Shenzhen, Xitoy — 2025-yil 18-noyabr — Global AII hisoblash quvvati talabi o'sib bormoqda, Aethlumis bugun yangi flagman AI serverini, TG990V3 ni e'lon qildi. Yirik internet kompaniyalari, sun'iy intellekt tadqiqot institutlari va bulutli xizmat ko'rsatuvchilarda dastlabki bosqichdagi joriy etishni tugatgandan so'ng, TG990V3 keng qamrovli modelni o'qitishda sezilarli samaradorlik yutug'iga erishdi. Trillion parametrli yuklamalar bilan o'tkazilgan sinovlarda server umumiy o'qitish samaradorligini oldingi avlodga nisbatan 40% ga yaxshiladi, o'qitish tsikllari esa 30%–32% qisqartirildi.
AI infratuzilmasi yangi burilish nuqtasiga yetib keldi
O'ttiz yildan ikki trillion parametrgacha kengaygan modellar hajmi algoritm taraqqiyoti bilan hisoblash infratuzilmasi orasidagi bo'shliq yanada aniq ko'rinib turmoqda. Aethlumis CEOsi Vang Qixang taqdimot chog'ida ta'kidladi:
katta modellar evolyutsiyasi an'anaviy infratuzilma yangilanish tezligidan oshib ketdi. TG990V3 AI jamoalari yana ham tezroq va barqaror ishlashlari uchun qo'shimcha apparat xarajatlari yoki quvvat iste'molini oshirmasdan, yuqori samaradorlikdagi o'qitishni ta'minlash uchun mo'ljallangan.
Sanoat tahlilchilari AI-serverlar raqobatining to'g'ridan-to'g'ri apparatlar yig'ilishidan tizim darajasidagi arxitektura optimallashtirishga o'tganini aytishadi va bu yo'nalishni TG990V3 aks ettiradi.
Yuqori Samaradorlikdagi Interkonekt Arxitekturasi: 1T parametrli o'qitishda 95% dan ortiq Peer-to-Peer Tarmoq Foydalanilishi
OAI 2.0 standartiga asoslangan sakkizta OAM GPU modulini o'z ichiga olgan TG990V3 keng ko'lamli taqsimlangan o'qitish uchun optimallashtirilgan keyingi avlod ko'p qavatli interkonekt topologiyasini qo'llaydi.
Yetakchi internet kompaniyasining trillion parametrli model bo'yicha o'tkazilgan ichki sinovlarda:
• GPU-dan GPU-ga tarmoq ulanish samaradorligi 95–96% atrofida barqaror saqlandi
• Gradient sinxronizatsiya kechikishi 27% pasaydi
• Umumiy klaster tarmog'ining umumiy ishlash samaradorligi 21% oshdi
Baholovchi AI laboratoriyasidan texnik direktor aytishicha:
"Ushbu miqyosda modellar o'qitilayotganda, aloqa samaradoriligining har bir foiziga ahamiyat beriladi. TG990V3 kластер hajmi kengaygan sayin ham barqaror ishlashini saqlab turadi, bu esa katta afzallikdir."
I/O "Oltin Nisbat" Dizayni: Sun'iy intellekt o'qitishdagi ma'lumotlar botqoqligini bartaraf etish
Sun'iy intellekt o'qitishning doimiy muammosi shundaki, I/O botqoqligi tufayli yuqori samarali GPU'lar ko'pincha to'la ishlatilmaydi — yetarli tarmoq o'tkazuvchanligi, cheklangan saqlash o'tkazuvchanligi yoki sekin ma'lumot yuklash kanallari tufayli.
Buni hal qilish uchun Aethlumis sanoatda kam uchraydigan 8 : 8 : 16 (GPU : NIC : NVMe) arxitekturasini taqdim etdi:
• Har bir GPU uchun ajratilgan 400 Gbps tarmoq o'tkazuvchanligi
• Har bir GPU uchun ikkita alohida NVMe Gen4/Gen5 SSD
• Ma'lumotlarni yuklash kechikishida 60% dan ortiq kamayish
Dastlabki sinovlarda qatnashgan mahalliy sun'iy intellekt startupidagi mutaxassislarning fikricha, yangi serverlardagi 70–75% oralig'iga qaraganda, GPU foydalanilishi doimiy ravishda 94–97% oralig'ida saqlanib keldi.
Klaster darajasidagi ishonchlilik: MTTR 3 daqiqadan kam, chiziqli masshtab 92% gacha
Uzoq muddatli, keng ko'lamli o'qitish yuklariga mo'ljallangan TG990V3 to'liq modulli arxitekturaga ega bo'lib, unda GPU, ventilyator, quvvat manbai va tarmoq modullarini almashtirish imkoniyati mavjud.
Dastlabki mijozlarning sinov natijalari:
• Tuzatish uchun o'rtacha vaqt (MTTR) 10–12 daqiqadan 3 daqiqadan kamgacha qisqardi
• Uzluksiz 24/7 ta'lim tsikllari davomida tizimning ishlash ehtimolligi 99,95%
• Mingta karta klasterlarida chiziqli masshtablanish samaradorligi 92%
• Bu keng tarqoq taqsimlangan o'qitish muhitida ishlayotgan korporatsiyalar uchun oldindan boshqa bo'lmagan ishonchlilikni ta'minlaydi.
Amaliy ishlash ko'rsatkichlari (dastlabki foydalanuvchilardan)
• Trillion parametrli katta hajmli tilda o'qitish vaqtining 32% ga qisqarishi
• Ma'lumotlarni yuklash o'tkazuvchanligi 60% dan yuqori darajada yaxshilandi
• Ko'p tugunli klasterlarda 92% masshtablash samaradorligi
• Uzoq muddat davom etadigan vazifalarda 99,95% ishlash taminoti
Ilovalarga quyidagilar kiradi:
• Katta til modeli (LLM) o'qitish (LLaMA, GPT seriyasi va boshqalar)
• Ko'pparametrli model o'qitish (ko'rish, tovush, video, 3D)
• Korxona darajasidagi sun'iy intellekt platformalari va chiqarish klasterlari
• Universitet hamda davlat darajasidagi ilmiy tadqiqot hisoblash muhitlari
Sun'iy intellekt infratuzilmasining keyingi avlodini yaratish
Aethlumis kompaniyasining mahsulot bo'yicha vitse-prezidenti, doktor Li Jang aytishicha:
“TG990V3 oddiy qurilma yangilanmasi emas. Bu katta modellar o'qitish zanjirining tizim darajasidagi optimallashtirilgan shakli — ulanish arxitekturasi, I/O podtizimi hamda aqlli operatsiyalar jumladan. Biz uni kengaytirilgan model hajmining keyingi uch yillik tezkor o'sishini qo'llab-quvvatlash uchun ishlab chiqdik.”
TG990V3 endi korxona miqyosidagi o'rnatish uchun mavjud bo'lib, bir nechta bulutli platformalar hamda AI kompaniyalarida allaqachon foydalanilmoqda.
Aethlumis global bizneslar uchun serverlar, GPU ish stansiyalari, kommutatorlar va saqlash tizimlari jumlasida IT qurilmalarini taklif etadi.
Nashr huquqi © Pekin Puhua Haotian Texnologiya Kompaniyasi, Cheklangan. Barcha huquqlar himoyalangan - Maxfiylik siyosati-Blog
