Popular HPC AI tools in Hạ tầng AI include HIVE Digital Technologies, helping you work more efficiently.
HIVE Digital Technologies là công ty hàng đầu thế giới trong việc xây dựng và vận hành các trung tâm dữ liệu tiên tiến, sử dụng năng lượng xanh. Công ty cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán hiệu năng cao (HPC) và đám mây GPU cho các giải pháp AI, bên cạnh hoạt động khai thác Bitcoin quy mô lớn, tập trung vào tính bền vững và chủ quyền dữ liệu.
HPCHPC (Điện toán hiệu năng cao) cho AI là một danh mục các công cụ cơ sở hạ tầng cung cấp sức mạnh tính toán khổng lồ để huấn luyện các mô hình quy mô lớn và chạy các mô phỏng phức tạp. Các hệ thống này tích hợp hàng nghìn bộ xử lý chuyên dụng như GPU hoặc TPU với các kết nối liên thông tốc độ cao, độ trễ thấp. Kiến trúc này cho phép xử lý song song hàng loạt, giảm đáng kể thời gian cần thiết cho các tác vụ AI đòi hỏi tính toán chuyên sâu. HPC cho AI là động cơ nền tảng đằng sau những đột phá trong các mô hình nền tảng, nghiên cứu khoa học và phân tích nâng cao.
HPC cho AI là cần thiết cho các tổ chức giải quyết các vấn đề thách thức lớn. Điều này bao gồm các công ty công nghệ huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các công ty dược phẩm tiến hành mô phỏng phân tử để khám phá thuốc, và các viện nghiên cứu chạy các mô hình biến đổi khí hậu. Nó cũng rất quan trọng đối với ngành công nghiệp ô tô trong việc huấn luyện hệ thống lái xe tự động và cho các dịch vụ tài chính trong việc thực hiện mô hình hóa rủi ro phức tạp.
Việc lựa chọn một giải pháp HPC bao gồm việc đánh giá quy mô của các mô hình AI và bộ dữ liệu của bạn. Hãy xem xét hệ sinh thái bộ tăng tốc cụ thể được yêu cầu (ví dụ: CUDA của NVIDIA). Đánh giá hiệu suất kết nối liên thông, vì nó rất quan trọng đối với hiệu quả huấn luyện phân tán. Cuối cùng, quyết định giữa cơ sở hạ tầng tại chỗ để kiểm soát và bảo mật, hoặc các dịch vụ HPC dựa trên đám mây để linh hoạt và có khả năng mở rộng.
Các nhóm nghiên cứu AI tại các công ty công nghệ lớn sử dụng các cụm HPC để huấn luyện các mô hình nền tảng với hàng trăm tỷ tham số. Nhiệm vụ này bao gồm việc phân phối mô hình và các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ trên hàng nghìn GPU. Các kết nối liên thông tốc độ cao của hệ thống HPC rất quan trọng để đồng bộ hóa gradient và các tham số mô hình giữa các nút, một quá trình sẽ chậm đến mức không thể thực hiện được trên cơ sở hạ tầng đám mây tiêu chuẩn. Điều này cho phép huấn luyện một mô hình tiên tiến trong vài tuần thay vì nhiều năm.
Một nhà nghiên cứu tin sinh học tại một công ty dược phẩm sử dụng môi trường HPC để chạy các mô phỏng động lực học phân tử phức tạp. Các mô phỏng này mô hình hóa sự tương tác giữa các hợp chất thuốc tiềm năng và protein mục tiêu, một quá trình đòi hỏi tính toán song song khổng lồ. Bằng cách tận dụng hàng trăm GPU trên một cụm HPC, nhà nghiên cứu có thể mô phỏng hàng nghìn tương tác hợp chất trong một ngày, đẩy nhanh đáng kể việc xác định các ứng cử viên thuốc hứa hẹn và giảm sự phụ thuộc vào các thí nghiệm vật lý tốn kém và tốn thời gian.
Các nhà khoa học khí hậu tại một phòng thí nghiệm nghiên cứu quốc gia sử dụng một cơ sở siêu máy tính, một dạng của HPC, để xây dựng các mô hình có độ phân giải cao về hệ thống khí hậu của Trái đất. Các mô hình này chia địa cầu thành một lưới mịn và mô phỏng vật lý khí quyển và đại dương trong nhiều thập kỷ. Điều này đòi hỏi hàng petabyte dữ liệu và tính toán lớn, bền vững. Cụm HPC cho phép họ chạy các tập hợp mô phỏng để đánh giá sự không chắc chắn và dự đoán tác động của biến đổi khí hậu với độ chính xác cao hơn, cung cấp dữ liệu quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách.
