Искусственный интеллект (ИИ) превратился в изменившую мир технологию с широким спектром приложений в различных отраслях. От виртуальных помощников до автономных транспортных средств и расширенной аналитики данных искусственный интеллект начал революционизировать то, как мы живем и работаем. Однако большинству алгоритмов ИИ требуется очень большая вычислительная мощность для обработки и анализа всех необходимых данных. Именно здесь могут быть очень полезны высокопроизводительные вычисления (HPC).

Что такое высокопроизводительные вычисления?

Высокопроизводительные вычисления относятся к использованию суперкомпьютеров или вычислительных кластеров, обладающих огромной вычислительной мощностью для решения крупных вычислительных задач и обработки огромных объемов данных. Системы HPC предназначены для обеспечения высокой скорости обработки, большой емкости хранения и эффективной скорости передачи данных. Эти системы способны выполнять миллиарды вычислений в секунду, что делает их идеальными для обработки интенсивных вычислительных требований алгоритмов ИИ.

Как работает HPC?

Система высокопроизводительных вычислений — это группа компьютеров (узлов), соединенных между собой в кластер. Каждый узел в кластере имеет операционную систему, процессор, хранилище и сетевые возможности, поэтому узлы могут взаимодействовать друг с другом. Затем этот кластер подключается к пользовательскому вводу и хранилищу файлов для выполнения больших вычислительных задач.

Компьютерный кластер способен выполнять эти задачи благодаря параллельной обработке. Большая задача, заданная пользователем, может быть разделена на более мелкие подзадачи. Через высокоскоростное соединение каждая из этих подзадач назначается узлу в кластере. Узел выполняет эту подзадачу и через сетевое соединение между вычислительными узлами объединяет свое решение с решениями всех остальных подзадач. Поскольку все эти подзадачи могут выполняться одновременно, система высокопроизводительных вычислений завершит вычисления намного быстрее, чем это может сделать обычный компьютер.

Кроме того, системы высокопроизводительных вычислений используют высокопроизводительное оборудование для дальнейшего ускорения вычислений. Процессоры в узлах обычно представляют собой новейшие графические и центральные процессоры. Графические процессоры особенно хорошо подходят для выполнения алгоритмов ИИ, таких как обучение нейронных сетей. Скорость обработки, полученная за счет использования параллельной обработки, может использоваться для обработки больших объемов данных, что приводит к более точным моделям ИИ.

Вы можете сделать еще один шаг вперед, задействовав облако. Хотя вы можете создать свой собственный кластер, гораздо эффективнее — как по времени, так и по стоимости — использовать уже существующее оборудование, готовое к вашим вычислительным задачам.

Какое отношение HPC имеет к ИИ?

Алгоритмы ИИ, особенно основанные на машинном и глубоком обучении, требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения моделей и выполнения задач логического вывода. Обучение моделей ИИ включает в себя обработку массивных наборов данных посредством нескольких итераций, настройку весов и параметров для повышения точности и производительности. HPC обеспечивает вычислительную мощность, необходимую для ускорения этих процессов обучения, сокращая время, необходимое для разработки и уточнения моделей ИИ.

Как HPC может помочь в создании лучших приложений ИИ

Таким образом, мы установили, что высокопроизводительные вычисления и ИИ являются взаимодополняющими технологиями: высокопроизводительные вычисления обеспечивают вычислительную мощь, необходимую для обработки и анализа больших наборов данных, а алгоритмы ИИ предлагают интеллектуальные возможности для извлечения осмысленной информации из данных. Вместе они позволяют организациям решать сложные проблемы, принимать решения на основе данных и разрабатывать передовые приложения ИИ.

Почему высокопроизводительные вычисления важны для вашего бизнеса?

HPC может помочь предприятиям с их растущей потребностью в аналитике в реальном времени. Используя высокопроизводительные вычисления, предприятия могут ускорить свои инициативы в области искусственного интеллекта, улучшить процессы принятия решений и, следовательно, получить конкурентное преимущество на соответствующих рынках.

Кто использует HPC?

Люди, которые используют HPC, — это те, у кого есть большие объемы данных для обработки. Чтобы назвать некоторые из них, HPC может быть полезен для:

  • Исследователи
  • Специалисты по данным
  • Инженеры

Ожидается, что глобальная рыночная стоимость HPC достигнет почти 60 миллиардов долларов к 2030 году. Это связано с тем, что сейчас так много разных областей работы работают с очень большими объемами данных. Это варьируется от аэрокосмической техники до геномики и от финансовых технологий до открытия лекарств.

Например, в аэрокосмической технике HPC можно использовать для создания сложных симуляций, чтобы получить представление об аэродинамике различных конструкций самолетов.

Почему вы должны использовать HPC в своем бизнесе?

Высокопроизводительные вычисления имеют множество преимуществ, которые представляют интерес для владельцев бизнеса и менеджеров. К этим преимуществам относятся:

  • Скорость: скорость, с которой системы HPC могут решать большие вычислительные задачи, не имеет себе равных.
  • Экономия затрат: эта вычислительная скорость напрямую приводит к снижению затрат. Кроме того, на таких платформах, как UbiOps, можно платить только за используемую вычислительную мощность, что означает, что вы можете масштабироваться до нуля, если хотите, и легко масштабироваться, если вам нужно.
  • Инновация: с помощью HPC можно выполнять анализы, которые в противном случае были бы невозможны или отнимали бы очень много времени.

Роли CPU и GPU в HPC

Центральные процессоры (ЦП) и Графические процессоры (ГП) являются ключевыми компонентами систем высокопроизводительных вычислений. Короче говоря, центральные процессоры хорошо справляются с последовательными задачами, а графические процессоры — это процессоры, предназначенные для параллельной обработки. Графические процессоры особенно эффективны для ускорения рабочих нагрузок ИИ благодаря их способности выполнять тысячи вычислений одновременно. Комбинируя вычислительную мощность ЦП и ГП, системы высокопроизводительных вычислений могут эффективно справляться с разнообразными рабочими нагрузками, от вычислений общего назначения до задач, связанных с искусственным интеллектом.

HPC и UbiOps

С UbiOps можно использовать самые современные графические и центральные процессоры для ускорения вашего ИИ в облаке. Когда вы развертываете свою модель машинного обучения в UbiOps, мы создаем микросервис с собственной конечной точкой API. Это означает, что вы можете интегрировать наши процессоры в свои собственные конвейеры данных. Вы платите только за используемую вычислительную мощность, поэтому непредвиденных расходов нет, и вы можете масштабироваться до нуля, когда захотите.

Интересно, как это работает? Закажите демо у нас!