최신 데이터 기반 환경의 워크로드(인공지능 모델 훈련 및 실시간 예측 분석)는 컴퓨팅 성능에 대한 요구 측면에서 비교할 수 없을 정도로 높다. 전통적인 서버 시스템은 지연이 발생하기 쉬우며, 이는 혼잡과 긴 처리 시간, 운영 비용 증가로 이어진다. 이는 금융, 제조 및 에너지 분야의 기업들 사이에서 비효율성의 주요 원인 중 하나이며, 이러한 산업에서는 업무 처리 속도와 정확성이 기업의 경쟁력을 직접적으로 결정하는 요소이다. 소개합니다. Open Accelerator Module(OAM) GPU 서버 : 이 제품은 특별히 개발된 것으로, Aethlumis는 HPE, Dell, Huawei 같은 업계 거대 기업들과의 긴밀한 협력 관계를 활용하여 최첨단 구성 요소들을 시장에 공급한다.
기존 GPU 서버 설계의 약점.
OAM의 이점을 활용하기에 앞서, 왜 기존 GPU 서버가 AI 워크로드에 적합하지 않은지를 이해해야 합니다. PCIe 기반 그래픽 카드를 사용하는 전통적인 아키텍처는 그래픽 카드와 중앙 처리 장치 사이의 대역폭 제한, 확장이 어려운 고정된 폼 팩터, 고강도 작업 시 열 성능 저하 등의 본질적인 제약을 가지고 있습니다.
AI 생산성 향상을 위한 OAM GPU 서버의 중요한 이점.
OAM GPU 서버는 효율성을 촉진하는 세 가지 핵심 기둥을 기반으로 한 혁신적인 설계를 통해 이러한 격차를 해소합니다.
데이터 이동을 가속화하기 위한 고대역폭 인터커넥트.
OAM은 PCIe 버스의 제한을 우회하기 위해 최신 세대 인터커넥트 기술(예: NVLink 및 OpenCAPI)을 사용하여 GPU와 다른 칩 간의 고속 포인트 투 포인트 통신을 가능하게 합니다. 이는 처리 장치 간에 대규모 데이터셋 전송에 의존하는 AI 워크로드에서 매우 중요한 데이터 전송 지연 시간을 크게 줄이는 결과를 가져옵니다. 이미지 데이터를 사용해 학습하는 딥러닝 모델의 예시를 들면, GPU가 학습 데이터에 접근할 때 병목 현상이 없는 OAM 서버에서는 최대 30~40% 더 빠른 속도를 낼 수 있습니다. Aethlumis는 OAM과 HPE, Dell, Huawei가 제공하는 하드웨어 공급업체를 결합함으로써 이러한 인터커넥트 간의 높은 상호 호환성을 보장하고, 기성품 솔루션에서 문제가 되는 호환성 문제를 제거할 것입니다.
워크로드 요구 사항에 따른 필요 시 확장성.
AI 프로젝트는 일시 중단되지 않습니다. 기업은 소규모 모델 테스트로 시작하여 밤새 전체 조직으로 확장할 수 있습니다. OAM의 모듈식 설계를 통해 기업은 서버 인프라를 완전히 업그레이드하지 않고도 GPU, 메모리 및 스토리지를 추가하거나 업그레이드함으로써 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 기업은 현재 필요한 자원에만 투자할 수 있으며, AI 처리 워크로드가 증가할 경우 나중에 용량을 확장할 수 있습니다. 재생 가능 에너지의 분배를 관리하기 위해 그리드 데이터를 활용해야 하는 에너지 부문 고객에게 이는 혁신적인 변화입니다. 이들은 소규모 OAM 아키텍처로 시작하여 데이터 수집이 확대됨에 따라 인프라를 점진적으로 확장하면서 과도한 자원 제공 없이 최소한의 초기 비용으로 운영할 수 있습니다.
전력 및 열 최적화 소비
로드된 AI는 서버에 큰 부하를 주어 많은 열을 발생시키며, 이는 성능에 간섭을 일으키고 더 많은 에너지를 소비하게 됩니다. OAM 서버는 향상된 공기 흐름 설계 및 직접 액체 냉각과 같은 기능을 통해 쉽게 열 관리가 가능하여 구성 부품을 이상적인 온도에서 유지할 수 있습니다. 이를 통해 신뢰성이 향상될 뿐 아니라 전력 사용량도 줄어듭니다. Aethlumis가 개발한 녹색 기술의 구현체인 OAM 솔루션은 동일한 AI 작업을 수행하는 데 전통적인 그래픽 카드 장착 서버가 필요로 하는 전력의 최대 25퍼센트만을 필요로 합니다. 이는 24/7 AI 품질 관리 시스템을 갖춘 제조 공장의 경우, 전기 요금이 최소화되고 탄소 배출량도 줄어든다는 것을 의미합니다.
산업별 효과: Aethlumis의 산업 맞춤형 OAM 솔루션.
Aethlumis가 금융, 제조 및 에너지 산업 분야 서비스에 대한 경험을 보유하고 있다는 사실은 OAM GPU 서버가 고도로 기술적일 뿐만 아니라 산업별 특화된 요구 사항을 충족한다는 것을 보장하기에 충분합니다.
금융: OAM은 알고리즘 트레이딩, 리스크 모델링 및 기타 응용 프로그램을 지원하기 위해 시장 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 낮은 지연 시간을 제공하여 기업이 규제 요건을 위반하지 않으면서도 순식간에 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. Aethlumis의 안전한 통합을 통해 AI 연산 과정에서 기밀 금융 데이터가 유출되지 않도록 보장합니다.
제조업: 제조 분야에서 AI는 예측 유지보수 및 생산 최적화에 활용될 수 있으며, 이는 대량의 센서 데이터 처리에 의존합니다. OAM 서버는 데이터 처리 시간을 몇 분으로 단축하여 제조업체가 다운타임을 줄이고 처리량을 극대화할 수 있도록 했으며, Aethlumis의 신속한 기술 지원이 운영상 문제 해결을 용이하게 했습니다.
에너지: 전력망 최적화 운영 및 재생 에너지 예측은 변동성이 크고 방대한 양의 데이터를 다루어야 합니다. OAM의 확장성 특성은 에너지 기업이 데이터 부하의 변동을 효과적으로 관리할 수 있게 해주며, 그 효율성 덕분에 점점 더 중요시되는 친환경 기술을 통해 에너지를 보다 녹색으로 만들 수 있습니다.
요약: OAM GPU, AI 성공을 위한 디딤돌.
AI의 효과성이 비즈니스 반응성에 직접적으로 달려 있는 세계에서 OAM GPU 서버는 혁신적인 솔루션입니다. 이러한 서버는 대역폭, 확장성 및 전력 문제를 해결함으로써 조직의 AI 프로젝트 잠재력을 실현할 수 있는 해답을 제공합니다. Aethlumis는 또한 HPE, Dell, Huawei와 파트너십을 맺어 금융, 제조, 에너지 분야의 고객이 필요로 할 수 있는 높은 신뢰성, 보안성 및 기술 지원과 함께 고품질 서버를 제공하고 있습니다. OAM GPU 서버는 단순한 하드웨어 업그레이드가 아니라, 점점 더 고도화되는 AI 워크로드 환경에서 계산 효율성의 미래를 위한 투자입니다.