Trí tuệ nhân tạo / AI tiếp tục thay đổi cách nhiều công ty kinh doanh và thực hiện các nghiên cứu của mình. Các ứng dụng học sâu không ngừng phát triển và những đơn vị dẫn dầu về AI đang thích ứng với các công nghệ mới, cải thiện hiệu suất và năng lực của chúng. Các công ty không thích ứng với những công nghệ mới có nguy cơ bị tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh. Mọi thứ đang thay đổi hàng ngày trong thế giới trí tuệ nhân tạo và nhiều vấn đề cần phải cân nhắc khi xây dựng một hệ thống máy chủ AI được tăng tốc bởi GPU.
Dưới đây là năm yếu tố cần thiết cho một môi trường điện toán GPU / AI:
1. Ứng dụng AI
Các loại ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà bạn định chạy sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định cách bạn xây dựng hệ thống của mình. Học sâu được cho là một trong những công cụ thú vị nhất được đưa vào lĩnh vực khoa học đời sống và kỹ thuật trong những năm gần đây. Xem xét những ứng dụng nào bạn cần có thể giúp nhà cung cấp của bạn xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo hoàn hảo cho tổ chức của bạn. Các kỹ sư phần mềm của chúng tôi có thể giúp bạn vượt qua bước quan trọng này và các nhu cầu riêng cho tổ chức của bạn.
Học máy (ML) đã phát triển khá mạnh trong thập kỷ qua và thậm chí còn hơn thế nữa trong vài năm qua. Các ứng dụng học máy, cụ thể hơn là các ứng dụng học sâu nằm dưới ô ML, có thể giúp các tổ chức giải quyết nhiều vấn đề, từ khoa học đến kỹ thuật. Điều này được thực hiện thông qua việc áp dụng các mạng sâu được đào tạo, một điều chỉ trở nên khả thi thông qua những tiến bộ trong tính toán song song qua GPU, các thuật toán tốt hơn và một số tiến bộ quan trọng khác. Khi học sâu ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các công ty, việc xem xét những tiến bộ công nghệ này sẽ thay đổi hiệu quả công việc một cách đáng kể.
2. Nhu cầu và khả năng của GPU
Khi nói đến việc lựa chọn GPU phù hợp, thường có rất nhiều sự lựa chọn để xem xét có thể khó biết hướng nào là tốt nhất. Trong số các tùy chọn GPU ấn tượng nhất là NVIDIA A100, một cỗ máy toàn diện về tốc độ và hiệu suất. Được thiết kế đặc biệt cho xử lý khoa học, đồ họa và phân tích dữ liệu trong các trung tâm dữ liệu, GPU A100 là “một trong những GPU trung tâm dữ liệu tốt nhất từng được sản xuất”, theo Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang.
Với NVIDIA A100, sức mạnh tính toán, bộ nhớ và khả năng mở rộng phù hợp sẽ được cung cấp để giúp các tổ chức giải quyết khối lượng công việc khổng lồ của họ. Nó có hơn 54 tỷ bóng bán dẫn và là bộ vi xử lý 7nm lớn nhất thế giới. A100 cũng có thể chia tỷ lệ hiệu quả lên hàng nghìn GPU hoặc với công nghệ NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG), được chia thành bảy phiên bản GPU để tăng tốc khối lượng công việc ở mọi kích thước. Đọc thêm về GPU NVIDIA A100.
3. HPC Cluster so với những chiếc máy chủ đơn
Cân nhắc xem bạn sẽ cần một máy chủ AI duy nhất hay một Cụm HPC. Việc xác định này thường phụ thuộc vào các hạn chế về ngân sách và lượng dữ liệu bạn định nhập, lưu trữ, phân tích và xử lý. Nền tảng máy chủ AI / HPC cung cấp một cách đơn giản để bạn kiểm soát các dự án điện toán AI của mình với hiệu suất tối đa với chi phí sở hữu thấp nhất, do đó, một cụm không phải lúc nào cũng cần thiết. Nhưng cũng giống như máy chủ AI riêng lẻ, các cụm máy chủ AI được tối ưu hóa cho các ứng dụng phổ biến trong ngành như OpenFOAM, Ansys Fluent, Comsol Multiphysics, Matlab và WRF,…
4. Nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI
Khi nói đến các hệ thống nặng về GPU, trọng tâm chính của chúng tôi khi đề cập đến cơ sở hạ tầng thường là về nguồn điện và khả năng làm mát. Các máy chủ AI tiêu thụ nhiều năng lượng hơn đáng kể so với các máy chủ thế hệ trước, với một số nền tảng cao cấp hơn đạt tối đa 6000 watt. Việc đảm bảo thiết bị của bạn có thể cung cấp đủ năng lượng là điều cần thiết trong việc xác định quy mô và độ rộng của hệ thống của bạn.
