Ჩვენ ასევე ვაერთიერთობთ მსოფლიო ტექნოლოგიურ ლიდერებთან, როგორიცაა HPE, Dell და Huawei, რათა Aethlumis-ში გამოვიყენოთ წინააღმდეგ ინფრასტრუქტურა კრიტიკულ სფეროებში. ხელოვნური ინტელექტის სფეროში არსებობს ერთი არქიტექტურული ტექნოლოგია, რომელიც გახდა აუცილებელი სუპერკომპიუტერული სისტემების შესაქმნელად, რომლებიც უზრუნველყოფენ დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტის მუშაობას: ის OAM (Open Accelerator Module) GPU სერვერი . ეს არ არის უბრალო სხვა აპარატურა, არამედ ის ძირა, რომელზედაც დაფუძნებულია დროის ყველაზე მოთხოვნადი AI დატვირთვების მასშტაბი, წარმადობა და ეფექტიანობა.
Სტანდარტიზაცია და სიმჭიდროვის მოთხოვნა.
Ხელოვნური ინტელექტის მოდელების, კერძოდ დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) და უფრო რთული ნეირონული ქსელების ზომებმა გახადა შეუსაბამისი ძველი სერვერული არქიტექტურა, რომელიც შეიმუშავებოდა უფრო მარტივი მოდელებისთვის. ამ მოდელებს სჭირდება უპრეცედენტო პარალელური დამუშავების სიმძლავრე, რაც კიდევ ათეულობით, ხანდახან ასობით GPU-ს მოითხოვს, რომლებიც ერთ სისტემაში ერთად უნდა ინტეგრირდეს. OAM მნიშვნელოვანი ღია სტანდარტია, რომელიც არის ღია სისტემა, სადაც GPU აჩქენებელი და მისი პროპრიეტალური ფორმფაქტორი გამოყოფილია. ამ სტანდარტიზაციამ, რომელიც წამოიწყო ინდუსტრიის კონსორციუმებმა, შესაძლებლობა მისცა მომწოდებლებს, როგორიცაა NVIDIA, AMD და სხვები, შეემუშავებინათ მაღალი სიმძლავრის GPU-ები, რომლებიც შეესაბამება სტანდარტულ გამოფინებულ შასის. ფინანსების, წარმოების და ენერგეტიკის სექტორის ჩვენთვის კლიენტებისთვის ეს ნიშნავს, რომ ისინი შეძლებენ შექმნან დიდი, მაღალი სიმძლავრის კომპიუტინგ კლასტერები ერთი მომწოდებლის ეკოსისტემაში შეზღუდულობის გარეშე, რაც უზრუნველყოფს მათ მოქნილობას და ინვესტიციების მომავალში გამძლეობას.
Შეუერთების შეზღუდულობის преодоление.
Არ აქვს მნიშვნელობა მხოლოდ სიმძლავრის მქონე გამოთვლითი რესურსების არსებობა, რომლებიც ვერ ურთიერთქმედებენ გამონაკლისური სიჩქარით, GPU-ები. მილიარდობით პარამეტრზე მოდელის სწავლებისთვის ვერ გამოყენებულა ერთი სერვერი რამდენიმე GPU-ით. OAM არქიტექტურის ნამდვილი გენიოსობა იმაში მდგომარეობს, რომ ის გაერთიანებულია ულტრამაღალი სიჩქარისა და დაბალი შეფერხების მქონე ინტერკონექტებთან, როგორიცაა NVLink და NVSwitch (NVIDIA-ის ეკოსისტემაში) ან მსგავსი ანალოგები. OAM სერვერები სპეციალურად არის განხორციელებული, რომ უზრუნველყონ GPU-ებს შორის პირდაპირი კომუნიკაცია მთელი მოდულების რაკის მასშტაბით, უარყოფილი უფრო ნელი ტრადიციული PCIe ბირთვების ჩართვა. ეს ქმნის უზარმაზარ ერთ აჩქარებელს, რომელშიც ტერაბაიტობით სიმულაციის მონაცემები შეიძლება გაცვლილ იქნას პრაქტიკულად რეალურ დროში. ეს იმას უზრუნველყოფს, რომ ცალცალკე არსებული კომპიუტერების ერთობლიობა გადაიქცეს ნამდვილ მონოლითურ ხელოვნური ინტელექტის სუპერკომპიუტერად. ეს პირდაპირ უზრუნველყოფს პროექტების ეფექტურ და დროულ შესრულებას, რომლის გარეშეც მათი შესრულება შეუძლებელი იქნებოდა.
