Pe măsură ce complexitatea Ai modelele (modele lingvistice mari (LLMs) și viziune computerizată) au devenit o cerință pentru resurse de calcul mai puternice. Arhitecturile tradiționale de server nu pot satisface aceste nevoi și tind să conducă la o utilizare ineficientă, risipă de resurse sau timp, respectiv implementare consumatoare de timp a modelelor. Serverele GPU cu densitate ridicată sunt acum o soluție necesară și oferă beneficii specifice în funcție de nevoile modelelor AI existente.
Principalele lor avantaje sunt enumerate mai jos:
Scalabilitate mai bună a Densității de Calcul pentru Modele Complexe.
Algoritmii, inclusiv modelele de inteligență artificială, în special modelele LLM și cele de învățare profundă, necesită cantități masive de procesare efectuate în paralel pentru a gestiona miliarde de parametri. Serverele GPU cu densitate ridicată sunt servere compacte care combină un număr foarte mare de GPU-uri performante, oferind o putere de calcul exponențial mai mare și ocupând un spațiu fizic mult mai mic decât serverele convenționale. Această scalare a densității este disruptivă: un singur server de date cu densitate ridicată poate fi utilizat pentru antrenarea sau inferența sarcinilor care anterior necesitau un număr mare de servere tradiționale din centre de date, eliminând astfel necesitatea unor instalații extinse de centre de date. Un exemplu este sistemul de control al calității bazat pe inteligență artificială al unei companii producătoare (mii de imagini cu produse pe oră), care poate funcționa pe un singur server cu densitate ridicată, iar cu ajutorul setărilor optimizate oferite de HPE, Dell sau Huawei, serverul poate oferi performanța maximă și nu se va încetini nici în condiții de suprasolicitare.
Utilizarea optimă a finanțelor pentru minimizarea risipei.
Inteligența artificială implică în mod tipic sarcini alternative de antrenament (intensiv în resurse) și inferență (limitate în resurse, dar continue). Serverele obișnuite tind să irosească unitățile de procesare grafică în timpul inferenței, o formă de risipă a resurselor. Serverele GPU cu densitate ridicată sunt utilizate pentru a aborda această problemă, deoarece dinamic pot rula mai multe modele sau sarcini AI pe același cluster GPU, iar alocarea resurselor poate fi ajustată dinamic. Aceasta înseamnă că echipele de data science pot testa un model, îl pot fine-tuna și pot face inferențe pentru a optimiza utilizarea hardware-ului printr-un singur sistem. Acest lucru duce la reducerea numărului de servere, la scăderea costurilor de infrastructură și la menținerea performanței, în cazul instituțiilor financiare care utilizează atât modele de detectare a fraudei (inferență), cât și modele de predicție a riscului (antrenament).
Ingineria verde a operațiunilor de inteligență artificială.
Activitățile AI nu mai sunt considerate ancorate pe durabilitate, în special în domeniul energiei și producției. Serverele GPU amplasate apropiat integrează conceptele tehnologiei verzi, care se bazează pe echipamente eficiente disponibile prin parteneriatul cu Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) și pe o gestionare eficientă a energiei. Sistemele cu densitate ridicată consumă mai puțină energie decât serverele convenționale răspândite, deoarece se concentrează pe resursele de calcul, reduc risipa de energie și necesită mai puțină răcire. Acest lucru este îngustat în continuare prin soluțiile elaborate de Aethlumis: serverele noastre cu densitate ridicată consumă până la 30 la sută mai puțină energie pe sarcina AI față de majoritatea sistemelor, ceea ce corespunde cerințelor de sustenabilitate ale companiilor energetice care construiesc cadre pentru energie regenerabilă bazate pe AI sau ale afacerilor care doresc să-și reducă amprenta de carbon.
Performanță garantată și fiabilă a modelului critic pentru misiune.
Atunci când este vorba despre sectoare de afaceri precum finanțele sau energia, soluțiile AI probabil vor lucra cu date valoroase sau vor executa sarcini esențiale — securitatea și fiabilitatea nu sunt negociabile. Serverele GPU High-density Aethlumis au fost concepute pentru ambele: oferă un nivel enterprise de transfer sigur al datelor (transfer criptat de date, controlul accesului) și au fost testate riguros de ecosistemul nostru de parteneri, asigurând integritatea datelor în timpul antrenării și inferenței modelelor.
Concluzie
Desigur, există patru caracteristici ale serverelor GPU cu densitate mare care nu pot fi înlocuite în modelele de inteligență artificială: scalabilitatea în capacitatea de procesare a designurilor complexe; eficiența resurselor și sustenabilitatea; și fiabilitatea. Colaborarea Aethlumis cu HPE, Dell și Huawei, combinată cu analiza noastră a domeniilor financiar, industrial și energetic, va asigura faptul că aceste servere nu sunt doar tehnologic avansate, ci și adaptate cerințelor reale ale afacerilor. Serverele GPU cu densitate mare vor reprezenta soluția finală pentru organizațiile care doresc să beneficieze pe deplin de rezultatele modelelor lor de inteligență artificială, fără a compromite eficiența, sustenabilitatea și securitatea.
