Dengan meningkatnya kerumitan AI model (model bahasa besar (LLMs) dan penglihatan komputer) telah menjadi keperluan bagi lebih banyak sumber komputasi. Seni bina pelayan tradisional tidak dapat memenuhi keperluan ini dan cenderung menyebabkan penggunaan yang tidak berkesan, pembaziran sumber atau masa, atau pelaksanaan model yang memakan masa. Pelayan GPU berketumpatan tinggi kini merupakan penyelesaian yang perlu dan menawarkan manfaat tertentu berdasarkan keperluan model AI sedia ada.
Kekuatan utama mereka disenaraikan di bawah:
Skalabiliti yang Lebih Baik untuk Ketumpatan Komputasi Model Pelbagai Faset.
Algoritma, termasuk model AI, terutamanya model LLM dan pembelajaran mendalam, memerlukan pemprosesan dalam jumlah besar secara selari untuk mengendalikan berbilion-bilion parameter. Pelayan GPU berketumpatan tinggi adalah pelayan padat yang menggabungkan sejumlah besar GPU berprestasi tinggi, yang menawarkan kuasa pengiraan secara eksponen lebih tinggi dan mengambil saiz fizikal yang sangat kecil berbanding pelayan konvensional. Ketumpatan penskalaan ini bersifat mengganggu: satu pelayan data berketumpatan tinggi boleh digunakan untuk melatih atau membuat inferens beban kerja yang sebelum ini memerlukan sejumlah besar pelayan pusat data tradisional, serta menghapuskan keperluan penggunaan pelbagai pelayan di pusat data. Sebagai contoh, sistem kawalan kualiti kecerdasan buatan sebuah firma pembuatan (ribuan gambar produk setiap jam) boleh dilaksanakan pada satu pelayan tunggal berketumpatan tinggi, dan dengan bantuan tetapan dioptimumkan oleh HPE, Dell, atau Huawei, pelayan tersebut boleh memberikan prestasi terbaik dan tidak akan melambat apabila terbeban.
Penggunaan optimum Kewangan Untuk meminimumkan Sisa.
Kecerdasan buatan biasanya melibatkan latihan alternatif (sumber intensif), dan inferens (sumber terhad tetapi berterusan). Pelayan khusus cenderung mensia-siakan unit pemproses grafik semasa proses inferens, satu bentuk pembaziran sumber. Pelayan GPU berketumpatan tinggi digunakan untuk mengatasi isu ini kerana secara dinamik, beberapa model atau tugas AI boleh dijalankan pada kluster GPU yang sama dan peruntukan sumber boleh disesuaikan secara dinamik. Ini bermakna pasukan sains data boleh menguji model, melarasnya, dan membuat inferens untuk mengoptimumkan penggunaan perkakasan menggunakan satu sistem tunggal. Ini merupakan pengurangan bilangan pelayan, pengurangan kos infrastruktur, dan tiada kehilangan prestasi, dalam kes institusi kewangan yang menggunakan kedua-dua model pengesanan penipuan (inferens) dan model ramalan risiko (latihan).
Kejuruteraan Teknologi Hijau bagi Operasi AI.
Aktiviti AI kini tidak lagi dianggap berasaskan kelestarian terutamanya dalam tenaga dan pengeluaran. Pelayan GPU yang dipadatkan rapat mengintegrasikan konsep teknologi hijau, yang bergantung pada peralatan cekap yang disediakan melalui perkongsian dengan Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) serta pengurusan kuasa yang efisien. Sistem berketumpatan tinggi menggunakan kurang tenaga berbanding pelayan konvensional yang tersebar, kerana fokus kepada sumber komputasi, mengurangkan pembaziran tenaga, dan memerlukan penyejukan yang kurang. Ini diperkukuh lagi dengan penyelesaian yang diterangkan oleh Aethlumis: pelayan berketumpatan tinggi kami menggunakan sehingga 30 peratus kurang tenaga bagi setiap tugas AI berbanding kebanyakan sistem, yang sesuai dengan keperluan kelestarian syarikat tenaga yang membina rangka tenaga boleh diperbaharui berasaskan AI atau perniagaan yang ingin mengurangkan jejak karbon mereka.
Prestasi Model Kritikal Misi yang Dipercayai dan Boleh Dihandal
Apabila melibatkan sektor perniagaan seperti kewangan atau tenaga, penyelesaian AI berkemungkinan besar akan mengendalikan data bernilai atau melaksanakan tugas kritikal dari segi keselamatan dan kebolehpercayaan—ini bukan perkara untuk ditawar. Pelayan GPU berketumpatan tinggi Aethlumis direka untuk kedua-duanya: ia menawarkan perpindahan data yang selamat pada peringkat perusahaan (perpindahan data yang dienkripsi, kawalan capaian), serta telah diuji secara teliti oleh ekosistem rakan kongsi kami, dan memastikan integriti data semasa latihan model dan inferens.
Kesimpulan
Secara jujur, terdapat empat ciri pelayan GPU berketumpatan tinggi yang tidak dapat digantikan dalam model AI: kebolehlaksanaan dalam pemprosesan reka bentuk rumit; kecekapan sumber dan kelestarian; serta kebolehpercayaan. Kerjasama Aethlumis dengan HPE, Dell dan Huawei bersama pertimbangan kami terhadap bidang kewangan, pembuatan dan tenaga akan memastikan bahawa pelayan sedemikian bukan sahaja canggih dari segi teknikal, tetapi juga disesuaikan dengan keperluan perniagaan sebenar. Pelayan GPU berketumpatan tinggi ini akan menjadi penyelesaian akhir kepada organisasi yang ingin menikmati sepenuhnya hasil model AI mereka tanpa mengorbankan kecekapan, kelestarian, dan keselamatan.
