Vårt företagande på Aethlumis handlar om att göra industrier smarta. Genom vårt samarbete med ledande aktörer som HPE, Dell och Huawei får vi också erfarenhet av de tekniska kraven inom dagens AI-forskning. Med organisationer inom finans, tillverkning och energi som driver gränserna för det möjliga genom att skapa egna stora språkmodeller och simulera komplexa fysikaliska system har de alla ett gemensamt problem: att skala forskningskapaciteten både effektivt och hållbart. Här är övergången till arkitekturen OAM (Open Accelerator Module) GPU-servrar inte bara fördelaktig, utan också nödvändig.
Bryta täthetsbarriären för seriell forskning.
Forskning inom AI är en iterativ process. Framsteg kräver förmågan att utföra omfattande experiment, bygga större modeller och arbeta med stora datamängder samtidigt. Äldre serverdesigner, de som endast kan rymma ett fåtal GPU:er i ett chassi, leder till en fysisk utbredning som är dyr och ineffektiv. Denna täthetsbarriär övervinns av OAM-servrar. De minskar beräkningsinfrastrukturens storlek avsevärt genom att passa åtta, sexton eller fler GPU:er i en enda systemnod. För ett forskningslag innebär detta antingen att köra flera experiment samtidigt eller mycket snabbare individuella träningsjobb. Det är den direkta tolkningen av snabbare iterationscykler, vilket gör att forskare kan testa hypoteser och förbättra modeller på dagar istället för veckor – en ovärderlig fördel inom snabbt utvecklade områden.
Modularitet: Infrastruktur-Projektledningsrörlekens konsekvens
Forskningsbehov förblir inte konstanta. Ett team kan behöva snabbt byta mellan projekt, till exempel ett datorseende-projekt, en genomisk analys och en NLP-utforskning. Fastkonfigurerade system av traditionell karaktär kan orsaka fragmentering eller flaskhalsar när det gäller resurser. Den operativa flexibiliteten hos OAM-baserade servrar har aldrig tidigare upplevts eftersom de är modulära. Beräkningsresurser kan delas och distribueras dynamiskt. En kvantitativ forskningsgrupp vid en bank kan tilldela resurser till ett tidsbegränsat riskmodelleringsprojekt och därefter omfördela exakt samma OAM-moduler till ett AI-projekt inom bedrägeriidentifiering utan avbrott. Denna flexibilitet, som hanteras av avancerad integration, innebär att kostsam hårdvara utnyttjas maximalt och att infrastrukturen anpassas till kraven i forskningspipelinen när dessa förändras.
Öppen ekosystemframtidssäkring.
Beslutet att följa en flerårig forskningsvägledning med proprietär och sluten hårdvaruarkitektur är en risk. Teknik utvecklas mycket snabbt och beroende av en enskild leverantör kan kväva innovation och leda till orimliga kostnader. Det öppna standardformatet, som är kärnan i OAM-arkitekturen, utgör en strategisk säkerhetsåtgärd. Det skapar ett konkurrenskraftigt ekosystem med flera leverantörer av acceleratorkort och värdsystem. För våra kunder innebär detta möjligheten att välja komponenter av högsta klass samt att kunna integrera framtida generationer av GPU:er eller specialdesignade AI-acceleratorer från andra leverantörer till sin redan befintliga infrastruktur. Denna öppna modell, stödd av plattformarna från våra partners, skyddar långsiktiga forskningsinvesteringar och gör de senaste innovationerna tillgängliga så att forskningskapaciteten kan förbli i framkant.
Befrämjar betydelsefull och långvarig forskning.
Inte minst handlar skalning av forskning inte bara om rå effekt utan möjliggör också samarbete och totala ägarkostnader. Den högdensitiva strukturen hos OAM:er, som är konsoliderad, kan användas för att skapa delade och centrala AI-forskningskluster. Olika grupper inom ett tillverkningsföretag, såsom självkörande robotik, prediktiv underhåll och optimering av supply chain, kan ha tillgång till en enda kraftfull resurspool på ett säkert sätt. Dessutom innefattar högdensitetssystem avancerade kylsystem (såsom vätskekylning), vilka inte är valfria utan nödvändiga för att uppnå stabilitet och hållbarhet. Deras driftskostnader är lägre tack vare deras betydligt högre energieffektivitet jämfört med luftkylda rack, och det överensstämmer med grön teknik-ideal som allt mer betyder för framsynthetsinriktade forskningsinstitutioner.
Sagt på ett enkelt sätt markerar OAM GPU-servrar nästa steg i utvecklingen från enskilda beräkningsenheter till ett skalbart, mångsidigt och öppet forskningsverktyg. De utgör det underliggande systemet som gör att kapaciteten inom AI-forskning kan växa kontinuerligt i takt med ambitionerna. Hos Aethlumis kombinerar vi denna kraftfulla hårdvara med vår höga nivå av systemintegration och gedigen teknisk support för att erbjuda dessa oersättliga plattformar. Våra kunder får garanterat den effektiva, säkra och skalbara infrastruktur som krävs för att göra nästa genombrott inom sina respektive områden.