Нарийн төвөгтэй байдлын улмаас Ai зарим загварууд (их хэмжээний хэлний загварууд (LLM) болон компьютерийн зураглал) нь илүү их хэмжээний боловсруулалтын нөөц шаарддаг болсон. Традицийн серверийн архитектур нь эдгээр шаардлагыг хангах боломжгүй бөгөөд үр дүнтэй ашиглах, нөөцийн алдагдал эсвэл загварыг хэрэгжүүлэхэд цаг хугацаа их зарцуулахад хүргэдэг. Өндөр нягтшил бүхий GPU серверүүд одоо заавал шаардлагатай болсон бөгөөд оршин байгаа AI загваруудын шаардлагад нийцсэн тодорхой давуу талуудыг санал болгодог.
Тэдгээрийн гол давуу талуудыг доор жагсаав.
Олон талт загварын боловсруулалтын нягтшилтийн илүү сайн масштабчлал.
Онцгойлон LLM болон гүн сургалтын загварууд зэрэг хиймэл оюун ухааны загварууд нь тэгш хэмтэй байдлаар сая, тэгш хэмтэй байдлаар тэгш хэмтэй ажиллахын тулд их хэмжээний боловсруулалтыг шаарддаг. Өндөр нягтшилтай GPU серверүүд нь маш олон тооны өндөр үзүүлэлттэй GPU-г нэгтгэсэн, илүү их боловсруулах чадал өгч, харьцангуй жижиг зай эзлэх нягтшилтай серверүүд юм. Энэ масштабын нягтшилт хувьсгалын шинжтэй бөгөөд өндөр нягтшилтай цахим сервер нь урьд нь томоохон өгөгдлийн төвийн олон сервер шаардаж байсан сургалт, дүгнэлтийн ачааллыг нэг сервер дээр гүйцэтгэх боломжийг олгоно. Ингэснээр өргөн хүрээг оролцуулсан өгөгдлийн төвийн байгууламжуудын байршилт арилна. Жишээ нь, нэг үйлдвэрийн газрын хиймэл оюун ухааны чанарын хяналтын систем (цагт мянган бүтээгдэхүүний зураг) нь өндөр нягтшилтай нэг сервер дээр ажиллах боломжтой бөгөөд HPE, Dell эсвэл Huawei-н тусламжтайгаар тохируулсан тохируулгаар дамжуулан сервер хамгийн сайн үзүүлэлт өгч, даац ихтэй үед ч удаашрахгүй.
Зардлыг багасгахын тулд санхүүг үр дүнтэй ашиглах.
Хиймэл оюун ухаан нь ихэвчлэн орчин үеийн сургалт (нөөцийг их шаарддаг) болон дүгнэлт хийх үйл явц (нөөц багатай, гэхдээ тасралтгүй явагддаг) гэсэн хоёр төрлийн даалгаварт хамаардаг. Ийм төрлийн серверүүд дүгнэлт хийх үед графикийн боловсруулах нэгжүүдийг зориуд бусаар ашиглаж, нөөцийг алдагдуулдаг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд GPU-г нягт ашигладаг серверүүдийг ашигладаг бөгөөд энэ тохиолдолд динамик байдлаар нэг GPU кластерт олон тооны хиймэл оюун ухааны загвар эсвэл даалгаврыг нэгэн зэрэг ажиллуулах боломжтой бөгөөд нөөцийн хуваарилалтыг мөн динамик байдлаар тохируулдаг. Үүнийгээр өгөгдлийн шинжлэх ухааны баг нэг систем дээр л загварыг турших, нарийвчлан тохируулах, дүгнэлт хийх замаар техник хангамжийн ашиглалтыг үр дүнтэй болгох боломжтой болдог. Энэ нь серверийн тоог бууруулах, инфраструктурын зардлыг багасгах, гэхдээ үйлдлийн чанар буурахгүй байхыг хангана. Жишээ нь, санхүүгийн байгууллагууд хуурамч үйл ажиллагааг илрүүлэх загвар (дүгнэлт) болон эрсдэлийг урьдчилан таамаглах загвар (сургалт) хоёуланг нь ашиглаж байгаа тохиолдолд.
