Karmaşıklıkla birlikte Ai modeller (büyük dil modelleri (LLM'ler) ve bilgisayarlı görü) daha fazla hesaplama kaynağı gereksinimi doğurmuştur. Geleneksel sunucu mimarileri bu ihtiyaçlara yanıt veremez ve genellikle etkisiz kullanım, kaynak veya zaman israfına ya da model uygulamasının zaman almasına neden olur. Yüksek yoğunluklu GPU sunucuları artık bir zorunluluk haline gelmiştir ve mevcut yapay zeka modellerinin ihtiyaçlarına göre belirli avantajlar sunar.
Temel güçlü yönleri aşağıda sıralanmıştır:
Çok yönlü model Hesaplama Yoğunluğunun Daha İyi Ölçeklenebilirliği.
Yapay zeka modelleri de dahil olmak üzere algoritmalar, özellikle büyük dil modelleri (LLM) ve derin öğrenme modelleri, milyarlarca parametreyi işlemek için paralel olarak devasa miktarda işlem gücüne ihtiyaç duyar. Yüksek yoğunluklu GPU sunucuları, geleneksel sunuculara kıyasla katlanarak daha fazla işlem gücü sunan ve çok küçük bir fiziksel alana sahip olan yüksek performanslı birçok GPU'yu bir araya getiren kompakt sunuculardır. Bu ölçeklenebilir yoğunluk dönüştürücüdür: tek bir yüksek yoğunluklu veri sunucusu, daha önce büyük sayıda geleneksel veri merkezi sunucusu gerektiren iş yüklerinin eğitimini veya çıkarımını gerçekleştirmek için kullanılabilir ve yayvan veri merkezi kurulumlarının oluşumunu ortadan kaldırır. Bir örnek, üretim firmasının yapay zeka kalite kontrol sistemi olup (saatte binlerce ürün fotoğrafı), bu sistem yüksek yoğunluklu tek bir sunucuda çalışabilir ve HPE, Dell veya Huawei'nin optimize ayarlarının desteğiyle sunucu en iyi performansı sunabilir ve aşırı yüklendiğinde bile yavaşlamaz.
Kaynakların En İyileştirilmesiyle Finansman Kullanımının Optimize Edilmesi.
Yapay zekâ genellikle alternatif eğitim (kaynak yoğun) ve çıkarım (kaynak sınırlı ancak sürekli) görevlerini içerir. Kesin sunucular, çıkarım sürecinde grafik işleme birimlerini verimsiz kullanarak kaynak israfına neden olur. Bu durumla başa çıkmak için yüksek yoğunluklu GPU sunucular tercih edilir çünkü dinamik olarak aynı GPU kümesi üzerinde birden fazla yapay zekâ modeli veya görev çalıştırılabilir ve kaynak tahsisi dinamik olarak ayarlanabilir. Bu, veri bilimi ekiplerinin bir modeli test etmesine, ince ayar yapmasına ve çıkarımlar yaparak donanım kullanımını tek bir sistemle optimize etmesine olanak tanır. Bu durum, hem dolandırıcılık tespiti modelleri (çıkarım) hem de risk tahmini modelleri (eğitim) kullanan finansal kurumlar için sunucu sayısında, altyapı maliyetlerinde azalmaya yol açarken performans kaybı yaşanmaz.
Yapay Zekâ Operasyonlarının Yeşil Teknoloji Mühendisliği.
Yapay zeka faaliyetleri, özellikle enerji ve üretim alanlarında, artık sürdürülebilirliğe dayalı olarak değerlendirilmemektedir. Yakın aralıklı GPU sunucuları, Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) ile yapılan iş birliği sayesinde temin edilen verimli ekipmanlara ve verimli güç yönetimine dayanan yeşil teknoloji kavramlarını birleştirir. Yüksek yoğunluklu sistemler, geleneksel yayılmış sunuculara göre daha az güç kullanır çünkü hesaplama kaynaklarına odaklanır, güç israfını azaltır ve daha az soğutma gerektirir. Aethlumis tarafından detaylandırılan çözümlerle bu durum daha da daraltılmıştır: yüksek yoğunluklu sunucularımız, çoğu sisteme kıyasla yapay zeka görevi başına %30 kadar daha az enerji tüketir ve yapay zekâ destekli yenilenebilir enerji yapıları inşa eden enerji şirketlerinin veya karbon ayak izlerini azaltmak isteyen işletmelerin sürdürülebilirlik gereksinimlerine uygundur.
Garantili ve Güvenilir Görev Kritik Model Performansı.
Finans veya enerji gibi sektörler söz konusu olduğunda, yapay zeka çözümlerinin değerli verilerle çalışması veya kritik görevleri yerine getirmesi beklenir; bu nedenle güvenlik ve güvenilirlik pazarlık konusu olamaz. Aethlumis Yüksek Yoğunluklu GPU sunucuları hem şifrelenmiş veri aktarımı, erişim kontrolü gibi kurumsal düzeyde güvenli veri iletimini hem de ortak ekosistemimiz tarafından kapsamlı testlerden geçirilmesini hedefler ve model eğitiminde ile çıkarımda veri bütünlüğünü sağlar.
Sonuç
Gerçekten de, yoğun yapılı GPU sunucularının AI modellerinde yerini alınamayacak dört özelliği vardır: karmaşık tasarımların işlenme kapasitesinde ölçeklenebilirlik; kaynak verimliliği ve sürdürülebilirlik; ve güvenilirlik. Aethlumis'in HPE, Dell ve Huawei ile iş birliği, finans, üretim ve enerji alanlarına yönelik yaklaşımımızla birleştiğinde bu sunucuların yalnızca teknik olarak gelişmiş olmalarını değil, aynı zamanda gerçek iş gereksinimlerine uygun hâle getirilmesini de sağlayacaktır. Yoğun yapılı GPU sunucuları, kuruluşların AI modellerinin tüm avantajlarından verimlilik, sürdürülebilirlik ve güvenlikten ödün vermeden yararlanmak istedikleri durumda nihai çözüm olacaktır.
