Paano Pinahuhusay ng OAM GPU Server ang Kahusayan sa Pagsukat sa mga AI Workload

Ang mga modernong workload ng batay-sa-data na kapaligiran (pagsasanay ng mga modelo ng AI at real-time predictive analytics) ay hindi maihahambing sa kanilang pangangailangan sa lakas ng pag-compute. Ang mga tradisyonal na sistema ng server ay madaling lumagpas at maging mabagal, na nagdudulot ng pagkakagulo, mahabang oras ng pagproseso, at mataas na gastos sa operasyon. Ito ay isa sa mga pinagmumulan ng kawalan ng kahusayan sa mga negosyo sa loob ng sektor ng pananalapi, pagmamanupaktura, at enerhiya, kung saan ang bilis at katumpakan ng mga negosyo ay dalawang pamantayan na direktang nagtatakda sa kakayahang mapagkumpitensya ng mga negosyo. Ipaglabas Open Accelerator Module (OAM) GPU servers : ito ay isang partikular na inunlad na produkto at ginagamit ng Aethlumis ang malapit nitong ugnayan sa mga higante sa industriya tulad ng HPE, Dell, at Huawei upang ihatid ang mga komponenteng estado ng sining na ito sa merkado.

Ang kahinaan ng mga tradisyonal na disenyo ng GPU server.

Bago magpatuloy upang makakuha ng mga benepisyo mula sa OAM, kailangang malaman kung bakit hindi angkop ang karaniwang GPU server sa mga workload ng AI. Ang mga tradisyonal na arkitektura na karaniwang gumagamit ng mga graphics card batay sa PCIe ay may ilang likas na limitasyon tulad ng limitadong bandwidth sa pagitan ng mga graphics card at sentral na processor, matigas na form factor na nagpapahirap sa pagsukat, at mahinang pagganap sa init habang isinasagawa ang mga operasyon na may mataas na intensidad.

Mga Makabuluhang Benepisyo ng OAM GPU Server sa Produktibidad ng AI.

Ang mga OAM GPU server ay sumusulong sa mga puwang na ito gamit ang inobatibong disenyo, na nakabatay sa tatlong pangunahing haligi na nag-ee-encourage sa kahusayan:

Mataas na bandwidth na interconnects para mapabilis ang paggalaw ng datos.

Gumagamit ang OAM ng mga teknolohiyang interconnect sa kasalukuyang henerasyon (tulad ng NVLink at OpenCAPI) upang maiwasan ang mga limitasyon ng PCIe bus, na nagpapahintulot sa mabilisang komunikasyon nang diretso sa pagitan ng mga GPU at iba pang chip. Ito ay nangangahulugan ng mas malaking pagbawas sa latency ng data transfer na lubhang mahalaga para sa AI workload na umaasa sa paglipat ng malalaking hanay ng datos sa pagitan ng mga processing unit. Gamit ang halimbawa ng isang deep learning model na sinasanay gamit ang mga larawan, maaari itong maging 30-40 porsiyento mas mabilis sa mga OAM server kung saan walang bottleneck sa pag-access sa datos ng pagsasanay ng mga GPU. Sa pamamagitan ng pagsasama ng OAM at mga hardware vendor na inihahatid ng HPE, Dell, at Huawei, tinitiyak ng Aethlumis na magkakaugnay nang maayos ang mga interconnect na ito, at aalisin ang mga problema sa katugmaan na karaniwang nagiging sanhi ng pagkabigo ng isang handa nang solusyon.

On-demand Scalability sa Mga Pangangailangan ng Workload.

Ang mga proyekto ng AI ay hindi natatapos—maaaring magsimula ang mga kumpanya sa pagsubok ng maliit na modelo at lumago upang masakop ang buong organisasyon sa loob lamang ng isang gabi. Pinapayagan ng modular na disenyo ng OAM ang mga organisasyon na palawakin ang server infrastructure sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-upgrade ng GPU, memory, at storage nang hindi kinakailangang isagawa ang buong upgrade. Ang ganitong kalayaan ay nangangahulugan na ang mga kumpanya ay maaari lamang mamuhunan sa mga mapagkukunan na kailangan nila sa kasalukuyan at maaari pang umunlad kung tataas ang workload ng mga proseso ng AI. Ito ay nagbabago ng laro para sa mga kliyente sa sektor ng enerhiya na dapat gamitin ang data ng grid upang pamahalaan ang distribusyon ng napapanatiling enerhiya: maaari silang magsimula sa maliit na arkitektura ng OAM at paunlarin ito habang lumalawak ang kanilang koleksyon ng data nang hindi nabibigyan ito ng sobra at hindi nagkakaroon ng malaking gastos sa umpisa.

