Влияние серверов высокой плотности с GPU на исследования и разработки в области ИИ

Серверы GPU и их влияние на исследования и разработки в области ИИ.

Темп, с которым ИИ исследования и разработки (R&D) развиваются быстрее, чем когда-либо прежде, поскольку возросло количество наборов данных, усложнились архитектуры нейронных сетей и появилась необходимость в проведении быстрых экспериментов. Традиционные серверные конфигурации медленно адаптируются, поскольку они не могут обеспечить достаточную вычислительную мощность для ресурсоемких задач и гибкость, необходимую для командных исследований. Серверы с высокой плотностью GPU стали прорывом, так как решили эти проблемы, объединив большую вычислительную мощность в небольшом пространстве.

Параллельная обработка, или скорее, беспрецедентное ускорение итераций моделей.

Обучение и тестирование моделей — это базовый элемент исследований и разработок в области ИИ, основанный на параллельной обработке для вычисления огромных объемов данных. Высокая плотность серверов GPU объединяет несколько ядер GPU в один блок, обеспечивая возможность одновременного выполнения тысяч вычислений. Такой параллелизм сокращает время обучения модели до минимума: то, что раньше занимало недели на традиционных серверах, сегодня можно обучить за дни или даже часы. Например, исследование по разработке модели ИИ для прогнозирующего технического обслуживания в производственной отрасли может пройти в 3 раза больше вариантов проектирования в тот же временной период, ускоряя процесс от прототипа до внедрения. Оптимально, Aethlumis сделала эти серверы совместимыми с оборудованием HPE, Dell и Huawei, чтобы ресурсы GPU не тратились впустую из-за узких мест совместимости, что особенно важно для команд исследований и разработок, где каждая минута простоев означает потерю прогресса.

Повышенная эффективность сотрудничества: расширение возможностей исследовательских команд.

Исследования и разработки в области ИИ почти никогда не являются проектом одного человека; команды исследователей, инженеров и специалистов по данным должны иметь возможность совместно использовать ресурсы и работать вместе в режиме реального времени. Серверы с высокой плотностью GPU обеспечивают многопользовательский доступ, при котором группа из более чем одного пользователя может одновременно использовать один сервер для проведения экспериментов, тестирования алгоритмов и анализа результатов. Это позволит устранить изолированные аппаратные конфигурации и ожидание доступа к ресурсам. Один из примеров: команда исследователей в финансовой сфере, создающая модели алгоритмической торговли, может включать специалистов по данным, тестирующих алгоритмы инженерии признаков, и инженеров, проверяющих производительность моделей, все они могут работать на одном высокопроизводительном сервере. Встроенная защищённая система интеграции Aethlumis обеспечивает конфиденциальность данных при совместной работе, а своевременная техническая поддержка экспертов не вызовет неудобств при доступе или функционировании, и исследовательские процессы не будут прерываться.

Оптимизированная совокупная стоимость владения: производительность против доступности.

Бюджеты на НИОКР в области ИИ зачастую ограничены, и эффективность затрат является одним из ключевых аспектов. Серверы высокой плотности очень выгодны с точки зрения совокупной стоимости владения, поскольку обеспечивают максимальную вычислительную мощность на квадратный метр площади и ограничивают объём потребляемой энергии. Системы высокой плотности сокращают потребность в пространстве центра обработки данных до 40 процентов по сравнению с традиционными разреженными серверными фермами, что позволяет сэкономить на аренде, охлаждении и инфраструктурных расходах. Кроме того, их система энергоснабжения оптимизирована (используется энергоэффективное оборудование наших партнёров) и позволяет сэкономить 20–25% потребления электроэнергии без ущерба для производительности. Если рассмотреть в качестве примера организации в энергетическом секторе, занимающиеся НИОКР и использующие модели ИИ для прогнозирования выработки возобновляемой энергии, это означает, что им удастся направить больше средств на инновации вместо операционных расходов.

Преимущества НИОКР, специфичные для отрасли: разработано под индивидуальный заказ компанией Aethlumis.

Глубокое понимание сферы финансов, производства и энергетики компанией Aethlumis позволяет модифицировать серверы с высокой плотностью GPU для удовлетворения особых требований НИОКР:

Финансы: низкая задержка и безопасная обработка данных на серверах с высокой плотностью являются ценным активом при разработке моделей оценки рисков или алгоритмов выявления мошенничества, поскольку они могут быстро тестироваться в сложных ситуациях и соответствовать высоким требованиям нормативных стандартов.

Производство: для создания решений на основе ИИ, направленных на устранение проблем качества или оптимизацию производства, команды используют GPU высокой плотности для обработки данных с датчиков в режиме реального времени, создавая решения, минимизирующие брак и максимизирующие эффективность.

Энергетика: серверы с высокой плотностью ускоряют исследования в области оптимизации электросетей и прогнозирования управления возобновляемыми источниками энергии за счёт обработки изменяющихся наборов данных с солнечных панелей или ветряных турбин, что позволяет оптимизировать модели для максимального использования энергии и обеспечения устойчивости.

Заключение

Серверы высокой плотности с GPU меняют концепцию исследований и разработок в области ИИ, обеспечивая беспрецедентную вычислительную мощность, более тесное сотрудничество и доступность, что необходимо организациям, заинтересованным в сохранении конкурентоспособности на рынке. Сотрудничество с HPE, Dell и Huawei гарантирует, что серверы Aethlumis создаются на основе надёжного и инновационного оборудования, а интеграция системы, интерес к «зелёным» технологиям и понимание специфических требований сфер финансов, производства и энергетики обеспечивают соответствие серверов Aethlumis запросам всех этих отраслей. Серверы высокой плотности с GPU — это не просто оборудование для команд, занимающихся ИИ и НИОКР, они могут стать двигателем более быстрых инноваций, более продуманных экспериментов и получения более значимых результатов.