Вплив серверів високої щільності GPU на дослідження та розробки в галузі штучного інтелекту

Сервери GPU та їхній вплив на дослідження та розробки в галузі штучного інтелекту.

Швидкість, з якою ШІ дослідження та розробки (R&D) розвиваються швидше, ніж будь-коли раніше, оскільки зросла кількість наборів даних, ускладнилися архітектури нейронних мереж і посилився попит на швидкі експерименти. Традиційні серверні конфігурації відстають, оскільки не можуть забезпечити достатню обчислювальну потужність для ресурсомістких завдань і гнучкість, необхідну для командної роботи. Високопродуктивні GPU-сервери стали проривом, адже вирішили ці проблеми, помістивши значно більшу обчислювальну потужність у меншому просторі.

Паралельна обробка, точніше, безпрецедентне прискорення ітерацій моделей.

Навчання та тестування моделей є найосновнішим елементом досліджень та розробок в галузі штучного інтелекту і ґрунтується на паралельній обробці величезних обсягів даних. Висока щільність GPU-серверів поєднує кілька ядер графічних процесорів у єдиний блок, забезпечуючи можливість виконання тисяч обчислень одночасно. Ця паралельність скорочує час навчання моделі до мінімуму: те, що раніше займало тижні на традиційних серверах, тепер можна навчити за дні або навіть години. Наприклад, дослідження з розробки моделі ШІ для передбачуваного технічного обслуговування в обробній промисловості може реалізувати втричі більше варіантів проектування в той самий період, прискорюючи процес від прототипу до впровадження. Оптимальною є сумісність цих серверів Aethlumis із апаратним забезпеченням HPE, Dell та Huawei, завдяки чому ресурси GPU не витрачаються марно через обмеження сумісності — особливо важливо для команд R&D, де кожна хвилина простою означає втрату всього прогресу.

Підвищена спільна ефективність: підтримка науково-дослідних груп

Дослідження та розробка штучного інтелекту майже ніколи не є проектом одного окремого учасника; команди дослідників, інженерів та фахівців з обробки даних мають бути здатними спільно використовувати ресурси та працювати разом у реальному часі. Сервери з високою щільністю GPU забезпечують доступ кількох користувачів, завдяки чому група з більш ніж одного користувача може використовувати один сервер для проведення експериментів, тестування алгоритмів та аналізу результатів одночасно. Це усуває ізольовані апаратні конфігурації та очікування доступу до ресурсів. Один із прикладів: фінансова команда НДДКР, яка створює моделі алгоритмічного трейдингу, може мати фахівців з даних, що тестують алгоритми інженерії ознак, та інженерів, які перевіряють продуктивність моделей, усіх розташованих на одному високощільному сервері. Вбудована захищена система інтеграції Aethlumis дозволяє забезпечити конфіденційність даних під час співпраці, а своєчасна технічна підтримка експертів не створить незручностей під час доступу чи функціонування, і процеси досліджень не будуть перервані.

Оптимізована загальна вартість володіння: продуктивність порівняно з доступністю.

Бюджети на НДД у галузі штучного інтелекту часто обмежені, а ефективність витрат є однією з ключових складових. Тип сервера, відомий як високощільний сервер, дуже вигідний з точки зору загальної вартості володіння, оскільки забезпечує максимальні переваги щодо обчислювальної потужності на квадратний метр та обмежує обсяг споживаної електроенергії. Високощільні системи скорочують потребу у місці в центрі обробки даних до 40 відсотків порівняно з традиційними розрідженими фермами серверів, що дозволяє економити на оренді, охолодженні та інфраструктурних витратах. Крім того, їхня система енергопостачання оптимізована (вони використовують енергоефективне обладнання наших партнерів) і дозволяє економити 20–25% споживання електроенергії без жодного впливу на продуктивність. Якщо взяти приклад організацій з НДД у сфері енергетики, які займаються моделями на основі штучного інтелекту для прогнозування виробництва поновлюваної енергії, це означає, що вони зможуть витрачати більше коштів на інновації замість операційних витрат.

Переваги НДДК, що є галузево-специфічними: розроблено Aethlumis.

Глибоке розуміння фінансів, виробництва та енергетики компанією Aethlumis дозволяє модифікувати сервери з високощільними GPU для задоволення спеціальних потреб у НДДК:

Фінанси: низька затримка та безпечна обробка даних на серверах високої щільності є цінним активом у розробці моделей оцінки ризиків або алгоритмів виявлення шахрайства, оскільки їх можна швидко тестувати в складних ситуаціях і вони відповідають високим регуляторним стандартам.

Виробництво: для створення рішень на основі ШІ, які виявляють проблеми з якістю або оптимізують виробництво, команди використовують високощільні GPU для обробки в реальному часі даних із сенсорів, щоб створювати рішення, які мінімізують дефекти та максимізують ефективність.

Енергетика: сервери високої щільності прискорюють дослідження з оптимізації енергомереж та прогнозування управління відновлюваними джерелами енергії за допомогою змінних наборів даних із сонячних панелей чи вітрових турбін, щоб оптимізувати моделі, які максимізують використання енергії та сталість.

Висновок

Сервери високої щільності GPU змінюють концепцію НДДК у галузі штучного інтелекту, пропонуючи безпрецедентну потужність обробки, кращу співпрацю та доступність, що є необхідним для організацій, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними на ринку. Співпраця з HPE, Dell та Huawei забезпечує те, що сервери Aethlumis створені на основі надійного й інноваційного обладнання, а інтеграція системи, інтерес до екологічних технологій та глибоке розуміння специфічних вимог у сфері фінансів, виробництва та енергетики гарантують, що сервери Aethlumis відповідають вимогам усіх цих галузей. Сервери високої щільності GPU — це не просто апаратне забезпечення для команд НДДК у сфері штучного інтелекту, а справжній двигун швидших інновацій, розумніших експериментів і значущіших результатів.