Wraz ze wzrostem złożoności AI modele (duże modele językowe (LLM) i wizja komputerowa) stały się wymogiem większej ilości zasobów obliczeniowych. Tradycyjne architektury serwerów nie są w stanie spełnić tych potrzeb i często prowadzą do niewydajnego wykorzystania, marnowania zasobów lub czasu oraz czasochłonnego wdrażania modeli. Serwery GPU o wysokiej gęstości to obecnie konieczność i oferują szczególne korzyści zależne od potrzeb istniejących modeli AI.
Ich główne zalety zostały wymienione poniżej:
Lepsza skalowalność gęstości obliczeniowej dla wieloaspektowych modeli.
Algorytmy, w tym modele sztucznej inteligencji, a szczególnie modele językowe duże (LLM) i modele uczenia głębokiego, wymagają ogromnych ilości przetwarzania wykonywanego równolegle, aby obsłużyć miliardy parametrów. Serwery GPU o dużej gęstości to kompaktowe serwery łączące bardzo dużą liczbę wysokowydajnych kart GPU, które oferują wykładniczo większą moc obliczeniową i zajmują znacznie mniejszą przestrzeń fizyczną niż tradycyjne serwery. Taka skala gęstości jest przełomowa: jeden serwer danych o dużej gęstości może służyć do trenowania lub wykonywania zadań wnioskowania, które wcześniej wymagały dużej liczby tradycyjnych serwerów centrum danych, eliminując jednocześnie konieczność rozbudowy rozległych instalacji centrów danych. Przykładem jest system kontroli jakości oparty na sztucznej inteligencji w firmie produkcyjnej (tysiące zdjęć produktów na godzinę), który może działać na jednym serwerze o dużej gęstości, a dzięki zoptymalizowanym ustawieniom wspartym przez HPE, Dell lub Huawei, serwer może zapewniać najlepszą wydajność i nie zwalniać nawet pod dużym obciążeniem.
Optymalne wykorzystanie finansów w celu minimalizacji marnotrawstwa.
Sztuczna inteligencja zazwyczaj obejmuje alternatywne zadania szkoleniowe (wymagające dużych zasobów) oraz wnioskowanie (ograniczone pod względem zasobów, ale ciągłe). Standardowe serwery mają tendencję do marnowania jednostek przetwarzania grafiki podczas procesu wnioskowania, co stanowi formę marnotrawstwa zasobów. W tym celu stosuje się serwery GPU o dużej gęstości, ponieważ dynamicznie można uruchamiać na tym samym klastrze GPU wiele modeli lub zadań AI, a przydział zasobów może być dostosowywany dynamicznie. Oznacza to, że zespoły data science mogą testować model, dostroić go i wykonywać wnioskowanie w celu zoptymalizowania wykorzystania sprzętu za pomocą jednego systemu. Skutkuje to zmniejszeniem liczby serwerów, obniżeniem kosztów infrastruktury i brakiem utraty wydajności, w przypadku instytucji finansowych wykorzystujących zarówno modele wykrywania oszustw (wnioskowanie), jak i modele prognozowania ryzyka (szkolenie).
Inżynieria zrównoważonej technologii operacji AI.
Działania AI nie są już uważane za oparte na zrównoważonym rozwoju, szczególnie w dziedzinie energii i produkcji. Gęsto rozmieszczone serwery GPU integrują koncepcje technologii ekologicznej, opartej na wydajnym sprzęcie dostępnym dzięki współpracy z Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) oraz efektywnym zarządzaniu energią. Systemy o wysokiej gęstości zużywają mniej energii niż tradycyjne rozproszone serwery, ponieważ koncentrują się na zasobach obliczeniowych, zmniejszają marnowanie energii i potrzebują mniejszego chłodzenia. Dzięki rozwiązaniom opracowanym przez Aethlumis zakres ten został jeszcze bardziej zawężony: nasze serwery o wysokiej gęstości zużywają nawet o 30 procent mniej energii na zadanie AI niż większość systemów, co odpowiada wymaganiom związanym ze zrównoważonym rozwojem firm energetycznych budujących sztucznej inteligencji w ramach odnawialnych źródeł energii lub przedsiębiorstw chcących zmniejszyć swój ślad węglowy.
Zapewniona i niezawodna wydajność modeli krytycznych dla misji.
Gdy chodzi o takie sektory biznesowe jak finanse czy energia, rozwiązania AI prawdopodobnie będą pracować z cennymi danymi lub wykonywać zadania krytyczne pod względem bezpieczeństwa i niezawodności – a te aspekty nie są przedmiotem targów. Serwery High-density GPU firmy Aethlumis są skierowane do obu tych celów: oferują przedsiębiorstwa poziom bezpiecznej transmisji danych (szyfrowana przesyłka danych, kontrola dostępu) oraz zostały dokładnie przetestowane przez nasze partnerstwo ekosystemowe, zapewniając integralność danych podczas treningu modeli i wnioskowania.
Podsumowanie
Bez wątpienia istnieją cztery cechy serwerów GPU o dużej gęstości, które nie mogą zostać zastąpione w modelach AI: skalowalność pod względem możliwości przetwarzania skomplikowanych projektów; efektywność wykorzystania zasobów i zrównoważenie; oraz niezawodność. Współpraca Aethlumis z HPE, Dell i Huawei, połączona z naszym podejściem uwzględniającym branże finansową, produkcję oraz energetykę, zapewni, że takie serwery będą nie tylko technicznie zaawansowane, lecz również dostosowane do wymagań rzeczywistego biznesu. Serwery GPU o dużej gęstości staną się ostatecznym rozwiązaniem dla organizacji, które chcą w pełni czerpać korzyści ze swoich modeli AI bez kompromisów dotyczących wydajności, zrównoważenia i bezpieczeństwa.
