Met de complexiteit van AI modellen (grote taalmodellen (LLMs) en computer vision) is een vereiste geworden voor meer rekenresources. De traditionele serverarchitecturen kunnen niet voldoen aan deze behoeften en leiden vaak tot inefficiënt gebruik, verspilling van resources of tijd, of tijdrovende implementatie van modellen. De high-density GPU-servers zijn nu een noodzakelijke oplossing en bieden specifieke voordelen op basis van de behoeften van bestaande AI-modellen.
Hun belangrijkste sterke punten staan hieronder vermeld:
Betere schaalbaarheid van multifunctionele modelrekenkracht.
De algoritmen, met name de AI-modellen zoals LLM's en diepe leermodellen, vereisen enorme hoeveelheden parallel verwerkte gegevens om miljarden parameters te kunnen verwerken. GPU-servers met hoge dichtheid zijn compacte servers die een groot aantal krachtige GPUs combineren, waardoor exponentieel meer rekenkracht beschikbaar komt in een veel kleinere fysieke ruimte dan conventionele servers. Deze schaalbare dichtheid is disruptief: met één dataserver met hoge dichtheid kunnen werklasten worden getraind of geïnferreerd die voorheen een groot aantal traditionele datacenterservers vereisten, wat de noodzaak elimineert van uitgespreide datacenteropstellingen. Een voorbeeld is het kwaliteitscontrolesysteem op basis van kunstmatige intelligentie van een fabrikant (duizenden productfoto’s per uur), dat kan draaien op één enkele server met hoge dichtheid. Met behulp van geoptimaliseerde instellingen van HPE, Dell of Huawei kan de server optimale prestaties leveren en zal niet vertragen bij overbelasting.
Optimale benutting van Financiën om Verspilling te minimaliseren.
Kunstmatige intelligentie omvat doorgaans alternatieve training (resource-intensief) en inferentie (beperkte maar continue resources). Exacte servers verspillen vaak de grafische verwerkingseenheden tijdens inferentie, wat een vorm van resourceverspilling is. Er worden hoogdichte GPU-servers gebruikt om dit op te lossen, aangezien dynamisch meerdere AI-modellen of -taken op hetzelfde GPU-cluster kunnen draaien en de toewijzing van resources dynamisch kan worden aangepast. Dit betekent dat data science-teams een model kunnen testen, fijnafstellen en inferenties kunnen maken om de hardwarebenutting te optimaliseren met één enkel systeem. Dit leidt tot een vermindering van het aantal servers, lagere infrastructuurkosten en geen prestatieverlies, in het geval van financiële instellingen die zowel fraude-opsporingsmodellen (inferentie) als risicovoorspellingsmodellen (training) gebruiken.
Groene Techniek Engineering van AI-operaties.
De AI-activiteiten worden niet langer beschouwd als gebaseerd op duurzaamheid, met name op het gebied van energie en productie. Dicht op elkaar geplaatste GPU-servers integreren de principes van groene technologie, die is gebaseerd op efficiënt materiaal dat beschikbaar is via de samenwerking met Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) en efficiënt stroombeheer. High-density systemen gebruiken minder stroom dan conventionele verspreide servers, omdat ze zich richten op rekenkracht, energieverlies verminderen en minder koeling nodig hebben. Dit wordt verder verfijnd met de oplossingen uitgewerkt door Aethlumis: onze high-density servers verbruiken tot wel 30 procent minder energie per AI-taak dan de meeste systemen, wat aansluit bij de duurzaamheidseisen van energiebedrijven die AI-gestuurde duurzame energiekaders ontwikkelen, of bedrijven die hun koolstofvoetafdruk willen verkleinen.
Gegarandeerde en betrouwbare prestaties van missie-kritische modellen.
Wanneer het gaat om bedrijfssectoren zoals financiën of energie, is het waarschijnlijk dat AI-oplossingen werken met waardevolle gegevens of missie-kritieke taken uitvoeren — veiligheid en betrouwbaarheid zijn dan geen onderhandelingspunt. Aethlumis High-density GPU-servers zijn op beide aspecten gericht: ze bieden een enterprise-niveau van beveiligde gegevensoverdracht (versleutelde gegevensoverdracht, toegangsbeheer) en zijn grondig getest door ons partnersysteem. Daarnaast garanderen ze gegevensintegriteit tijdens modeltraining en -inferentie.
Conclusie
Er zijn ontegenzeggelijk vier kenmerken van GPU-servers met hoge dichtheid die niet te vervangen zijn in AI-modellen: schaalbaarheid in de verwerking van complexe ontwerpen; resource-efficiëntie en duurzaamheid; en betrouwbaarheid. De samenwerking van Aethlumis met HPE, Dell en Huawei, gecombineerd met onze focus op de sectoren financiën, productie en energie, zorgt ervoor dat deze servers niet alleen technisch geavanceerd zijn, maar ook afgestemd zijn op de eisen van het zakelijke gebruik. De GPU-servers met hoge dichtheid vormen de definitieve oplossing voor organisaties die volledig willen profiteren van hun AI-modellen, zonder in te boeten aan efficiëntie, duurzaamheid en beveiliging.
