Wpływ serwerów GPU o wysokiej gęstości na badania i rozwój sztucznej inteligencji

Serwery GPU i ich wpływ na badania i rozwój sztucznej inteligencji.

Tempo, w jakim AI badania i rozwój (R&D) rozwijają się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, ponieważ wzrosła liczba zestawów danych, złożoność architektur sieci neuronowych oraz potrzeba szybkich eksperymentów. Tradycyjne konfiguracje serwerów są zbyt wolne, aby nadążyć, ponieważ nie mogą zapewnić mocy obliczeniowej potrzebnej do obsługi zadań wymagających intensywnych obliczeń ani elastyczności wspierającej badania zespołowe. Serwery GPU o wysokiej gęstości stały się przełomowym rozwiązaniem, ponieważ rozwiązały te problemy, oferując większą moc przetwarzania w małej przestrzeni.

Przetwarzanie równoległe, a raczej: przyspieszenie iteracji modelu.

Szkolenie i testowanie modeli to najbardziej podstawowy element badań i rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji, oparty na przetwarzaniu równoległym do obliczeń na ogromnych ilościach danych. Wysoka gęstość serwerów GPU pozwala na połączenie kilku rdzeni GPU w jedną jednostkę, nadając im zdolność wykonywania tysięcy obliczeń równolegle. To przetwarzanie równoległe minimalizuje czas szkolenia modelu: to, co zajmowało tygodnie przy użyciu tradycyjnych serwerów, można dziś wytrenować w ciągu dni, a nawet godzin. Przykładem może być badanie nad rozwojem modelu AI do predykcyjnego utrzymania ruchu w przemyśle, które może przeanalizować 3 razy więcej wariantów projektowych w tym samym czasie, przyspieszając proces od prototypu do wdrożenia. Optymalnie, Aethlumis zapewnił kompatybilność tych serwerów z sprzętem HPE, Dell oraz Huawei, dzięki czemu zasoby GPU nie są marnowane przez wąskie gardła kompatybilności – co jest kluczowe dla zespołów badawczo-rozwojowych, gdzie każda minuta przestojów oznacza utratę postępu.

Większa Efektywność Współpracy: Wzmacnianie Zespołów Badawczych.

Badania i rozwój sztucznej inteligencji niemal nigdy nie są projektem jednostkowym; zespoły badaczy, inżynierów i specjalistów ds. danych muszą mieć możliwość współdzielenia zasobów i współpracy w czasie rzeczywistym. Serwery GPU o dużej gęstości oferują dostępność wielu użytkowników, dzięki czemu więcej niż jedna osoba może wykorzystywać pojedynczy serwer do przeprowadzania eksperymentów, testowania algorytmów oraz analizy wyników jednocześnie. To eliminuje odizolowane konfiguracje sprzętu i czasy oczekiwania na dostęp do zasobów. Przykładem może być zespół badawczo-rozwojowy z sektora finansowego tworzący modele handlu algorytmicznego, w którym specjaliści ds. danych testują algorytmy inżynierii cech, a inżynierowie oceniają wydajność modeli – wszystko na jednym, wysokowydajnym serwerze. Wbudowana, bezpieczna integracja systemu Aethlumis umożliwia zapewnienie prywatności danych podczas współpracy, a szybka pomoc techniczna ekspertów nie powoduje niedogodności w zakresie dostępu czy funkcjonalności, dzięki czemu procesy badawcze nie zostaną przerwane.

Optymalizacja całkowitego kosztu posiadania (TCO): wydajność w porównaniu z przystępnością cenową.

Budżety na badania i rozwój sztucznej inteligencji są często ograniczone, a efektywność kosztowa należy do kluczowych aspektów. Typ serwera znany jako serwer wysokiej gęstości jest bardzo korzystny pod względem TCO, ponieważ zapewnia maksymalne korzyści w zakresie mocy obliczeniowej na stopę kwadratową oraz ogranicza ilość zużywanej energii. Systemy wysokiej gęstości zmniejszają zapotrzebowanie na przestrzeń w centrum danych nawet o 40 procent w porównaniu z rzadkimi tradycyjnymi fermami serwerów, co pozwala zaoszczędzić na czynszu, chłodzeniu oraz wydatkach infrastrukturalnych. Dodatkowo, ich dostawa energii jest zoptymalizowana (wykorzystują sprawną energetycznie aparaturę naszych partnerów) i oszczędza 20–25% zużycia energii elektrycznej bez wpływu na wydajność. Biorąc pod uwagę przykładowo organizacje sektora energetycznego zajmujące się badaniami i rozwojem modeli opartych na sztucznej inteligencji służących prognozowaniu energii odnawialnej, oznacza to, że będą mogły przeznaczyć więcej środków na innowacje, a nie na wydatki operacyjne.

Korzyści z badań i rozwoju dostosowane do branży: Spersonalizowane przez Aethlumis.

Dokładne zrozumienie przez Aethlumis sektorów finansowego, produkcji oraz energetycznego sprawia, że serwery GPU o dużej gęstości są modyfikowane, aby spełniać specjalne wymagania badań i rozwoju:

Finanse: Niskie opóźnienia i bezpieczne przetwarzanie serwerów o dużej gęstości to cenny aktyw w badaniach nad modelami oceny ryzyka lub algorytmami wykrywania oszustw, ponieważ mogą być szybko testowane w skomplikowanych sytuacjach i spełniać wysokie standardy regulacyjne.

Produkcja: W celu tworzenia rozwiązań jakości opartych na sztucznej inteligencji lub optymalizacji produkcji, zespoły wykorzystują serwery GPU o dużej gęstości do przetwarzania danych z czujników w czasie rzeczywistym, generując rozwiązania minimalizujące wady i maksymalizujące efektywność.

Energetyka: Serwery o dużej gęstości przyspieszają badania nad optymalizacją sieci oraz prognozowaniem zarządzania energią odnawialną poprzez zmienne zestawy danych pochodzące z paneli słonecznych czy turbin wiatrowych, co pozwala zoptymalizować modele maksymalizujące wykorzystanie energii i zrównoważoność.

Podsumowanie

Serwer GPU o dużej gęstości zmienia koncepcję badań i rozwoju AI, oferując bezprecedensową moc przetwarzania, lepszą współpracę i przystępność cenową, co jest konieczne w organizacjach zainteresowanych utrzymaniem konkurencyjności na rynku. Współpraca z firmami HPE, Dell i Huawei zapewnia, że serwery Aethlumis są budowane na bazie niezawodnego i innowacyjnego sprzętu, a integracja systemu, zaangażowanie w zieloną technologię oraz znajomość szczególnych wymagań świata finansów, produkcji i energetyki sprawiają, że serwery Aethlumis odpowiadają na potrzeby wszystkich tych dziedzin. Serwery GPU o dużej gęstości to nie tylko sprzęt dla zespołów zajmujących się badaniami i rozwojem AI, ale mogą być silnikiem szybszych innowacji, inteligentniejszych eksperymentów i bardziej znaczących wyników.