Murakkabligi bilan birga AI katta hajmli til modellari (LLM) va kompyuter ko'ri masalalari uchun hisoblash resurslariga bo'lgan ehtiyoj ortib bormoqda. An'anaviy server arxitekturalari bu ehtiyojlarni qondira olmaydi va odatda samarasiz foydalanish, resurs yoki vaqt isrofiga, shuningdek, modelni amalga oshirishda ko'p vaqt talab etilishiga olib keladi. Zich GPU serverlari endi zarur echim bo'lib xizmat qiladi va mavjud sun'iy intellekt modellarining ehtiyojlariga qarab maxsus afzalliklarni taklif etadi.
Ular quyida sanab o'tilgan asosiy kuchli tomonlarga ega:
Ko'p jihatli model hisoblash zichligining yaxshiroq masshtablanishi.
AI modellari, ayniqsa, katta til modellari (LLM) va chuqur o'rganish modellari milliardlab parametrlarni boshqarish uchun parallel ravishda katta hajmdagi qayta ishlashni talab qiladi. Yuqori zichlikdagi GPU serverlari juda katta miqdordagi yuqori samarali GPU-larni birlashtirgan, an'anaviy serverlarga qaraganda eksponensial ko'proq hisoblash imkoniyatini taqdim etadigan hamda jismoniy jihatdan ancha maydon egallamaydigan ixcham serverlardir. Bu zichlikning kengayishi inqilobiydir: yagona, yuqori zichlikdagi ma'lumotlar serveridan avval bir nechta an'anaviy ma'lumotlar markazi serverlarini talab qilgan ish yuklarini o'qitish yoki aniqlash uchun foydalanish mumkin bo'lib, keng tarqoq ma'lumotlar markazining rivojlanishiga yo'l qo'ymaydi. Masalan, ishlab chiqarish firmasining sun'iy intellekt sifat nazorati tizimi (soatiga mahsulotlarning minglab rasmlari) yuqori zichlikdagi bitta serverda amalga oshirilishi mumkin hamda HPE, Dell yoki Huawei tomonidan optimallashtirilgan sozlamalar yordamida server eng yaxshi ishlash ko'rsatkichini taqdim etadi hamda ortiqcha yuklanganda sekinlamaydi.
Xarajatlarni kamaytirish uchun moliyaviy resurslardan optimal foydalanish.
Sun'iy intellekt odatda alternativ o'qitish (resursga ega bo'lgan) va xulosalar chiqarish (resurslari cheklangan, lekin uzluksiz) vazifalarni o'z ichiga oladi. Xulosalar chiqarish jarayonida aniq serverlar grafik protsessor birligini (GPU) isrof qiladi, bu resurslarni isrof qilishning bir shaklidir. Bunday holda, yuqori zichlikdagi GPU serverlari dinamik ravishda bir xil GPU klasterida bir nechta sun'iy intellekt modellari yoki vazifalari ishlay olishi va resurslarni dinamik ravishda taqsimlash imkonini beradi. Bu ma'noni anglatadiki, ma'lumotlar ilmi jamoalari modelni sinab ko'rishi, uni sozlashi hamda xulosalar chiqarib, bitta tizimdan foydalanib qurilma resurslaridan samarali foydalanishni optimallashtirishi mumkin. Moliyaviy tashkilotlar fraud aniqlash modellarini (xulosalar chiqarish) hamda xavf bashorati modellarini (o'qitish) bir vaqtda ishlatsa, bu serverlar sonini kamaytiradi, infratuzilma xarajatlarini pasaytiradi va ishlash tezligi pasaymaydi.
Sun'iy intellekt operatsiyalarining ekologik texnologiyasi.
AI faoliyati endi ayniqsa energiya va ishlab chiqarish sohasida barqarorlikka asoslangan deb hisoblanmaydi. Bir-biriga yaqin joylashtirilgan GPU serverlari Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) bilan hamkorlik orqali mavjud samarali uskunalar va samarali quvvat boshqaruvi tushunchasiga asoslangan yashil texnologiyalarni birlashtiradi. Yuqori zichlikdagi tizimlar an'anaviy tarqoq serverlarga qaraganda kamroq quvvat iste'mol qiladi, chunki ular hisoblash resurslariga e'tibor qaratadi, quvvat sarfini kamaytiradi va sovutishni kamaytiradi. Bu Aethlumis tomonidan kengaytirilgan yechimlar bilan yanada qisqartirilgan: bizning yuqori zichlikdagi serverlarimiz AI vazifasi bajarishda boshqa ko'p tizimlarga qaraganda 30% kamroq energiya iste'mol qiladi, bu sun'iy intellekt asosidagi tiklanuvchi energiya tizimlarini yaratayotgan energiya kompaniyalari yoki karbon izini kamaytirishni xohlaydigan korxonalarning barqarorlik talablariga mos keladi.
Kafolatlangan va ishonchli missiyaga oid model ishlashi.
Moliya yoki energiya kabi sohalarda sun'iy intellekt yechimlari qimmatbaho ma'lumotlar bilan ishlashi yoki xavfsizlik va ishonchlilik juda muhim bo'lgan vazifalarni bajarishi ehtimoli bor. Aethlumis yuqori zichlikdagi GPU serverlari ikkalasiga ham qaratilgan: u korxona darajasidagi xavfsiz ma'lumot uzatish (shifrlangan ma'lumot uzatish, kirishni nazorat qilish) imkonini beradi, hamkor ekotizim tomonidan sifatli sinovdan o'tkazilgan va modelni o'qitish hamda chiqarish davomida ma'lumotlarning butunligini ta'minlaydi.
Xulosa
Haqiqatan ham, AI modellari uchun almashtirib bo'lmaydigan yuqori zichlikdagi GPU serverlarining to'rtta xususiyati mavjud: murakkab dizaynlarning qayta ishlash qobiliyatidagi masshtablanish; resurslar samaradorligi va barqarorligi; ishonchlilik. Aethlumis kompaniyasining HPE, Dell va Huawei bilan hamkorligi hamda moliya, ishlab chiqarish va energiya sohalariga e'tibor berishimiz bunday serverlarning nafaqat texnik jihatdan rivojlangan, balki amaliy biznes talablari uchun moslashtirilganligini ta'minlaydi. Yuqori zichlikdagi GPU serverlari samaradorlik, barqarorlik va xavfsizlikka hech qanday ta'sir qoldirmasdan o'z AI modellarining barcha afzalliklaridan foydalanmoqchi bo'lgan tashkilotlar uchun yakuniy yechim bo'ladi.
