Жоғары тығыздықты GPU серверлерінің AI зерттеу және дамытуға әсері

GPU серверлері және олардың жасанды интеллектті зерттеу мен дамытуға әсері.

Оның қарқыны ИИ зерттеу және дамыту (R&D) барлау деректерінің көлемінің өсуі, нейрондық желілердің күрделенуі және тез тәжірибелер өткізу қажеттілігіне байланысты ең жылдам қарқынмен дамып келеді. Дәстүрлі серверлер өздері қуатты есептеулерді орындай алмайтындықтан және зерттеу топтарына икемділік ұсынбайтындықтан бұл өзгерістерге баяу бейімделеді. Жоғары тығыздықтағы GPU серверлері өзінің шағын аймаққа көбірек өңдеу қуатын орналастыруы арқылы осы проблемаларды шешіп, ойнатудың жаңа деңгейін ашты.

Параллельді өңдеу, немесе дәлірек айтсақ, салыстыруға келмейтін: модельді қайталап жетілдіруді тездету

Модельді оқыту және тексеру — бұл жасанды интеллектті зерттеу мен дамытудың ең негізгі элементі болып табылады және үлкен көлемдегі деректерді есептеу үшін параллельді өңдеуге негізделген. GPU серверлерінің жоғары тығыздығы GPU-ның бірнеше ядроларын жеке бірлікке біріктіреді, осылайша оларға мыңдаған есептеулерді параллель орындау мүмкіндігін береді. Бұл параллелизм модельді оқытуды минимумға дейін қысқартады: бұрынғы дәстүрлі серверлерде апталарға созылатын процестер қазір күндерге немесе тіпті сағаттарға дейін қысқарды. Өнеркәсіптегі болжамдық техникалық қызмет көрсетуді дамыту бойынша жасалған зерттеу мысалында да осы уақыт ішінде 3 есе көп дизайн нұсқаларын өткізу мүмкін болады, бұл прототиптен шығару процесін тездетеді. Оптимальді түрде Aethlumis осы серверлерді HPE, Dell және Huawei аппараттық жабдықтарымен сәйкестендірді және GPU ресурстары сәйкестендіру тежеулерінсіз, шығындалмайды, ал бұл R&D командалары үшін маңызды, өйткені тоқтау кезіндегі әрбір минут - бұл толық прогресс жоғалту.

Үлкен ынтымақтастық тиімділігі: Зерттеу топтарына мүмкіндік беру.

Жасанды интеллектті зерттеу және дамыту, ережеге сай, бір адамның жобасы болмайды; ресурстарды бөлісу және нақты уақытта бірлесу үшін зерттеушілер, инженерлер мен деректер ғалымдары тобының мүмкіндігі болуы керек. Жоғары тығыздықты GPU серверлері бірнеше пайдаланушының бір серверді бір уақытта пайдалануына мүмкіндік беретін көп пайдаланушылы қолжетімділікті ұсынады, осылайша олар бір уақытта тәжірибелер жүргізе алады, алгоритмдерді және нәтижелерді талдау жасай алады. Бұл жеке техникалық орнатуларды және ресурстарға күту уақытын жояды. Мысалы: алгоритмді сауда модельдерін құрумен шұғылданатын қаржылық ғылыми-зерттеу тобында деректер ғалымдары сипаттамаларды өңдеу алгоритмдерін сынаса, инженерлер модельдердің өнімділігін сынап, бір жоғары тығыздықты серверде орналасуы мүмкін. Aethlumis-тің қауіпсіз жүйесін біріктіру, бір-бірімен жұмыс істеген кезде деректердің құпиялығын қамтамасыз етеді және мамандардың уақтылы техникалық қолдауы қол жеткізу немесе жұмыс істеу кезінде ыңғайсыздық туғызбайды, сонымен қатар зерттеу процестері тоқтатылмайды.

Оптималды TCO: Өнімділік пен қол жетімділіктің арасындағы теңдестік.