Თერმული და ენერგეტიკული დიზაინი: მასშტაბური ინჟინერია.
Ერთ რაკში მაღალი სიმძლავრის სიმჭიდროვე წარმოადგენს მნიშვნელოვან თერმულ და ელექტრო პრობლემებს. OAM სერვერი არ წარმოადგენს მხოლოდ GPU-ების ყუთს: ეს არის სისტემური ინჟინერიის შედევრი, რომელიც დაკავშირებულია გრძელვადიან შესრულებასთან. ამ სისტემები შეიმუშავება განვითარებული და შეთანხმებული გაგრილების სისტემებით, როგორც წესი, სითხით გაგრილება პირდაპირ ჩიფზე, რაც ეფექტურია კილოვატებში გამოყოფილი სითბოს გასაშლელად. ეს საშუალებას აძლევს GPU-ებს გრძელი დროის განმავლობაში შეინარჩუნონ ბოოსტ ტაქტები, რაც გამოუცვლელია იმ სწავლების პროგრამებში, რომლებიც გრძელდება კვირების განმავლობაში. გარდა ამისა, ინტეგრირებული ელექტრო კონსტრუქცია უზრუნველყოფს სტაბილურ და სუფთა ელექტროენერგიის მიწოდებას დიდ მასშტაბში. ეს გადადის საიმედოობაში და შეამცირებს პრობლემის რისკს ჩვენი კლიენტებისთვის კრიტიკული, გრძელვადიანი AI სწავლების ან დიდი მასშტაბის ინფერენციის ოპერაციების შემთხვევაში.
Ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბირებადობა.
Საბოლოოდ, OAM ფორმ-ფაქტორი განსაზღვრავს AI ინფრასტრუქტურის მასშტაბირებად ერთეულს. ეს უზრუნველყოფს მონაცემთა ცენტრების დაგროვებას და აჩენს აჩქარების მასშტაბირებად მიდგომას მასშტაბის გაზრდის ნაცვლად. პოდი შეიძლება შეიკრიბოს ცალ-ცალკე OAM მოდულების შეერთებით, ხოლო სუპერკომპიუტერული კლასტერი შეიძლება შეიქმნას პოდების შეერთებით. ჩვენი გამოცდილება სისტემურ ინტეგრაციაში პარტნიორებთან, როგორიცაა HPE და Huawei, საშუალებას გვაძლევს შევთავაზოთ ეს მოდულარულობა, რათა ორგანიზაციებს შეძლოთ მათი საჭიროების შესაბამისად სავარაუდო დონით განავითარონ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები. ეს უზრუნველყოფს წარმადობას და საიმედოობას, რაც საჭიროა მგრძნობიარე სამრეწველო და ფინანსური AI აპლიკაციებისთვის, რომლებიც მოიცავს გენერაციული AI-ს, რეალურ დროში მონაცემთა დამალულობის აღმოჩენას, რთული და ციფრული ორინაღების და პრევენტიული შემოწმების სიმულაციებს.
Დასკვნითად, OAM GPU სერვერები უბრალოდ განახლებას არ წარმოადგენს. ისინი წარმოადგენს პარადიგმის ცვლილებას მონაცემთა ცენტრის დიზაინში და შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის სუპერკომპიუტერების კონკრეტული შეზღუდვების преодоленияს მიზნით. ისინი გთავაზობთ სამ ძირეულ კომპონენტს — სტანდარტიზებულ სიმჭიდროვეს, რევოლუციურ ინტერკონექტურობას და ეფექტიან თერმულ მართვას, რომლებიც ქმნიან მყარ საფუძველს, რომელზეც ხელოვნური ინტელექტის მომავალი მშენდება. Aethlumis-ში ჩვენ გამოვიყენებთ ჩვენს ალიანსებს და ტექნიკურ გამოცდილებას, რათა მოვაწოდოთ და შევინარჩუნოთ ეს საბაზისო ინფრასტრუქტურა ჩვენი კლიენტებისთვის ფინანსურ, მანქანათმშენებლობის და ენერგეტიკის სექტორებში, რათა ისინი ეფექტიანად და დარწმუნებით განახორციელონ ინოვაციები.