Күрделілігімен байланысты ИИ үлкен тілдік модельдер (LLM) және компьютерлік көру сияқты модельдердің есептеу ресурстарына деген қажеттілігі арта түсуде. Дәстүрлі сервер архитектуралары бұл қажеттіліктерді қамтамасыз ете алмайды және тиімсіз пайдалануға, ресурстардың немесе уақыттың шығынына немесе модельді іске асыруда уақыт жоғалтуға әкеледі. Қазіргі заманғы ЖЖ модельдерінің қажеттіліктеріне сәйкес келетін шешім — жоғары тығыздықты GPU серверлері, олар нақты артықшылықтарды ұсынады.
Олардың негізгі артықшылықтары төменде саналған:
Көптеген моделдердің есептеуінің жақсы масштабталуы.
Әсіресе LLM және терең үйрену модельдері сияқты алгоритмдер миллиардтаған параметрлермен жұмыс істеу үшін параллельді түрде өте көп мөлшерде өңдеуді талап етеді. Жоғары тығыздықты GPU серверлері — бұл өте көп жоғары өнімді GPU-ларды біріктіретін, дәстүрлі серверлерге қарағанда экспоненциалды түрде есептеу қуатын арттырып, физикалық көлемін азайтатын компакті серверлер. Бұл масштабтау тығыздығы революциялық: жоғары тығыздықты жеке дербес сервер бұрын көптеген дәстүрлі деректер орталығы серверлерін қажет еткен жұмыс жүктемелерін оқыту немесе қорытындылау үшін қолданылуы мүмкін және деректер орталықтарының кең кеңейіп кетуін болдырмауға мүмкіндік береді. Мысалы, өндіріс фирмасының жасанды интеллект арқылы сапаны бақылау жүйесі (сағатына өнімдердің мыңдаған суреттері), жоғары тығыздықты жеке серверде орындала алады және HPE, Dell немесе Huawei көмегімен оптимизацияланған параметрлердің көмегімен сервер ең жақсы өнімділікті ұсына алады және асып кеткен кезде жұмысы баяуламайды.
Қаржыларды тиімді пайдалану арқылы жұмсауларды ең аз деңгейде ұстау.
Жасанды интеллектке әдетте алтернативті оқыту (ресурстарға қатты тәуелді) және қорытындылау (ресурстарға шектеулі, бірақ үздіксіз) есептеулері кіреді. Дәл нақты серверлер қорытындылау процесінде графикалық процессорларды (GPU) босқа шығындайды, яғни ресурстардың бір түрі жұмсалады. Бұл мәселені шешу үшін жоғары тығыздықтағы GPU серверлері қолданылады, себебі динамикалық түрде бір GPU кластерінде бірнеше ЖІ модельдері немесе тапсырмаларды іске қосуға болады және ресурстарды динамикалық түрде бөлуге болады. Бұл дегеніміз деректер ғылымы командалары модельді тексеріп, оны дәл баптап және қорытынды жасап, аппараттық құралдарды пайдалануды бір жүйеде оптимизациялай алады дегенді білдіреді. Бұл банктік мекемелердің мошендікті анықтау модельдерін (қорытындылау) және қауіп-қатерді болжау модельдерін (оқыту) пайдалану кезінде серверлер санының азаюына, инфрақұрылым шығындарының төмендеуіне әкеледі және өнімділік жоғалып кетпейді.
ЖІ операцияларының экожобалары.
AI-мен айналысушылар қызметі энергетика мен өндірісте енді жалпыға ортақ тұрақтылық негізінде қарастырылмайды. Тығыз орналасқан GPU серверлері Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) серіктестігі арқылы қолжетімді тиімді жабдықтар мен тиімді электрэнергиясын басқаруға негізделген жасыл технология ұғымдарын біріктіреді. Жоғары тығыздықты жүйелер дәстүрлі кең таралған серверлерге қарағанда азырақ электр энергиясын пайдаланады, себебі олар есептеу ресурстарына назар аударады, электр энергиясының шығынын азайтады және салқындатуды кемітеді. Бұл Aethlumis ұсынған шешімдер арқылы одан әрі тарылады: біздің жоғары тығыздықты серверлер AI тапсырмасына шаққанда басқа жүйелерге қарағанда 30 пайызға дейін азырақ энергия тұтынады, бұл AI-мен қамтамасыз етілген қайталанбалы энергетикалық ауқымдарды құру немесе өзінің көміртегі ізін азайту мақсатындағы энергетикалық компаниялар үшін тұрақтылық талаптарына сай келеді.
Кепілденген және сенімді миссиялық маңызы бар модельдің өнімділігі.
Қаржы немесе энергетика сияқты салаларға келгенде, AI шешімдері құнды деректермен жұмыс істеуі немесе миссиялық маңызы бар тапсырмаларды орындауы мүмкін — қауіпсіздік пен сенімділік бұл жерде өзара пайдалы келісім-шарт емес. Aethlumis High-density GPU серверлері екеуіне де бағытталған: олар деректерді шифрлау, қолжетімділікті басқару арқылы кәсіпорын деңгейіндегі қауіпсіз деректер алмасуын ұсынады және серіктестер экожүйесімен жан-жақты сынақтан өткізілген, сонымен қатар модельді оқыту мен қорытындылау кезінде деректердің бүтіндігін қамтамасыз етеді.
Қорытынды
Әрине, жоғары тығыздықты GPU серверлерінің AI модельдерінде ауыстыруға болмайтын төрт сипаттамасы бар: күрделі конструкцияларды өңдеу қабілетінің масштабталуы; ресурстардың тиімділігі мен тұрақтылығы; және сенімділік. Aethlumis компаниясының HPE, Dell және Huawei компанияларымен бірлесуі, сонымен қатар қаржы, өнеркәсіп және энергетика салаларына деген назарымыз мұндай серверлердің тек техникалық жағынан алғанда дамыған ғана емес, сонымен қатар нақты бизнес талаптарына лайықталғанын қамтамасыз етеді. Жоғары тығыздықты GPU серверлері тиімділік, тұрақтылық және қауіпсіздікке ешқандай зиян келтірмей, өзінің AI модельдерінің барлық артықшылықтарын пайдаланғысы келетін ұйымдар үшін соңғы шешім болып табылады.
