Mesterséges intelligencia használata a szerverek világában

A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazására egyre nagyobb az igény a szerverek esetében is, mivel a feldolgozandó adatmennyiség olyan mértékben növekszik világszerte. Az AI használatára a legkiemelkedőbb példák a Facebook és a Google.

Mindkét világ cég alkalmaz gépi tanulást. A Facebook esetében a legnyilvánvalóbb az arcfelismerés, míg a Google esetében a nyelvtanulás, amit pl. a Cortana tud hasznosítani.

A Facebook Big Basin-je nem használ CPU-t, külön szerverekhez és tárolókhoz kell csatlakoztatni. Mivel különválasztották a feldolgozó, tároló és hálózati egységeket, sokkal egyszerűbb felskálázni őket. Ezen felül az adatközpontok energia számlái is csökkenthetők ezzel a módszerrel.

Ebben a rendszerben nyolc Nvidia Tesla P100 GPU gyorsító van, ami hasonló a Fujitsu AI szuperszámítógépében használt Nvidia’s DGX-1 szerverhez.

A másik rendszer a Microsoft tervezése, a Project Olympus. Sokkal hagyományosabb rendszer, ami nem igényel hatalmas változtatásokat. Ennek megfelelően pl. egy univerzális alaplapja van, ami több fajta processzor rendszert is támogat, így az ügyfeleknek nem kell új hardvert beszerezniük, ha váltani akarnak.

A DoclerNet elsősorban a VPS-t ajánlja azoknak az ügyfeleinek, akik számára fontos a szerverek skálázhatósága és az, hogy ne kell új szervert beszerezniük a bővítéshez.

Azonban a Project Olympus egy megoldása rendkívül ritkán látható szervereknél. Ugyanis át tud váltani az x86-ból az ARM alaplapra támogatva a Centriq 2400 vagy Thunder X2 processzorokat. A Project Olympus HGX-1 nyolc Nvidia Pascal GPU-t támogat, NVLink technológia használatával összekapcsolva. Négy HGX-1 AI gyorsítót tudnak összekapcsolni, ami hatalmas gépi tanulási lehetőséget biztosít, 32 GPU-t tudnak összekapcsolni.

Az Intel FPGA-inek (field programmable gate arrays) is van helye a piacon. A szerverek mélységi tanulását és a kereső alkalmazásokat fogják felgyorsítani. Erre a legismertebb példa a Microsoft esetében a Bing. A szerver több ventillátorral, hőelnyelővel, valamint számos akkumulátorral rendelkezik, így védve azt áramkimaradás esetén.

Manapság az adatközpontok versenyt futnak azért, hogy megfelelően be tudják építeni az AI iránti egyre növekvő igényt a rendszereikbe.