Hoạt động kinh doanh của chúng tôi tại Aethlumis là giúp các ngành công nghiệp trở nên thông minh hơn. Chúng tôi cũng trải nghiệm, thông qua sự hợp tác với những nhà lãnh đạo như HPE, Dell và Huawei, các yêu cầu công nghệ trong nghiên cứu AI hiện đại. Với các tổ chức trong lĩnh vực tài chính, sản xuất và năng lượng đang đẩy mạnh giới hạn khả năng để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn riêng biệt, mô phỏng các hệ thống vật lý phức tạp, tất cả họ đều gặp phải một vấn đề chung: mở rộng quy mô năng lực nghiên cứu một cách hiệu quả và bền vững. Tại đây, sự thay đổi kiến trúc sang Máy chủ GPU OAM (Open Accelerator Module) sẽ không chỉ mang lại lợi ích, mà còn là điều cần thiết.
Phá vỡ rào cản mật độ đối với nghiên cứu theo chuỗi.
Việc nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) là một quá trình lặp lại. Sự tiến bộ đòi hỏi khả năng thực hiện vô số thí nghiệm, xây dựng các mô hình lớn hơn và làm việc đồng thời với khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các thiết kế máy chủ cũ, chỉ cho phép lắp được vài GPU trong một khung máy, dẫn đến sự mở rộng vật lý tốn kém và kém hiệu quả. Rào cản về mật độ này được phá vỡ bởi các máy chủ OAM. Chúng giảm đáng kể kích thước không gian tính toán bằng cách tích hợp tám, mười sáu hoặc nhiều hơn các GPU vào một nút hệ thống duy nhất. Đối với một nhóm nghiên cứu, điều này có nghĩa là có thể chạy nhiều thí nghiệm cùng lúc hoặc hoàn thành các công việc huấn luyện riêng lẻ nhanh hơn nhiều. Đây chính là biểu hiện trực tiếp của chu kỳ lặp lại nhanh hơn, cho phép các nhà nghiên cứu kiểm chứng giả thuyết và hoàn thiện mô hình trong vài ngày thay vì vài tuần — một lợi thế vô giá trong các lĩnh vực phát triển nhanh.
Tính mô-đun: Sự tương thích giữa hạ tầng và các quy trình dự án.
Nhu cầu nghiên cứu không giữ nguyên theo thời gian. Một nhóm có thể phải chuyển đổi dự án nhanh chóng, ví dụ như một dự án thị giác máy tính, một phân tích gen và một khám phá xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các hệ thống cấu hình cố định mang tính truyền thống có thể gây ra sự phân mảnh hoặc tắc nghẽn tài nguyên. Tính linh hoạt vận hành của các máy chủ dựa trên OAM chưa từng được trải nghiệm trước đây vì nó mang tính mô-đun. Các tài nguyên điện toán có thể được chia sẻ và phân bổ động. Nhóm nghiên cứu định lượng tại một ngân hàng có thể phân bổ tài nguyên cho một dự án mô hình rủi ro trong thời gian giới hạn, sau đó tái phân công các mô-đun OAM giống hệt đó sang một dự án trí tuệ nhân tạo phát hiện gian lận một cách liền mạch. Sự linh hoạt này, được xử lý thông qua tích hợp tiên tiến, đồng nghĩa với việc phần cứng đắt tiền được sử dụng tối đa công suất, và cơ sở hạ tầng luôn phù hợp với yêu cầu của quy trình nghiên cứu khi những yêu cầu này thay đổi.
Mở rộng hệ sinh thái để đảm bảo tính kế thừa trong tương lai.
Quyết định theo đuổi lộ trình nghiên cứu dài nhiều năm với việc sử dụng phần cứng độc quyền và đóng là một rủi ro. Công nghệ thay đổi rất nhanh và sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp có thể làm chìm xuồng đổi mới cùng với chi phí đắt đỏ. Tiêu chuẩn mở, nền tảng cốt lõi của kiến trúc OAM, là một biện pháp bảo vệ chiến lược. Nó tạo ra hệ sinh thái đa nhà cung cấp cạnh tranh cho bộ tăng tốc và hệ thống chủ. Đối với khách hàng của chúng tôi, điều này đồng nghĩa với khả năng lựa chọn các thành phần tốt nhất thị trường và khả năng bổ sung vào cơ sở hạ tầng hiện có của họ các thế hệ GPU hoặc bộ tăng tốc AI chuyên dụng do các nhà cung cấp khác sản xuất trong tương lai. Mô hình mở này, với sự hỗ trợ từ các nền tảng của các đối tác của chúng tôi, bảo vệ các khoản đầu tư nghiên cứu dài hạn và giúp tiếp cận những đổi mới mới nhất, qua đó duy trì năng lực nghiên cứu ở vị trí dẫn đầu.
Trao quyền cho Nghiên cứu Có Tác động và Bền vững.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, việc mở rộng quy mô nghiên cứu không chỉ đơn thuần liên quan đến sức mạnh thô mà còn cho phép hợp tác và giảm tổng chi phí sở hữu. Cấu trúc mật độ cao của các OAM, vốn được tích hợp chặt chẽ, có thể được sử dụng để tạo ra các cụm nghiên cứu AI chia sẻ và tập trung. Các nhóm khác nhau trong một công ty sản xuất, chẳng hạn như robot tự hành, bảo trì dự đoán và tối ưu hóa chuỗi cung ứng, có thể cùng sử dụng một nguồn tài nguyên mạnh mẽ và an toàn. Hơn nữa, các hệ thống mật độ cao này bao gồm các hệ thống làm mát tiên tiến (như làm mát bằng chất lỏng), vốn không phải là tùy chọn mà là cần thiết để đạt được sự ổn định và bền vững. Chi phí vận hành của chúng thấp hơn do hiệu suất sử dụng năng lượng vượt trội so với các giá đỡ làm mát bằng không khí, đồng thời phù hợp với các tiêu chí công nghệ xanh ngày càng trở nên quan trọng tại các tổ chức nghiên cứu tiên phong.
Nói một cách đơn giản, các máy chủ GPU chuẩn OAM biểu thị bước phát triển tiếp theo từ những đơn vị tính toán độc lập thành một công cụ nghiên cứu mở, linh hoạt và có khả năng mở rộng. Chúng tạo nền tảng hệ thống cơ bản, nhờ đó năng lực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể không ngừng mở rộng theo tham vọng. Tại Aethlumis, chúng tôi tích hợp phần cứng tuyệt vời này với khả năng tích hợp hệ thống ở trình độ cao cùng hỗ trợ kỹ thuật vững chắc để cung cấp những nền tảng không thể thiếu này. Khách hàng của chúng tôi được đảm bảo sở hữu hạ tầng hiệu quả, an toàn và có khả năng mở rộng nhằm thực hiện những đột phá tiếp theo trong lĩnh vực chuyên môn của họ.