Serwer Obliczeniowy – Jaki Wybrać pod Uczenie Maszynowe?

Co to jest Serwer Obliczeniowy?

Serwer obliczeniowy, inaczej zwany serwerem GPU, to rodzaj urządzenia, które służy do przechowywania i przetwarzania danych. Serwer GPU jest wykorzystywany przez firmy do analizowania dużych ilości danych oraz do realizacji obliczeń bardzo skomplikowanych algorytmów.
Serwery CPU są zwykle wyposażone w wysokiej jakości procesory (nawet w ilości 4 sztuk), pamięć RAM i dużą pojemność dyskową na cele przechowywania danych. Takie urządzenie jest bardzo ważne dla funkcjonowania firmy i realizacji obliczeń, ponieważ umożliwia ono przechowywanie bardzo dużych ilości danych oraz ich bardzo szybkie przetwarzanie.

Czym jest Deep Fake?

Deep Fake (DF) to sztuczna inteligencja, która pozwala na generowanie fałszywych filmów lub audio. Może być używana do podrabiania głosu lub wideo osoby, a także do tworzenia nowych wersji istniejących już dzieł. DF jest często używana w filmach i reklamach, a także do robienia żartów i hejtu.

Uczenie maszynowe i jego i rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe można podzielić na trzy główne kategorie: uczenie nadzorowane, uczanie nienadzorowane i uczenie semi-nadzorowane. Każda z tych metod ma swoje wady i zalety, a dobór odpowiedniej metody uczenia maszynowego zależy od tego, jakiego rodzaju danych uczysz się algorytmu.

Uczenie nadzorowane jest najbardziej podstawowym typem uczenia maszynowego. W tym przypadku, algorytm uczy się na podstawie danych wejściowych i wyjściowych, które są już oznaczone. Na przykład, jeśli chcesz stworzyć program do rozpoznawania obrazów, to musisz skupić dane wejściowe w postaci obrazów oraz ich etykiet.

Jak Wybrać Serwer Obliczeniowy pod Uczenie Maszynowe

Kiedy już zdecydujemy się na wdrożenie projektu AI w naszej firmie, musimy zwrócić szczególną uwagę na wybór serwera obliczeniowego. Poniżej znajdują się trzy ważne czynniki biznesowe, które należy wziąć pod uwagę:

1. Wydajność
2. Cena
3. Łatwość obsługi

Wydajność jest najważniejszym czynnikiem, jeśli chodzi o serwer obliczeniowy do uczenia maszynowego. Musimy upewnić się, że nasz serwer będzie w stanie obsłużyć duże ilości danych i przetwarzać je w odpowiednim tempie. Cena jest równie ważna, ponieważ chcemy mieć pewność, że będziemy w stanie utrzymać projekt.
Dla wymagających zadań wykorzystuje się dzielenie zadań pomiędzy poszczególne serwery obliczeniowe, dzięki temu tworzymy wysokowydajny klaster mogący przetworzyć ogromną liczbą obliczeń w krótkim czasie.

Jeśli jednak nasza firma nie dysponuje środkami na uruchomienie własnego serwera obliczeniowego lub klastra złożonego z serwerów obliczeniowych to z pomocą przychodzą usługi dzierżawy godzinowej takich rozwiązań. Z pomocą tutaj przychodzi również nasza firma.

Model NVIDIA do wsparcia AI – NVIDIA A5000, NVIDIA A40, NVIDIA A10..

NVIDIA A5000, NVIDIA A40, NVIDIA A10 to tylko niektóre z modeli karty graficznej firmy NVIDIA, które można wykorzystać w naszej chmurze do wsparcia uczenia maszynowego. Wszystkie te modele oferują wysoki poziom wydajności i są łatwe w obsłudze, dzięki czemu można je łatwo dopasować do potrzeb każdego prowadzonego biznesu i jego obliczeń.
Karty graficzne NVIDIA mogą być również używane do wspierania innych rodzajów uczenia maszynowego, takich jak inteligentne przetwarzanie obrazu i analiza danych w czasie rzeczywistym. Ponadto Serwery GPU są dostępne w naszej firmie praktycznie od ręki.

Klaster GPU – rozwiązanie dla większych i dużych potrzeb

Klaster GPU to idealne rozwiązanie dla uczenia maszynowego wymagającego dużej mocy obliczeniowej. Dzięki klastrowaniu kilku serwerów lub nawet kilkudziesięciu możemy uzyskać potężną moc obliczeniową, która jest niezbędna do szybkiego i skutecznego uczenia się algorytmów. Dla naszych Klientów na bieżąco udostępniamy takie usługi które składają się nawet z 48 Kart Graficznych NVIDIA, 8 TB Ramu DDR4 ECC, 520 rdzeni Procesora Intel Xeon Gold oraz zasobów SSD i HDD o wielkości 0,5 PB.

Wydajny zasób SSD dla Klastra GPU na cele przetwarzania danych

Klastry GPU to jedne z najbardziej wydajnych narzędzi do przetwarzania danych, a ich wydajność znacznie wzrasta, gdy korzystają z SSD lub NVME. SSD to bardzo szybki i niezawodny nośnik danych, który jest idealny do przechowywania dużych ilości danych potrzebnych do uczenia maszynowego, rozwiązania oparte o NVME pozwalają na jeszcze większe przyśpieszenie obliczeń i transfery sięgające kilkunastu GB/s. Dodatkowo dyski NVME można skutecznie zoptymalizować za pomocą tworzenia pamięci podręcznej CACHE w RAM, takie rozwiązanie dodatkowo przyśpiesza transfery plików w szczególności tych małych, które wymagają ogromnej ilości dostępnych IOPS.

Składowanie danych na zasobie HDD po ich przetworzeniu

Po przetworzeniu danych nasi Klienci składują dane na zasobie HDD+SSD. Jest to rozwiązanie hybrydowe zbudowane z wielu kontrolerów i dysków HDD i SSD. Dla naszych Klientów jest to konieczne, aby móc powrócić do danych i modyfikować albo też śledzić ewolucję wyników uczenia maszynowego.
Zalecając Klientom bezpieczne przechowywanie danych wdrażamy rozwiązania Storage z wykorzystaniem kilku kontrolerów co pozwala na przechowywanie przynajmniej kilku kopii danych produkcyjnych w tej samej chwili oraz ewentualną replikację geograficzną do innego ośrodka przetwarzania danych.