Hoe OAM GPU-servers de computationele efficiëntie verbeteren bij AI-workloads

De moderne op data gebaseerde omgevingsworkloads (training van AI-modellen en real-time predictieve analyses) zijn onvergelijkbaar wat betreft hun eisen aan rekenkracht. De traditionele serversystemen lopen vaak traag en hebben vertragingen, wat leidt tot congestie, lange verwerkingstijden en hoge operationele kosten. Dit is een van de bronnen van inefficiëntie binnen bedrijven in de financiële sector, de industrie en de energiesector, waar snelheid en nauwkeurigheid twee criteria zijn die direct de concurrentiepositie van bedrijven bepalen. Introduceer Open Accelerator Module (OAM) GPU-servers : dit is een specifiek ontwikkeld product en Aethlumis maakt gebruik van haar nauwe relaties met industriegiganten zoals HPE, Dell en Huawei om deze ultramoderne componenten op de markt te brengen.

De zwakheid van de traditionele GPU-serverontwerpen.

Voordat u verdergaat om de voordelen van OAM te kunnen benutten, dient bekend te zijn waarom standaard GPU-servers niet geschikt zijn voor AI-workloads. De traditionele architecturen die doorgaans PCIe-gebaseerde grafische kaarten gebruiken, kennen een aantal inherente beperkingen, zoals beperkte bandbreedte tussen de grafische kaarten en de centrale verwerkingseenheden, een starre formfactor die het moeilijk maakt om op te schalen, en slechte thermische prestaties tijdens intensieve werkbelastingen.

Aanzienlijke voordelen van OAM GPU-servers voor de productiviteit van AI.

OAM GPU-servers overbruggen deze kloven met een innovatief ontwerp dat is gebaseerd op drie fundamentele pijlers die efficiëntie bevorderen:

Interconnects met hoge bandbreedte voor versneld gegevensverkeer.

OAM maakt gebruik van interconnect-technologieën van de huidige generatie (zoals NVLink en OpenCAPI) om de beperkingen van de PCIe-bus te omzeilen, waardoor snelle point-to-point communicatie tussen GPUs en andere chips mogelijk wordt. Dit betekent een aanzienlijk lagere latentie bij gegevensoverdracht, wat van cruciaal belang is voor AI-workloads die afhankelijk zijn van de overdracht van uitgebreide datasets tussen verwerkingseenheden. Neem als voorbeeld een deep learning-model dat wordt getraind met beeldmateriaal: dit kan op OAM-servers 30-40 procent sneller zijn, omdat er geen knelpunten optreden bij de toegang tot trainingsdata door de GPUs. Door OAM te combineren met hardwareleveranciers zoals HPE, Dell en Huawei, zal Aethlumis ervoor zorgen dat deze interconnects zeer goed met elkaar compatibel zijn, en worden compatibiliteitsproblemen, die vaak een standaardoplossing problematisch maken, geëlimineerd.

Schalen op vraag volgens workload-eisen.

De projecten van AI zijn niet afgerond – bedrijven kunnen beginnen met het testen van een klein model en uitgroeien naar dekking van de gehele organisatie, zelfs binnen één nacht. Het modulaire ontwerp van OAM stelt organisaties in staat de serverinfrastructuur uit te breiden door toevoeging en upgraden van GPUs, geheugen en opslag, zonder dat een volledige upgrade nodig is. Deze flexibiliteit betekent dat bedrijven alleen hoeven te investeren in de middelen die ze op dit moment nodig hebben, en desgewenst kunnen schalen wanneer de werklast van AI-processen toeneemt. Dit is een gamechanger voor klanten in de energiesector die netgegevens moeten gebruiken om de distributie van hernieuwbare energie te beheren: zij kunnen beginnen met een kleine OAM-architectuur en deze uitbreiden naarmate hun gegevensverzameling groeit, zonder overcapaciteit en met minimale initiële kosten.

Vermogen en thermisch geoptimaliseerd verbruik.

De geladen AI veroorzaakt een hoge belasting voor de server, wat veel warmte opwekt die de prestaties kan beïnvloeden en meer energie verbruikt. OAM-servers kunnen eenvoudig thermisch worden geregeld, met inbegrip van verbeterd luchtstroomontwerp en directe vloeistofkoeling, waardoor componenten op ideale temperaturen blijven. Dit verhoogt niet alleen de betrouwbaarheid, maar vermindert ook het stroomverbruik: de door Aethlumis ontwikkelde OAM-oplossingen als belichaming van groene technologie hebben tot wel 75 procent minder stroom nodig dan een traditionele server met een grafische kaart om dezelfde AI-taak uit te voeren. Dit betekent dat bij fabrieken die 24/7 gebruikmaken van AI-gebaseerde kwaliteitscontrole, de energierekening en de CO₂-uitstoot sterk worden verlaagd.

Sectorgebonden effect: Sectorspecifieke OAM-oplossingen door Aethlumis.

Het feit dat Aethlumis ervaring heeft in de financiële sector, de productie-industrie en de energie-industrie is voldoende om te garanderen dat OAM GPU-servers niet alleen zeer technisch zijn, maar ook specifiek zijn afgestemd op deze sectoren:

Financiën: OAM heeft een lage latentie om verwerking van marktgegevens in real-time mogelijk te maken, ter ondersteuning van algoritmisch handelen, risicomodellering en andere toepassingen, zodat bedrijven binnen een fractie van een seconde beslissingen kunnen nemen zonder tegen regelgeving in te gaan. De veilige integratie van Aethlumis zorgt ervoor dat vertrouwelijke financiële gegevens niet verloren gaan tijdens AI-berekeningen.

Productie: AIs in de productie kunnen voorspellend onderhoud en optimalisatie van productie uitvoeren, wat afhankelijk is van de verwerking van grote hoeveelheden sensordata. De OAM-servers hebben de gegevensverwerkingstijden gereduceerd van uren naar enkele minuten, waardoor fabrikanten stilstand konden minimaliseren en doorvoer maximaal konden maken, ondersteund door tijdige technische bijstand van Aethlumis om eventuele problemen met de bediening op te lossen.

Energie: De activiteiten rond netoptimalisatie en prognoses voor hernieuwbare energie houden het werken met variabele en enorme hoeveelheden data in. Het schaalbare karakter van OAM stelt energiemaatschappijen in staat om te omgaan met schommelingen in datalasten, terwijl de efficiëntie ervoor zorgt dat energie groener kan zijn, wat steeds belangrijker wordt in een sector die zich zorgen maakt over groene technologie.

Samenvatting: OAM GPU de springplank naar AI-success.

OAM GPU-servers in de wereld waar de effectiviteit van AI direct afhangt van de responsiviteit van het bedrijf, zijn een transformatieve oplossing. Zij bieden de oplossing om het potentieel van AI-projecten binnen organisaties te ontsluiten door hun bezwaren met betrekking tot bandbreedte, schaalbaarheid en stroomverbruik aan te pakken. Aethlumis heeft ook een samenwerking met HPE, Dell en Huawei om ervoor te zorgen dat deze hoogwaardige servers worden aangeboden met de betrouwbaarheid, beveiliging en technische ondersteuning die klanten in de financiële sector, de industrie en de energiesector mogelijk nodig hebben. De OAM GPU-servers zijn niet zomaar een hardware-upgrade, omdat AI-workloads steeds geavanceerder worden, maar een investering in de toekomst van computationele efficiëntie.