Finans, tillverkning och energi är andra snabbt växande områden inom det moderna digitala utrymmet som blir mer effektiva, säkrare och innovativa med hjälp av AI. Datahanteringsbehoven hos nya AI-program, som realtidsbedrägeriupptäckning, prediktiv underhållshantering eller smarta nätverksdrift, kräver ny datahanteringsprestanda och intelligent systemdesign. Det är här servrar driven av AI med 8 GPU:er förändrar trenderna och kan erbjuda hittills oanade mängder densitet, effektivitet och skalbarhet för AI-implementation på företagsnivå.
Ineffektiv jämförelse av densitet och effektivitet
Att balansera prestanda mot resursförbrukning är ofta inte möjligt med konventionella serversystem, särskilt när det gäller mycket komplexa AI-arbetsbelastningar som modellträning eller inferensarbetsbelastningar. 8-GPU AI-servrar är ett svar på detta eftersom de gör att en enskild nod kan vara mycket stor och ändå hanterbar. Dessa servrar är överlägsna eftersom de kan arbeta snabbare och i stor utsträckning minska informationslatensen genom att innehålla åtta högpresterande GPU:er i ett enda system. En sådan densitet är särskilt relevant inom områden som finans, där millisekunder räknas vid algoritmisk handel, eller tillverkning, där realtidsanalys som stöds av IoT-förfrågningar kan beräknas fall för fall.
Använda precision för att skala AI-arbetsbelastningar
Förutom rå kraft kan servrar med 8 GPU:er användas för att hantera arbetsbelastningar i en sofistikerad orkestrering och skalning. Nu finns möjligheten att genomföra flera AI-aktiviteter samtidigt, till exempel att träna en ny modell och utföra realtidsinferens utan att påverka företagens prestanda. Detta uppnås genom intelligenta mjukvaruskikt som kan dynamiskt allokera graden av GPU-användning, ange prioritet för kritiska arbetsbelastningar och minska inaktivitet. Till exempel inom energisektorn kan dessa servrar proaktivt övervaka sensordata, optimera nätlastinnehåll samt identifiera säkerhetshot, allt verksamt på endast en infrastruktur.
Den riktiga världen inom industrin
Vid Aethlumis har vi sett att distributionen av 8-GPU-servrar omdefinierar AI-distribution till våra kunder. Finans: Systemen hjälper banker att förbättra sina bedrägsmodeller genom att kunna bearbeta terabyte med transaktionsinformation på några timmar istället för dagar. De har också använts inom tillverkning där fabrikerna utnyttjat dem för att flytta digitala tvillingar som simulerar produktionslinjer, identifiering av flaskhalsar och optimera deras utnyttjande. Samtidigt kan 8-GPU-servrar, som används av energiföretag, hantera satellitbilder, sensornätverk och automatiskt förutsäga infrastrukturproblem och förnybar energi redan dagen innan det inträffar. Å andra sidan har vi dessa lösningar för att möta de individuella behoven inom varje bransch, inklusive efterlevnadsfärdiga säkerhetsinställningar och grön-teknik-vänliga skräddarsydda designlösningar, i samarbete med företag som HPE, Dell och Huawei.
Aethlumis: Fördel integrering och hållbarhet
Att distribuera 8-gpu AI-servrar innebär inte bara hårdvara utan en effektiv miljö för framtiden. Som systemintegratör är Aethlumis ett smart paket av högpresterande servrar, anpassade mjukvarulager och säkert nätverk samt skalbar lagring för att erbjuda färdiga lösningar inom artificiell intelligens. Mycket nära relationer med teknologipartners världen över har säkerställt att vi får tillgång till senaste teknik direkt efter lansering, och vår gröna applikation har fastslagit att vi prioriterar energieffektiva designlösningar, såsom vätskekylade serversystem som förbrukar mindre energi och har lägre driftskostnader. Som den första konsultorganisationen som erbjuder kontinuerliga tjänster och verksamhet inom teknikområdet hjälper vi företag att övervinna svårigheterna med AI-infrastruktur för att göra arbetsinsatsen trovärdig och långsiktig.
Tittar framåt
Utvecklingen av 8-gpu AIS-servern är en innovation mot mer centraliserad, effektiv och skalad kontroll av AI-belastning. Dessa system kommer att utgöra byggstenarna i företags AI-strategier, eftersom de kommer att kunna erbjuda snabbare insikter, sänka den totala ägardelen och vara mer anpassningsbara till nya utmaningar, eftersom modeller blir större och datavolymer ökar.