბირება, როგორც ეფექტურად, ასევე მდგრადად. აქ არქიტექტურის შეცვლა OAM (Open Accelerator Module) GPU სერვერებზე არა მხოლოდ სასარგებლო იქნება, არამედ აუცილებელიც.
Მიმდევრობითი კვლევის სიმკვრივის ბარიერის გადალახვა.
Ხელოვნური ინტელექტის კვლევა იტერაციული პროცესია. პროგრესი მოითხოვს შეზღუდული ექსპერიმენტების ჩატარების, უფრო დიდი მოდელების მომზადების და მონაცემთა დიდი მასშტაბის ერთდროულად დამუშავების შესაძლებლობას. ძველი სერვერების დიზაინები, რომლებიც შესაძლებელია მხოლოდ რამდენიმე GPU-ს განთავსება შასიში, იწვევს ფიზიკურ გაშლას, რაც ძვირი და არაეფექტურია. OAM სერვერები არღვევს ამ სიხშირის ბარიერს. ისინი მნიშვნელოვნად ამცირებენ გამოთვლითი სივრცის ზომას, რადგან ერთ სისტემურ კვანში შეიძლება განთავსდეს რვა, თექვსმეტი ან მეტი GPU. კვლევითი ჯგუფის შემთხვევაში, ეს ნიშნავს ან რამდენიმე ექსპერიმენტის ერთდროულად ჩატარებას, ან горა სწრაფად დასრულებულ ინდივიდუალურ სწავლების დავალებებს. ეს არის უფრო სწრაფი იტერაციის ციკლების პირდაპირი გამოხატვა, რაც კვლევით პირებს საშუალებას აძლევს ჰიპოთეზების შემოწმებას და მოდელების დახვეწას დღეებში, ადგილის მიხედვით, ათასებში – უფასო უპირატესობა სწრაფად მუშავებულ სფეროებში.
Მოდულარულობა: ინფრასტრუქტურის - პროექტის პირველი ეტაპის შესაბამისობა.
Კვლევის საჭიროებები არ რჩება მუდმივად. გუნდმა შეიძლება სწრაფად უნდა გადაერთოს პროექტებს, მაგალითად, კომპიუტერულ ხედვაზე დაფუძნებულ პროექტს, გენომურ ანალიზს და NLP-კვლევას. ტრადიციული ფიქსირებული კონფიგურაციის სისტემები შეიძლება გამოიწვიონ რესურსების ფრაგმენტაცია ან საჭიროების შეზღუდვა. OAM-ზე დაფუძნებული სერვერების ოპერაციული მოქნილობა არასდროს იყო შეგრძნებული ადრე, რადგან ის მოდულარულია. გამოთვლითი რესურსები შეიძლება გაიზიარონ და დინამიურად განაწილდეს. ბანკის კვანტური კვლევის გუნდი შეძლებს მოარგოს რესურსები დროზე დამოკიდებულ რისკის მოდელირების პროექტს და შემდეგ იმავე OAM-მოდულების ხელახლა მინიჭებას მონაცემთა დამალვის აღმოჩენის AI-პროექტზე უწყვეტი საფუძველზე. ეს მოქნილობა, რომელიც მართულია დამატებითი ინტეგრაციით, ნიშნავს, რომ ხარჯობითი ჰარდვერი მაქსიმალურად გამოიყენება და ინფრასტრუქტურა ემთხვევა კვლევითი პროცესის მოთხოვნებს, როგორც კი ისინი იცვლებიან.
Ღია ეკოსისტემის მომავალის დაცვა.
Საკუთარი, დახურული საშიდაო აპარატურის გამოყენების მრავალწლიანი კვლევითი გზის არჩევა რისკია. ტექნოლოგიები სწრაფად იცვლება და მომწოდებელთან დაბლოკვა შეიძლება ჩამოაბაროს ინოვაციები და გამოიწვიოს ზედმეტად მაღალი ხარჯები. OAM არქიტექტურის ბირთვში მდგომი ღია სტანდარტი სტრატეგიული დაცვაა. ის ქმნის კონკურენტუნარიან მრავალ-მომწოდებლიან აჩქარებელს, ჰოსტ-სისტემის ეკოსისტემას. ჩვენი კლიენტებისთვის ეს ნიშნავს უმაღლესი კლასის კომპონენტების შერჩევის შესაძლებლობას და შესაძლებლობას, რომ თავის უკვე არსებულ ინფრასტრუქტურას დაუმატონ მომავალი თაობების GPU-ები ან სხვა მომწოდებლების მიერ შემუშავებული, სპეციალურად შექმნილი ხელოვნური ინტელექტის აჩქარებლები. ეს ღია მოდელი, პარტნიორების პლატფორმების მხარდაჭერით, უზრუნველყოფს გრძელვადიან კვლევით ინვესტიციების დაცვას და ხელმისაწვდომი ხდის უახლეს ინოვაციებს, რათა კვლევითი შესაძლებლობები წამყვან პოზიციაში დარჩეს.
Ეფექტური და მუდმივი კვლევის ხელშეწყობა.
Ბოლოს და ბოლოს, კვლევის მასშტაბირება უბრალოდ ძალასთან არ არის დაკავშირებული, არამედ თანამშრომლობასა და საერთო ფასის მნიშვნელობასაც უზრუნველყოფს. OAM-ების მაღალი სიხშირის სტრუქტურა, რომელიც გაერთიანებულია, შეიძლება გამოყენებულ იქნეს საერთო და ცენტრალური AI კვლევითი კლასტერების შესაქმნელად. წარმოების კომპანიის სხვადასხვა ჯგუფს, როგორიცაა ავტონომიური რობოტები, პრევენტიული შეკვეთები და მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაცია, შეუძლია უსაფრთხოდ ჰქონდეს ერთი ძლიერი რესურსების ნაკრები. მეტი იმისა, მაღალი სიხშირის სისტემები შეიცავს დამუშავებულ გაგრილების სისტემებს (მაგალითად, სითხით გაგრილება), რომლებიც არ არის ვარიანტი, არამედ აუცილებელია სტაბილურობის და მდგრადობის მისაღებად. მათი ექსპლუატაციური ხარჯები ნაკლებია ჰაერით გაგრილებად რეკებთან შედარებით ენერგიის გამოყენების მკვეთრი ეფექტურობის გამო და ემთხვევა მწვანე ტექნოლოგიების იდეალებს, რაც მიმდინარე დროს მიმავი კვლევით დაწესებულებებში increasingly მნიშვნელოვან ხდება.
Უბრალოდ რომ ვთქვათ, OAM GPU სერვერები ნიშნავს გამოთვლითი ერთეულების მასშტაბულ, მრავალფუნქციურ და ღია კვლევით ინსტრუმენტად განვითარების შემდეგ ნაბიჯს. ისინი ქმნიან იმ საბაზისო სისტემას, რომელზეც ხელოვნური ინტელექტის კვლევის შესაძლებლობები შეუზღუდავად შეიძლება ვირტუალურად ვზარდოთ. Aethlumis-ში ჩვენ ამ საუკეთესო აპარატურას ვაერთიანებთ ჩვენს მაღალ დონის სისტემურ ინტეგრაციასთან და მყარ ტექნიკურ მხარდაჭერასთან ერთად, რათა წარმოვადგინოთ ეს აუცილებელი პლატფორმები. ჩვენი კლიენტები იძლევიან ეფექტურ, უსაფრთხო და მასშტაბულ ინფრასტრუქტურას, რომელიც საჭიროა მათი შესაბამისი სფეროების შემდეგი გადატვირთვის გასაკეთებლად.