Inverkan av högdensitets GPU-servrar på AI-forskning och utveckling

GPU-servrar och deras inverkan på AI-forskning och utveckling.

Takten i vilken AI forskning och utveckling (R&D) utvecklas snabbare än någonsin tidigare, eftersom större datamängder, mer komplexa neuronnätverksarkitekturer och behovet av snabba experiment har ökat. De traditionella serverkonfigurationerna är långsamma att anpassa sig till detta eftersom de inte kan erbjuda den bearbetningskapacitet som krävs för beräkningsintensiva uppgifter eller flexibiliteten som forskarlag kräver. GPU-servrar med hög densitet har varit en spelomvändare genom att lösa dessa problem genom att integrera större bearbetningskraft i ett litet utrymme.

Parallellbearbetning, eller snarare, oöverträffad: Acceleration av modelliteration

Modellträning och testning är den mest grundläggande delen av AI-forskning och utveckling och bygger på parallellbearbetning för att beräkna stora mängder data. Den höga densiteten i gpu-servererna kombinerar ett fåtal kärnor från gpu:erna till en enda enhet, vilket ger dem möjlighet att utföra tusentals beräkningar parallellt. Denna parallellism minskar modellträning till ett minimum: vad som tidigare tog veckor med traditionella servrar kan idag tränas på dagar eller till och med timmar. Ett exempel är en studie om utvecklingen av en AI-modell för prediktiv underhållsplanering inom tillverkningsindustrin som på samma tidshorisont kan genomföra tre gånger fler designvariationer, vilket snabbar upp processen från prototyp till implementering. Optimalt har Aethlumis gjort dessa servrar kompatibla med hårdvara från HPE, Dell och Huawei, så att GPU-resurser inte slösas bort på grund av kompatibilitetsbegränsningar, vilket är avgörande för forsknings- och utvecklingsteam där varje minut av driftstopp innebär en fullständig förlust av framsteg.

Större samarbetsverkan: Empowerment för forskningslag.

Forskning och utveckling inom AI är nästan aldrig ett enskilt projekt; team av forskare, ingenjörer och dataanalytiker måste kunna dela resurser och samarbeta i realtid. GPU-servrar med hög densitet erbjuder flera användare tillgång, vilket innebär att en grupp med mer än en användare kan använda en enda server för att genomföra experiment, testa algoritmer och analysera resultat samtidigt. Detta eliminerar isolerade hårdvarulösningar och väntetider för resursåtkomst. Ett exempel: ett finansiellt R&D-team som bygger algoritmiska handelsmodeller kan ha dataanalytiker som testar funktionsalgoritmer och ingenjörer som testar modellernas prestanda, alla samlade på en enda server med hög densitet. Aethlumis säkra systemintegration, som är inbyggd, gör det möjligt att säkerställa dataprivatheten vid samarbete, och tillgängligheten till experters teknisk support i rätt tid innebär inte något besvär vid åtkomst eller användning, så att forskningsprocesserna inte avbryts.

Optimerad TCO: Prestanda kontra pris.

AI:s forsknings- och utvecklingsbudgetar är ofta begränsade, och kostnadseffektivitet är en av de centrala aspekterna. Den typen av server, känd som högdensitetsserver, är mycket fördelaktig när det gäller totalägandokostnad (TCO), eftersom den ger maximala fördelar vad gäller prestanda per kvadratfot och minskar mängden förbrukad el. Högdensitetssystem sparar upp till 40 procent av utrymmesbehovet i datacentralen jämfört med traditionella, mer sparsamma serverfarmar, vilket minskar kostnader för hyra, kylning och infrastruktur. Dessutom är deras strömförsörjning optimerad (de använder våra partners energieffektiva hårdvaror) och sparar 20–25 procent av elförbrukningen utan att påverka prestandan. Om man tar exempelvis energisektorns forsknings- och utvecklingsorganisationer som fokuserar på AI-baserade modeller för att förutsäga förnybar energi, innebär det att de kan lägga mer pengar på innovation istället för driftskostnader.

R&D-fördelar som är branschspecifika: Anpassade av Aethlumis.

Aethlumis skarpa förståelse av finans-, tillverknings- och energibranschen resulterar i att högdensitets GPU-servrar modifieras för att möta särskilda R&D-krav:

Finans: Låg latens och säker bearbetning av högdensitets servrar är en värdefull tillgång vid utveckling av riskbedömningsmodeller eller bedrägsdetekteringsalgoritmer, eftersom dessa snabbt kan testas i komplexa situationer och uppfyller höga regulatoriska krav.

Tillverkning: För att bygga AI-drivna lösningar för kvalitetsproblem eller produktionsoptimering använder team högdensitets-GPU:er för att bearbeta sensordata i realtid och därmed skapa lösningar som minimerar felaktigheter och maximerar effektiviteten.

Energi: Högdensitets servrar påskyndar forskningen kring nätsoptimering och prognosticering av hantering av förnybar energi genom variabla datamängder från solpaneler eller vindkraftverk, för att optimera modeller som maximerar energianvändningen och hållbarheten.

Slutsats

GPU-server med hög densitet förändrar AI-forskning och utveckling genom att erbjuda oöverträffad databehandlingskapacitet, större samarbetsmöjligheter och prisvärdhet, vilket är nödvändigt för organisationer som vill behålla sin konkurrenskraft på marknaden. Samarbetet med HPE, Dell och Huawei säkerställer att Aethlumis-servrar byggs på tillförlitlig och innovativ hårdvara, och integrationen av system, intresse för grön teknik samt kunskap om de särskilda kraven inom finansvärlden, tillverkningsindustrin och energisektorn ser till att Aethlumis-servrar möter efterfrågan inom alla dessa områden. GPU-servrar med hög densitet är inte bara hårdvara för AI-forskning och utveckling, utan kan fungera som en motor för snabbare innovationer, smartare experiment och mer meningsfulla resultat.