Cơ sở của bạn cũng cần một thiết bị HVAC có thể xác định chính xác lượng nhiệt tạo ra từ các hệ thống này từ khu vực lưu trữ. Khi nói đến việc triển khai hệ thống AI, việc thiếu cân nhắc về cách lắp đặt đúng vị trí và sắp đặt hệ thống làm mát có thể tạo ra tình huống bạn mua một hệ thống đắt tiền chỉ để biết rằng bạn không thể thực sự chạy nó đúng cách mà bạn đã dự tính. Với một đối tác và nhà cung cấp thực sự, điều này sẽ tránh được vì các cuộc trò chuyện liên quan đến những ràng buộc tiềm ẩn này diễn ra từ sớm.
5. Giới hạn về ngân sách
Hầu hết các đơn vị đang tìm kiếm một máy chủ AI sẽ đánh giá cả nhà cung cấp đám mây lẫn hệ thống HPC tại chỗ để triển khai. Vấn đề với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây là chi phí bạn thấy khi triển khai lần đầu tiên thường không phải là chi phí bạn phải chịu cuối cùng. Trong khi các hệ thống tại chỗ có chi phí ổn định, có thể dự đoán được từ trước, thì điện toán đám mây thường dẫn đến chi phí triển khai ban đầu gấp 3-4 lần trong vòng 4 năm. Việc bị ràng buộc về ngân sách có thể gây khó khăn để làm việc với một số nhà cung cấp, nhưng với một đối tác làm việc với bạn từ ngày đầu tiên để xây dựng một hệ thống tùy chỉnh hoàn toàn, bạn sẽ dễ dàng mua được thiết bị phù hợp với chi phí thấp hơn.
Với kinh nghiệm đã cung cấp nhiều hệ thống máy chủ và cụm máy chủ trí tuệ nhân tạo cho các doanh nghiệp lớn, các chuyên viên của chúng tôi tại NTC sẽ lắng nghe nhu cầu cụ thể của khách hàng và sau đó làm việc để lựa chọn một giải pháp tối ưu nhất, dù trong bất kỳ giới hạn nào về thời gian và ngân sách. Máy chủ AI / HPC Supermicro hay các hệ thống DGX của NVIDIA được các khách hàng của chúng tôi lựa chọn vì những lý do xác đáng – nó được tối ưu hóa cho ứng dụng AI, có thể mở rộng và sẵn sàng đặt hàng.
Nhìn chung, có một số điều cần xem xét khi lựa chọn hoặc xây dựng một hệ thống AI tùy chỉnh. Đó là lý do tại sao điều quan trọng hơn là làm việc với đối tác phù hợp – một đối tác có thể lắng nghe nhu cầu riêng của bạn và giúp bạn xây dựng một hệ thống sẽ hoạt động chính xác như bạn cần mà không phải trả chi phí cao ngất ngưởng như các nhà sản xuất Cấp 1.
Để tìm hiểu thêm về những cân nhắc quan trọng đối với hệ thống AI của bạn hoặc để yêu cầu báo giá cho các hệ thống máy chủ AI, HPC Cluster, hoặc bất kỳ hệ thống nào khác, hãy liên hệ với chúng tôi theo thông tin bên dưới.
Bài viết liên quan
- Hyperscale computing: Làm cách nào để đạt được năng lực điện toán quy mô lớn tốt hơn
- AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
- Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
- Cluster Computing – Thế nào là điện toán cụm?
- Tôi có cần CPU kép không?
- Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu suất cao cho AI với VAST Data Platform