Một nhóm kỹ sư ô tô sử dụng một cụm HPC chuyên dụng để huấn luyện các mô hình học sâu cho xe tự lái. Họ cung cấp hàng petabyte dữ liệu cảm biến (camera, LiDAR, radar) vào hệ thống để huấn luyện các mô hình có thể nhận thức môi trường một cách chính xác. Khả năng xử lý song song của cụm HPC là cần thiết để lặp lại các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp và huấn luyện chúng trên bộ dữ liệu khổng lồ này. Quá trình này cải thiện đáng kể sự an toàn và độ tin cậy của hệ thống lái xe tự động trước khi được thử nghiệm trên đường công cộng.
Các nhà phân tích định lượng tại một ngân hàng đầu tư sử dụng dịch vụ HPC dựa trên đám mây để chạy các mô phỏng Monte Carlo quy mô lớn để đánh giá rủi ro. Các mô phỏng này mô hình hóa hàng nghìn kịch bản thị trường tiềm năng để đánh giá rủi ro của các danh mục tài chính phức tạp. Nhiệm vụ này vốn có tính song song, làm cho nó hoàn toàn phù hợp với kiến trúc HPC. Bằng cách phân phối các phép tính trên hàng nghìn lõi, ngân hàng có thể nhận được kết quả trong vài phút thay vì vài giờ, cho phép đưa ra các quyết định giao dịch kịp thời và sáng suốt hơn.
Một viện nghiên cứu di truyền học xử lý lượng lớn dữ liệu giải trình tự DNA bằng cách sử dụng một cụm HPC tại chỗ. Quy trình phân tích bao gồm việc sắp xếp hàng tỷ đoạn đọc DNA ngắn vào một bộ gen tham chiếu, một nhiệm vụ vừa tốn nhiều dữ liệu vừa đòi hỏi tính toán cao. Hệ thống tệp song song của hệ thống HPC cung cấp quyền truy cập dữ liệu tốc độ cao, trong khi các nút tính toán của nó hoạt động song song để xử lý dữ liệu. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu phân tích toàn bộ các nhóm dân số một cách nhanh chóng, đẩy nhanh việc khám phá các dấu hiệu di truyền cho các bệnh.
HPC cho AI đề cập đến cơ sở hạ tầng siêu máy tính chuyên dụng được thiết kế đặc biệt cho các yêu cầu tính toán khổng lồ của trí tuệ nhân tạo. Không giống như điện toán đa dụng, nó kết hợp hàng nghìn bộ tăng tốc (như GPU), mạng tốc độ cao và hệ thống lưu trữ song song. Kiến trúc này rất cần thiết cho các tác vụ như huấn luyện các mô hình nền tảng hoặc chạy các mô phỏng khoa học phức tạp quá lớn hoặc quá phức tạp đối với các máy chủ tiêu chuẩn hoặc các phiên bản đám mây.
Sự khác biệt chính nằm ở quy mô và khả năng kết nối liên thông. Điện toán đám mây tiêu chuẩn cung cấp các máy ảo cá nhân mạnh mẽ, nhưng giao tiếp giữa chúng có độ trễ tương đối cao. Các cụm HPC cho AI được thiết kế như một hệ thống duy nhất, gắn kết với các kết nối liên thông tốc độ cực cao, độ trễ thấp (như InfiniBand). Điều này rất quan trọng đối với việc huấn luyện phân tán các mô hình AI lớn, nơi hàng nghìn GPU phải liên tục đồng bộ hóa dữ liệu. Các thiết lập đám mây tiêu chuẩn không phù hợp với mức độ công việc song song được kết hợp chặt chẽ này.
Một cụm HPC cho AI thường bao gồm một số thành phần chính hoạt động cùng nhau:
Các công cụ HPC tập trung vào AI dành cho những người dùng có nhu cầu tính toán vượt quá khả năng của các máy đơn lẻ hoặc các cụm nhỏ. Điều này bao gồm:
Việc chọn giải pháp HPC phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Đầu tiên, hãy đánh giá quy mô vấn đề của bạn: mô hình và bộ dữ liệu của bạn lớn đến mức nào? Điều này quyết định số lượng bộ tăng tốc và dung lượng lưu trữ cần thiết. Thứ hai, hãy xem xét hệ sinh thái phần mềm; đối với nhiều tác vụ học sâu, khả năng tương thích với CUDA của NVIDIA là rất quan trọng. Thứ ba, hãy đánh giá hiệu suất mạng, vì băng thông kết nối liên thông thường là nút thắt cổ chai trong quá trình huấn luyện quy mô lớn. Cuối cùng, hãy quyết định giữa một hệ thống tại chỗ để kiểm soát tối đa hoặc một nhà cung cấp HPC trên đám mây để có sự linh hoạt cao hơn và chi phí ban đầu thấp hơn.