Optimized na Pagkonsumo ng Kuryente at Init.

Ang kargadong AI ay nagdudulot ng mataas na pagkarga sa server na nagiging sanhi ng labis na init na maaaring makahadlang sa pagganap at gumagamit ng higit pang enerhiya. Madaling kontrolin ang temperatura ng OAM servers kabilang ang pinabuting disenyo ng daloy ng hangin at direktang paglamig gamit ang likido, upang mapanatili ang mga bahagi sa perpektong temperatura. Hindi lamang ito nagpapataas ng katiyakan kundi binabawasan din ang paggamit ng kuryente: ang mga OAM solusyon na binuo ng Aethlumis bilang isang representasyon ng berdeng teknolohiya ay nangangailangan lamang ng hanggang 25 porsiyento ng kuryente kumpara sa tradisyonal na server na may graphics card upang maisagawa ang parehong gawain sa AI. Ito ay nangangahulugan na sa mga planta sa pagmamanupaktura na pinapatakbo ng 24/7 AI quality control systems, mas magiging mababa ang singil sa kuryente at mas mapapaliit ang carbon footprint.

Epekto sa Industriya: Mga OAM Solusyon na Tiyak sa Industriya ni Aethlumis.

Sapat na ang katotohanang may karanasan ang Aethlumis sa larangan ng paglilingkod sa mga industriya ng pananalapi, pagmamanupaktura at enerhiya upang matiyak na ang mga OAM GPU server ay hindi lamang mataas ang teknikal na antas kundi tiyak din para sa industriya:

Pananalapi: Ang OAM ay may mababang latency upang mapadali ang pagpoproseso ng datos sa merkado sa real-time upang suportahan ang algorithmic trading, pagmomolde ng panganib, at iba pang aplikasyon, upang matulungan ang mga kumpanya na gumawa ng desisyon sa split-second nang walang paglabag sa mga regulatibong kinakailangan. Ang ligtas na integrasyon ng Aethlumis ay nagagarantiya na ang kumpidensyal na pinansyal na datos ay hindi nawawala sa proseso ng AI computations.

Paggawa: Ang mga AI sa paggawa ay maaaring gamitin para sa prediktibong pagpapanatili at pag-optimize ng produksyon, na umaasa sa pagproseso ng malalaking dami ng datos mula sa sensor. Ang mga OAM server ay pinaikli ang oras ng pagpoproseso ng data mula sa ilang oras hanggang sa ilang minuto, na nagbigay-daan sa mga tagagawa na bawasan ang mga pagkakataong huminto ang operasyon at i-maximize ang throughput, na higit na napatuloy dahil sa agarang suporta teknikal na ibinigay ng Aethlumis upang maayos ang anumang isyu sa operasyon.

Enerhiya: Ang mga operasyon para sa pag-optimize ng grid at paghuhula sa enerhiyang renewable ay nangangailangan ng pagtatrabaho sa mga beriporma at napakalaking dami ng datos. Ang kakayahang umunlad ng OAM ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya ng enerhiya na pamahalaan ang mga pagbabago sa bigat ng datos, samantalang ang kahusayan nito ay nagpapahintulot na mas lalo pang maging berde ang enerhiya, isang bagay na unti-unting nagiging paksa ng pag-aalala sa larangan ng berdeng teknolohiya.

Buod: OAM GPU ang Tumbok-tulay patungo sa Tagumpay sa AI.

Ang OAM GPU servers sa mundo kung saan ang epektibidad ng AI ay direktang nakadepende sa pagtugon ng negosyo ay isang transformasyonal na solusyon. Ito ay nag-aalok ng solusyon upang mapalaya ang potensyal ng mga proyekto sa AI sa loob ng mga organisasyon sa pamamagitan ng pagtugon sa kanilang mga alalahanin tungkol sa bandwidth, scalability, at kapangyarihan. Ang Aethlumis ay nakipagsosyo rin sa HPE, Dell, at Huawei upang matiyak na ang mga mataas na kalidad na server na ito ay maibibigay nang may kasiguruhan, seguridad, at suporta sa teknikal na maaaring kailanganin ng mga kliyente sa mga sektor tulad ng pananalapi, pagmamanupaktura, at enerhiya. Ang mga OAM GPU server ay hindi lamang isang upgrade sa hardware dahil ang mga AI workload ay patuloy na lumalago sa kahusayan, kundi ito ay isang investisyon sa hinaharap ng kahusayan sa komputasyon.