Hur OAM GPU-servrar förbättrar beräkningseffektiviteten i AI-arbetsbelastningar

De moderna data-baserade miljöernas arbetsbelastningar (träning av AI-modeller och realtids prediktiv analys) är ojämförliga vad gäller deras krav på beräkningskraft. Traditionella serversystem tenderar att vara långsamma och dröjsmiga, vilket leder till blockeringar, lång bearbetningstid och höga driftskostnader. Detta är en av orsakerna till ineffektivitet bland företag inom finans-, tillverknings- och energisektorn, där hastighet och noggrannhet direkt avgör företagens konkurrenskraft. Introducera Open Accelerator Module (OAM) GPU-servrar : detta är en särskilt utvecklad produkt och Aethlumis utnyttjar sina nära relationer med industrigiganter som HPE, Dell och Huawei för att leverera dessa modernaste komponenter till marknaden.

Svagheterna i traditionella GPU-serverdesigner.

Innan man går vidare för att dra nytta av OAM bör det vara känt varför standard GPU-servrar inte är lämpliga för AI-arbetsbelastningar. De traditionella arkitekturerna som vanligtvis använder PCIe-baserade grafikkort har vissa inneboende begränsningar, till exempel begränsad bandbredd mellan grafikkorten och centrala processorenheter, ett stelt formfactor som gör det svårt att skala upp samt dålig termisk prestanda vid intensiva arbetsbelastningar.

Betydande fördelar med OAM GPU-servrar för AI-produktivitet.

OAM GPU-servrar kompenserar dessa brister med en innovativ design baserad på tre grundläggande pelare som främjar effektivitet:

Högbandsbreddsanslutningar för att snabba upp datarörelse.

OAM använder interconnect-tekniker från nuvarande generation (t.ex. NVLink och OpenCAPI) för att kringgå begränsningar i PCIe-bussen, vilket möjliggör höghastighets punkt-till-punkt-kommunikation mellan GPU:er och andra kretsar. Detta minskar dataöverföringslatensen avsevärt, vilket är särskilt viktigt för AI-arbetsbelastningar som förlitar sig på överföring av omfattande datamängder mellan bearbetningsenheter. Om man tar ett exempel med en modell för djupinlärning som tränas med bilddata kan den vara 30–40 procent snabbare på OAM-servrar där det inte finns några flaskhalsar vid GPU:n åtkomst till träningsdata. Genom att kombinera OAM och hårdvara från leverantörer som HPE, Dell och Huawei kommer Aethlumis att säkerställa att sådana anslutningar är mycket kompatibla med varandra, och kompatibilitetsproblem, som ofta gör standardlösningar problematiska, kommer att elimineras.

Skalbarhet efter behov utifrån arbetsbelastningskrav.

AI-projekt avslutas inte – företag kan börja med att testa en liten modell och sedan utöka till att täcka hela organisationen under natten. OAM:s modulära design gör det möjligt för organisationer att expandera serverinfrastrukturen genom att lägga till och uppgradera GPU:er, minne och lagring utan att behöva genomföra en fullständig uppgradering. En sådan flexibilitet innebär att företag endast behöver investera i de resurser de behöver just nu och ändå kunna skala upp om arbetsbelastningen för AI-processer ökar. Det är en spelomvändning för kunder inom energisektorn som måste använda nätdata för att hantera distributionen av förnybar energi: de kan starta med en liten OAM-arkitektur och skala den samtidigt som deras datainsamling expanderar, utan att överdimensionera och med minimala kostnader från början.

Optimerad ström- och värmeåtgång.

Den inladdade AI:n skapar en hög belastning på servern, vilket genererar mycket värme som kan störa prestandan och leda till ökad energiförbrukning. OAM-servrar kan enkelt regleras termiskt, inklusive förbättrat luftflödesdesign och direkt vätskekylning, vilket håller komponenterna vid idealiska temperaturer. Detta ökar inte bara tillförlitligheten utan minskar även effektförbrukningen: OAM-lösningarna som utvecklats av Aethlumis som en manifestation av grön teknik kräver upp till 25 procent av den effekt som en traditionell server med grafikkort skulle kräva för att utföra samma AI-uppgift. Det innebär att i fall av tillverkningsanläggningar som ägs av kontinuerliga AI-kvalitetskontrollsystem kommer elräkningen att minimeras, liksom koldioxidavtrycket.

Branschspecifik effekt: Branschspecifika OAM-lösningar av Aethlumis.

Det faktum att Aethlumis har erfarenhet inom finans-, tillverknings- och energibranscherna räcker för att säkerställa att OAM GPU-servrar inte bara är högtekniska utan även branschspecifika:

Finans: OAM har låg latens för att underlätta realtidsbearbetning av marknadsdata och därigenom stödja algoritmisk handel, riskmodellering och andra tillämpningar, vilket hjälper företag att fatta beslut på splittröd sekund utan att bryta mot regelkrav. Säker integration av Aethlumis säkerställer att konfidentiell finansiell data inte går förlorad under AI-beräkningar.

Tillverkning: KI i tillverkning kan användas för prediktiv underhåll och optimering av produktion, vilket bygger på behandling av stora mängder sensordata. OAM-servrarna minskade databearbetningstiderna från timmar till några minuter, vilket gjorde att tillverkare kunde minska driftstopp och maximera genomströmningen, och detta underlättades av den tidiga tekniska supporten från Aethlumis för att åtgärda eventuella driftsproblem.

Energi: Driftsoptimering och prognoser för förnybar energi innebär hantering av varierande och omfattande datamängder. OAM:s skalbara egenskap gör att energiföretag kan hantera variationer i databelastning, medan dess effektivitet bidrar till att energin blir grön – något som är allt viktigare med tanke på grön teknik.

Sammanfattning: OAM GPU – Språnbrett till KI-framgång.

OAM GPU-servrar i världen där effektiviteten hos AI direkt beror på företagets responsförmåga är en omvandlande lösning. De erbjuder en lösning för att låsa upp potentialen i AI-projekt inom organisationer genom att adressera deras behov av bandbredd, skalbarhet och energiförbrukning. Aethlumis har även samarbetat med HPE, Dell och Huawei för att säkerställa att dessa högkvalitativa servrar erbjuds med tillförlitlighet, säkerhet och teknisk support som kunder inom finans-, tillverknings- och energisektorn kan behöva. OAM GPU-servrarna är inte bara en hårdvaruuppgradering eftersom AI-arbetsbelastningar blir allt mer avancerade, utan det är en investering i framtiden för beräkningseffektivitet.