Хиймэл оюун ухааны үйл ажиллагааны цагаан технологийн инженерчлэл.
AI-н үйл ажиллагаа нь цахилгаан эрчим хүч, үйлдвэрлэл гэх мэт салбарт тулгамдсан асуудал болсонгүй байна. Ойр ойрхон байрлуулсан GPU серверүүд нь Aethlumis (HPE, Dell, Huawei)-тэй хийсэн хамтын ажиллагааны доторх үр дүнтэй тоног төхөөрөмж болон үр дүнтэй цахилгаан хангамжийг ашигласан ногоон технологийн ойлголтыг нэгтгэдэг. Өндөр нягтшлын системүүд нь хэвийн тархсан серверүүдээс бага энергийг хэрэглэдэг бөгөөд тооцооны нөөцийг төвлөрүүлдэг, цахилгаан хэрэглээг бууруулдаг, хөргөлтийг багасгадаг. Энэ асуудлыг илүү нарийвчлан Aethlumis компанийн тодорхойлсон шийдэл нь: манай өндөр нягтшлын серверүүд AI даалгавар тус бүртээ бусад системүүдийн 30 хувь бага энерги хэрэглэдэг бөгөөд уламжлалт эрчим хүчний компаниудын AI-д суурилсан сэргээгдэх эрчим хүчний бүтэц буюу нүүрстөрөгчийн хийн хэмжээг бууруулахыг хүсч буй бизнесүүдийн тулгамдсан шаардлагад нийцдэг.
Баталгаажсан, найдвартай, шийдвэрчлэгч загварын үзүүлэлт.
Санхүү, энерги гэх мэт бизнесийн салбарт хандвал, хиймэл оюун ухааны шийдлүүд нь өндөр үнэ цэнийн мэдээлэлтэй ажиллах эсвэл асуудал гарахад тэвчих чадвар сайтай байх шаардлагатай даалгавруудыг гүйцэтгэх болно — аюулгүй байдал, найдвартай байдал нь зохих ёсоор хангагдах ёстой. Aethlumis-ийн өндөр нягтаршил бүхий GPU серверүүд эдгээр хоёр шаардлагыг хангасан бөгөөд: мэдээллийн аюулгүй дамжуулалт (шифтрэгдсэн мэдээллийн дамжуулалт, нэвтрэх эрхийн хяналт) болон хамтрагчдын экосистемээр нарийн шалгагдсан, загварын сургалт, дүгнэлт хийх явцад мэдээллийн бүтэн байдлыг хангасан.
Дүгнэлт
Тодорхойлно гэвэл, нарийн бүтэцтэй загваруудыг боловсруулах чадварын масштабчлал; нөөцийн үр ашгийг ашиглах болон тогтвортой байдал; найдвартай байдал гэсэн дөрвөн шинж чанар нь AI загваруудад орлуулагдашгүй өндөр нягтшил бүхий GPU серверүүдийн онцлог юм. Aethlumis-ийн HPE, Dell болон Huawei-тай хамтран ажиллах нь санхүүгийн, үйлдвэрлэлийн болон энергиийн салбарт анхаарлаа хандуулах замаар ийм төрлийн серверүүд зөвхөн техникийн хувьд урьдчилан тодорсон биш харин бодит бизнесийн шаардлагад нийцсэн байхыг хангана. Өндөр нягтшил бүхий GPU серверүүд нь байгууллагуудад үр ашгийг, тогтвортой байдлыг болон аюулгүй байдлыг алдагдуулахгүйгээр AI загваруудаас бүрэн үр дүнг татан авахад эцсийн шийдэл болно.