Жасанды интеллект бойынша НИО қаражаты жиі шектеулі болады, ал құнын төмендету орталықтық аспектілердің бірі болып табылады. Жоғары тығыздықтағы сервер деп аталатын сервер түрі TCO тұрғысынан өте пайдалы, себебі ол квадрат метрге есептелген есептеу қуаты жағынан максималды артықшылықтарды ұсынады және тұтынатын қуат мөлшерін шектейді. Жоғары тығыздықтағы жүйелер дәстүрлі сирек серверлер фермаларымен салыстырғанда деректер орталығындағы кеңістікті 40 пайызға дейін үнемдейді, бұл жалға, салқындатуға және инфрақұрылым шығындарына үнемдеу дегенді білдіреді. Сонымен қатар, олардың қуат беруі оптималданған (біз өз серіктестеріміздің энергияны үнемдейтін құрылғыларын қолданамыз) және өнімділікке әсер етпей-ақ электр энергиясының тұтынуын 20-25 пайызға үнемдейді. Қайталанбалы энергияны болжау бойынша негізделген жасанды интеллект модельдеріне бағытталған энергетика саласының НИО ұйымдары мысалын қарастырсақ, бұл олар операциялық шығындарға емес, жаңашылдыққа көбірек ақша жұмсауы керек дегенді білдіреді.

Aethlumis компаниясының салаға тән ғылыми-зерттеу және дамыту жеңістері: Aethlumis бойынша түрлендірілген.

Aethlumis-тің қаржы, өндіріс және энергетика саласына деген терең түсінігі жоғары тығыздықты GPU серверлерін арнайы ғылыми-зерттеу қажеттеріне сай өзгертуге мүмкіндік береді:

Қаржы: Төмен кешігу мен жоғары тығыздықты серверлердің қауіпсіз өңдеуі тәуекелді бағалау модельдері немесе мошенниктік алгоритмдерді зерттеу кезінде пайдалы актив болып табылады, себебі оны күрделі жағдайларда тез сынауға болады және реттеу стандарттарына сай келеді.

Өндіріс: Жасанды интеллект негізіндегі сапа мәселелерін шешу немесе өндірісті оптимизациялау шешімдерін жасау үшін жоғары тығыздықты GPU-лар команданың сенсорлық деректерді нақты уақытта өңдеуіне және ақауларды минимизациялау мен тиімділікті максимизациялау шешімдерін шығаруына мүмкіндік береді.

Энергетика: Жоғары тығыздықты серверлер желіні оптимизациялау және күн батареялары немесе жел генераторлары сияқты айнымалы деректер жинақтары негізінде қайталанбалы энергияны басқаруды болжау бойынша зерттеулерді жылдамдатады, осылайша энергияның пайдаланылуы мен тұрақтылығын максимизациялау үшін модельді оптимизациялайды.

Қорытынды

Жоғары тығыздықты GPU сервері ұйымдарға нарықта бәсекеге қабілетті болу үшін қажетті түрде шексіз өңдеу мүмкіндігін, жақсырақ ынтымақтастық пен қолжетімділікті ұсына отырып, ЖИ зерттеу мен дамыту концепциясын өзгертуде. HPE, Dell және Huawei компанияларымен ынтымақтастық Aethlumis серверлері сенімді және инновациялық құрылғылар негізінде жасалатынын қамтамасыз етеді, ал жүйенің интеграциясы, экологиялық технологияға деген қызығушылық және қаржы, өнеркәсіп және энергетика әлемінің нақты талаптарын түсіну Aethlumis серверлері осы салалардың барлық талаптарын қанағаттандыратынын кепілге алады. Жоғары тығыздықты GPU серверлері ЖИ зерттеу және дамыту топтары үшін тек құрылғы ғана емес, сонымен қатар тезірек инновациялар, ақылдырақ тәжірибелер мен маңыздырақ нәтижелер алу үшін қозғауыш бола алады.