Naszym celem w Aethlumis jest inteligentne przekształcanie branż. Doświadczamy również, dzięki współpracy z liderami takimi jak HPE, Dell i Huawei, technologicznych wymagań współczesnych badań nad sztuczną inteligencją. Organizacje działające w finansach, przemyśle i energetyce, które poszerzają granice możliwości, tworząc własne duże modele językowe oraz symulując skomplikowane systemy fizyczne, mają wspólny problem: skalowanie mocy obliczeniowej dla badań zarówno wydajnie, jak i zrównoważenie. W tym miejscu zmiana architektury na Serwery GPU OAM (Open Accelerator Module) byłaby nie tylko korzystna, ale także konieczna.
Przełamanie bariery gęstości w badaniach seryjnych.
Badania sztucznej inteligencji to proces iteracyjny. Postęp wymaga możliwości przeprowadzania nieograniczonej liczby eksperymentów, przygotowywania większych modeli oraz pracy z dużą ilością danych jednocześnie. Starsze projekty serwerów, które umożliwiają umieszczenie tylko kilku kart GPU w jednym chassis, prowadzą do fizycznego rozproszenia infrastruktury, co jest kosztowne i nieefektywne. Barierę gęstościową tę przełamują serwery OAM. Znacząco zmniejszają one wielkość obudowy obliczeniowej, umieszczając osiem, szesnaście lub więcej kart GPU w pojedynczym węźle systemowym. Dla zespołu badawczego oznacza to możliwość jednoczesnego przeprowadzania wielu eksperymentów lub znacznie szybszego wykonywania pojedynczych zadań trenowania. To bezpośrednio przekłada się na krótsze cykle iteracji, pozwalając badaczom na testowanie hipotez i doskonalenie modeli w ciągu dni zamiast tygodni – nieoceniona przewaga w dziedzinach o wysokim tempie rozwoju.
Modułowość: Zgodność potoków infrastruktury i projektów.
Potrzeby badań nie pozostają stałe. Zespół może musieć szybko zmieniać projekty, na przykład projekt związany z wizją komputerową, analizą genomiki oraz eksploracją NLP. Systemy o stałej konfiguracji, typowe dla tradycyjnych rozwiązań, mogą powodować fragmentację lub wąskie gardła w zarządzaniu zasobami. Elastyczność operacyjna serwerów opartych na OAM, która wynika z ich modularnej budowy, pozwala na dotąd nieznaną swobodę działania. Zasoby obliczeniowe mogą być współdzielone i dynamicznie przekazywane. Zespół zajmujący się ilościowymi badaniami w banku może przydzielić zasoby do czasowo ograniczonego projektu modelowania ryzyka, a następnie bezproblemowo ponownie wykorzystać te same moduły OAM w projekcie sztucznej inteligencji detekcji oszustw. Ta elastyczność, zapewniona przez zaawansowaną integrację, oznacza, że drogie wyposażenie sprzętowe jest w pełni wykorzystywane, a infrastruktura dostosowuje się do zmieniających się wymagań procesu badawczego.
Otwarte ekosystem — zapewnienie przyszłościowej kompatybilności.
Decyzja o przyjęciu wieloletniej drogowej mapy badań opartej na własnej, zamkniętej konstrukcji sprzętowej wiąże się z ryzykiem. Technologia rozwija się bardzo szybko, a uzależnienie od dostawcy może sparaliżować innowacje i pociągnąć za sobą nadmierne wydatki. Otwarty standard, który jest rdzeniem architektury OAM, stanowi strategiczną ochronę. Tworzy konkurencyjne, wielodostawowe środowisko akceleratorów i systemów hosta. Dla naszych klientów oznacza to możliwość wyboru najlepszych dostępnych komponentów oraz dodawania do już istniejącej infrastruktury kolejnych generacji GPU czy specjalistycznych akceleratorów AI produkowanych przez innych dostawców. Ten otwarty model, wspierany przez platformy naszych partnerów, chroni długoterminowe inwestycje badawcze i zapewnia dostęp do najnowszych innowacji, dzięki czemu potencjał badawczy pozostaje na czołówce.
Wzmacnianie wpływu i trwałości badań.
Na koniec warto zaznaczyć, że skalowanie badań nie polega wyłącznie na surowej mocy obliczeniowej, ale również umożliwia współpracę i zmniejsza całkowity koszt posiadania. Gęsto upakowana struktura OAM, która jest skonsolidowana, może służyć do tworzenia wspólnych i centralnych klastrów badawczych AI. Różne grupy w firmie produkcyjnej, takie jak roboty autonomiczne, konserwacja predykcyjna oraz optymalizacja łańcucha dostaw, mogą bezpiecznie korzystać z jednego, potężnego pulsu zasobów. Co więcej, systemy o dużej gęstości obejmują zaawansowane systemy chłodzenia (takie jak chłodzenie cieczowe), które nie są opcjonalne, lecz niezbędne do osiągnięcia stabilności i zrównoważonego działania. Ich koszty eksploatacji są niższe dzięki znacznie większej efektywności wykorzystania energii w porównaniu z szafami chłodzonymi powietrzem, co odpowiada ideom technologii ekologicznej, które coraz bardziej liczą się w nowoczesnych instytucjach badawczych.
Mówiąc prosto, serwery OAM GPU oznaczają kolejny krok w rozwoju pojedynczych jednostek obliczeniowych ku skalowalnemu, wszechstronnemu i otwartemu narzędziu badawczemu. Stanowią one podstawowy system, na którym może się nieustannie rozszerzać potencjał badań nad sztuczną inteligencją. W Aethlumis łączymy to doskonałe sprzętu z naszym wysokim poziomem integracji systemów oraz solidnym wsparciem technicznym, dostarczając tym samym niezastąpionych platform. Nasi klienci są gwarantowani efektywną, bezpieczną i skalowalną infrastrukturę niezbędną do osiągnięcia kolejnych przełomów w swoich dziedzinach.