Med ökad komplexitet hos AI modeller (stora språkmodeller (LLM) och datorseende) har blivit ett krav på fler datorkraftresurser. De traditionella serverarkitekturerna kan inte tillgodogöra sig dessa behov och tenderar att leda till ineffektiv användning, slöseri med resurser eller tid, eller tidskrävande modellimplementering. GPU-servrar med hög densitet är nu en nödvändig lösning och erbjuder särskilda fördelar baserat på behoven hos befintliga AI-modeller.
Deras främsta styrkor anges nedan:
Bättre skalbarhet av mångfacetterad modellberäkningsdensitet.
Algoritmerna, särskilt AI-modeller som LLM:er och djupinlärningsmodeller, kräver enorma mängder parallellbearbetning för att hantera miljarder parametrar. GPU-servrar med hög densitet är kompakta servrar som kombinerar ett stort antal högpresterande GPU:er, vilket ger exponentiellt mer beräkningskraft och upptar mycket mindre fysiskt utrymme än konventionella servrar. Denna skalningsdensitet är disruptiv: en enda dataserver med hög densitet kan användas för att träna eller köra inferensarbetsbelastningar som tidigare krävde ett stort antal traditionella datacenterservrar, och eliminerar därmed behovet av omfattande datacenterinstallationer. Ett exempel är ett kvalitetskontrollsystem baserat på artificiell intelligens hos ett tillverkningsföretag (flera tusen bilder på produkter per timme), som kan köras på en enda server med hög densitet, och med hjälp av optimerade inställningar från HPE, Dell eller Huawei kan servern erbjuda bästa prestanda och inte sakta ner vid överbelastning.
Optimal nyttjande av finanser för att minimera slöseri.
Artificiell intelligens innebär vanligtvis alternativa uppgifter såsom träning (resurskrävande) och inferens (resursbegränsad men kontinuerlig). Exakta servrar tenderar att slösa bort grafikbearbetningsenheter under inferens, vilket är en form av resursslöseri. Högdensitets-GPU-servrar används för att hantera detta eftersom det dynamiskt går att köra flera AI-modeller eller uppgifter på samma GPU-kluster och resursallokeringen kan justeras dynamiskt. Det innebär att datavetenskapsteam kan testa en modell, finjustera den och dra slutsatser för att optimera hårdvaruutnyttjandet med ett enda system. Detta leder till färre servrar, minskade infrastrukturkostnader och ingen förlust i prestanda, särskilt för finansiella institutioner som använder både bedrägeriidentifieringsmodeller (inferens) och riskprediktionsmodeller (träning).
Grön teknikteknik för AI-operationer.
AI-aktiviteterna anses inte längre vara förankrade i hållbarhet, särskilt vad gäller energi och produktion. GPU-servrar med tät placering integrerar konceptet grön teknik, vilket bygger på effektiv utrustning tillgänglig genom samarbete med Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) och effektiv elkraftshantering. Högdensitetssystem använder mindre energi än konventionella spridda servrar, eftersom de fokuserar på beräkningsresurser, minskar energiförluster och kräver mindre kylning. Detta förstärks ytterligare av lösningarna som presenteras av Aethlumis: våra högdensitetsservrar förbrukar upp till 30 procent mindre energi per AI-uppgift jämfört med de flesta system, vilket passar hållbarhetskraven hos energiföretag som bygger AI-drivna ramverk för förnybar energi eller företag som vill minska sin koldioxidpåverkan.
Säkerställd och pålitlig prestanda för kritiska modeller.
När det gäller branscher såsom finans eller energi är AI-lösningar troligen att arbeta med värdefull data eller utföra uppgifter av kritisk betydelse – säkerhet och tillförlitlighet är inte förhandlingsbara. Aethlumis högdensitets GPU-servrar riktar sig till båda dessa aspekter: de erbjuder säker datatransfer på företagsnivå (krypterad datatransfer, åtkomstkontroll) och har genomgående testats av vår partners ekosystem, samt säkerställer dataintegritet under modellträning och inferens.
Slutsats
Det måste erkännas att det finns fyra egenskaper hos GPU-servrar med hög densitet som inte kan ersättas i AI-modeller: skalbarhet när det gäller bearbetningskapacitet för komplexa konstruktioner; resurseffektivitet och hållbarhet; samt tillförlitlighet. Samarbetet mellan Aethlumis och HPE, Dell och Huawei, kombinerat med vår inriktning på finans-, tillverknings- och energisektorn, kommer att säkerställa att dessa servrar inte bara är tekniskt avancerade utan även anpassade efter verkliga affärskrav. GPU-servrar med hög densitet kommer att vara den slutgiltiga lösningen för organisationer som vill dra full nytta av sina AI-modeller utan att offra effektivitet, hållbarhet och säkerhet.
