У міру ускладнення ШІ моделі (великі мовні моделі (LLM) та комп'ютерний зір) стали вимогою щодо більшої кількості обчислювальних ресурсів. Традиційні архітектури серверів не можуть задовольнити ці потреби і часто призводять до неефективного використання, втрат ресурсів або часу чи трудомісткої реалізації моделей. Наразі високощільні GPU-сервери є необхідним рішенням, і вони пропонують певні переваги залежно від потреб існуючих моделей штучного інтелекту.
Їхні основні переваги перераховані нижче:
Краща масштабованість обчислювальної щільності багатогранних моделей.
Алгоритми, зокрема моделі штучного інтелекту, такі як великі мовні моделі та моделі глибокого навчання, потребують масштабних обчислень, виконуваних паралельно, для роботи з мільярдами параметрів. Високопродуктивні GPU-сервери — це компактні сервери, що об'єднують величезну кількість потужних графічних процесорів, які пропонують експоненціально більшу обчислювальну потужність і займають значно менше фізичного простору, ніж традиційні сервери. Така щільність масштабування є революційною: один сервер високої щільності може використовуватися для навчання або виконання задач виводу, які раніше вимагали великої кількості звичайних серверів дата-центру, що усуває необхідність у розростанні інфраструктури дата-центрів. Наприклад, система контролю якості на підприємстві з використанням штучного інтелекту (тисячі зображень продуктів на годину) може працювати на одному сервері високої щільності, а завдяки оптимізованим налаштуванням від HPE, Dell або Huawei сервер забезпечить найкращу продуктивність і не буде уповільнюватися під надмірним навантаженням.
Оптимальне використання фінансів для мінімізації втрат.
Штучний інтелект зазвичай передбачає альтернативне навчання (вимогливе до ресурсів) та висновування (обмежені ресурси, але постійні). Точні сервери мають тенденцію марнувати графічні процесори під час висновування — це форма витрати ресурсів. Високопродуктивні GPU-сервери використовуються для вирішення цього питання, оскільки динамічно кілька моделей або завдань ШІ можуть працювати на одному кластері GPU, а розподіл ресурсів може коригуватися динамічно. Це означає, що команди з даних можуть тестувати модель, доопрацьовувати її та робити висновки для оптимізації використання апаратного забезпечення за допомогою однієї системи. Це зменшує кількість серверів, скорочує витрати на інфраструктуру та не призводить до втрати продуктивності у випадку фінансових установ, які використовують моделі виявлення шахрайства (висновування) та моделі прогнозування ризиків (навчання).
Екологічна техніка проектування операцій ШІ.
Діяльність у сфері ШІ більше не вважається стійкою, особливо в енергетиці та виробництві. Щільно розташовані сервери GPU поєднують концепції зелених технологій, які ґрунтуються на ефективному обладнанні, доступному завдяки партнерству з Aethlumis (HPE, Dell, Huawei), та ефективному управлінні енергоспоживанням. Системи високої щільності споживають менше енергії, ніж традиційні розподілені сервери, оскільки зосереджені на обчислювальних ресурсах, зменшують витрати енергії та потребують меншого охолодження. Це ще більше підсилюється рішеннями, запропонованими Aethlumis: наші сервери високої щільності споживають приблизно на 30 відсотків менше енергії на одну задачу ШІ, порівняно з більшістю інших систем, що відповідає вимогам стійкості енергетичних компаній, які створюють системи відновлюваної енергії на основі ШІ, або бізнесів, які прагнуть зменшити свій вуглецевий слід.
Гарантована та надійна продуктивність критичних за важливістю моделей.
Коли мова йде про такі сектори бізнесу, як фінанси чи енергетика, рішення на основі штучного інтелекту, як правило, працюють з цінними даними або виконують критично важливі завдання — безпека та надійність тут не підлягають обговоренню. Високопродуктивні GPU-сервери Aethlumis створені для обох цих аспектів: вони забезпечують корпоративний рівень безпечного перенесення даних (шифрований обмін даними, контроль доступу) і ретельно протестовані нашою екосистемою партнерів, гарантуючи цілісність даних під час навчання моделей та їх використання.
Висновок
Справедливо, що існують чотири характеристики серверів з високою щільністю GPU, які не можуть бути замінені в моделях штучного інтелекту: масштабованість у обробці здатності складних розробок; ефективність використання ресурсів та сталість; і надійність. Співпраця Aethlumis з HPE, Dell та Huawei, поєднана з нашим підходом до сфери фінансів, виробництва та енергетики, забезпечить те, що такі сервери будуть не лише технічно передовими, але й адаптованими до вимог реального бізнесу. Сервери з високою щільністю GPU стануть остаточним рішенням для організацій, які хочуть повною мірою насолоджуватися плодами своїх моделей штучного інтелекту без утрати ефективності, сталості та безпеки.
