Với sự phức tạp của Trí tuệ nhân tạo các mô hình (mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và thị giác máy tính) đã trở thành yêu cầu cần nhiều tài nguyên tính toán hơn. Các kiến trúc máy chủ truyền thống không thể đáp ứng được những nhu cầu này và thường dẫn đến việc sử dụng không hiệu quả, lãng phí tài nguyên hoặc thời gian, cũng như việc triển khai mô hình mất nhiều thời gian. Các máy chủ GPU mật độ cao hiện nay là giải pháp thiết yếu và mang lại những lợi ích đặc biệt dựa trên nhu cầu của các mô hình AI hiện có.
Các điểm mạnh chính của chúng được liệt kê dưới đây:
Khả năng mở rộng tốt hơn về mật độ tính toán cho mô hình đa diện.
Các thuật toán, bao gồm các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình LLM và mô hình học sâu, đòi hỏi khối lượng xử lý lớn được thực hiện song song để xử lý hàng tỷ tham số. Các máy chủ GPU mật độ cao là những máy chủ nhỏ gọn tích hợp một số lượng rất lớn GPU hiệu suất cao, cung cấp năng lực tính toán tăng theo cấp số nhân và chiếm diện tích vật lý rất nhỏ so với các máy chủ thông thường. Mật độ mở rộng này mang tính đột phá: chỉ cần một máy chủ dữ liệu mật độ cao có thể dùng để huấn luyện hoặc suy luận các tác vụ trước đây yêu cầu nhiều máy chủ trung tâm dữ liệu truyền thống, từ đó loại bỏ nhu cầu xây dựng cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Một ví dụ là hệ thống kiểm soát chất lượng trí tuệ nhân tạo của một công ty sản xuất (hàng nghìn hình ảnh sản phẩm mỗi giờ), có thể vận hành trên một máy chủ đơn lẻ mật độ cao, và với sự hỗ trợ của các thiết lập tối ưu từ HPE, Dell hoặc Huawei, máy chủ này có thể đạt hiệu suất tốt nhất và sẽ không bị chậm khi quá tải.
Tối ưu hóa việc sử dụng tài chính để giảm thiểu lãng phí.
Trí tuệ nhân tạo thường bao gồm các tác vụ huấn luyện thay thế (tốn nhiều tài nguyên) và suy luận (ít tài nguyên nhưng diễn ra liên tục). Các máy chủ thông thường có xu hướng lãng phí đơn vị xử lý đồ họa trong quá trình suy luận, một dạng phung phí tài nguyên. Các máy chủ GPU mật độ cao được sử dụng để giải quyết vấn đề này vì động thái, một số mô hình hoặc tác vụ AI có thể chạy trên cùng một cụm GPU và việc phân bổ tài nguyên có thể được điều chỉnh linh hoạt. Điều đó có nghĩa là các đội ngũ khoa học dữ liệu có thể kiểm thử mô hình, tinh chỉnh nó và thực hiện suy luận để tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng thông qua một hệ thống duy nhất. Việc này giúp giảm số lượng máy chủ, cắt giảm chi phí cơ sở hạ tầng mà không làm giảm hiệu suất, đặc biệt đối với các tổ chức tài chính đang sử dụng cả các mô hình phát hiện gian lận (suy luận) lẫn các mô hình dự báo rủi ro (huấn luyện).
Kỹ thuật Xanh cho Hoạt động Trí tuệ nhân tạo.
Các hoạt động AI hiện không còn được xem là dựa trên tính bền vững, đặc biệt trong lĩnh vực năng lượng và sản xuất. Các máy chủ GPU được bố trí dày đặc tích hợp các khái niệm về công nghệ xanh, vốn dựa vào thiết bị hiệu quả do đối tác Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) cung cấp cùng với quản lý năng lượng tối ưu. Các hệ thống mật độ cao tiêu thụ ít điện năng hơn so với các máy chủ truyền thống phân tán, vì chúng tập trung vào tài nguyên xử lý, giảm hao phí điện năng và nhu cầu làm mát thấp hơn. Điều này được thu hẹp thêm thông qua các giải pháp do Aethlumis trình bày: các máy chủ mật độ cao của chúng tôi tiêu thụ ít nhất 30 phần trăm năng lượng cho mỗi tác vụ AI so với hầu hết các hệ thống khác, phù hợp với các yêu cầu bền vững của các công ty năng lượng đang xây dựng nền tảng năng lượng tái tạo ứng dụng AI hoặc các doanh nghiệp muốn giảm lượng khí thải carbon.
Hiệu suất Mô hình then chốt Đảm bảo và Đáng tin cậy.
Khi nói đến các lĩnh vực kinh doanh như tài chính hoặc năng lượng, các giải pháp AI có khả năng xử lý dữ liệu giá trị hoặc thực hiện các nhiệm vụ quan trọng về an ninh—bảo mật và độ tin cậy không phải là điều để mặc cả. Các máy chủ GPU mật độ cao Aethlumis được thiết kế cho cả hai mục tiêu này: chúng cung cấp mức độ bảo mật trong truyền tải dữ liệu ở cấp độ doanh nghiệp (truyền tải dữ liệu được mã hóa, kiểm soát truy cập), đã được hệ sinh thái đối tác của chúng tôi kiểm tra kỹ lưỡng, và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình cũng như suy luận.
Kết Luận
Thành thật mà nói, có bốn đặc điểm của máy chủ GPU mật độ cao không thể thay thế được trong các mô hình AI: khả năng mở rộng trong xử lý các thiết kế phức tạp; hiệu quả tài nguyên và tính bền vững; cũng như độ tin cậy. Sự hợp tác giữa Aethlumis với HPE, Dell và Huawei cùng với việc chúng tôi xem xét đến lĩnh vực tài chính, sản xuất và năng lượng sẽ đảm bảo rằng những máy chủ này không chỉ tiên tiến về mặt kỹ thuật mà còn được điều chỉnh phù hợp với các yêu cầu thực tế của doanh nghiệp. Các máy chủ GPU mật độ cao sẽ là giải pháp cuối cùng dành cho các tổ chức mong muốn tận hưởng đầy đủ lợi ích từ các mô hình AI của mình mà không ảnh hưởng đến hiệu suất, tính bền vững và bảo mật.
