探寻AI时代不可或缺的数智化“地基”
戴尔科技的AI服务器业务增长是整个基础设施市场最新变化的一个缩影。去年以来企业对人工智能应用的热情不断高涨,ChatGPT、Sora的先后爆火更是为人工智能热火上加油,带动了对AI基础设施的强劲需求。为了满足这些需求,戴尔科技推出了不少创新的产品和技术来帮助企业拥抱AI。
AI应用普及
推动基础设施升级
在过去的几年里,AI应用场景越来越丰富,智能化水平不断提升。一个明显的变化是,从过去集中在以图像识别、视频分析为主的感知智能逐渐扩展到以ChatGPT为代表的认知智能,文档检索、文档生成成为了新的主流应用场景,同时,以Sora为代表的多模态AI技术也开始方兴未艾。
多元化AI计算平台
加速智能跃迁
众所周知,传统数据中心的典型架构是以CPU为中心,而今天在大模型训练和推理需求的推动下,CPU+GPU为代表的异构计算正在成为主流,GPU成为越来越多服务器的标准配置。
顺应市场的最新需求,戴尔科技推出了多款PowerEdge服务器,它们专门针对GPU计算设计和优化,能支持英特尔等不同品牌的GPU加速卡,可满足不同应用场景的需求。
“围绕AI 应用的GPU加速,戴尔科技能提供像GPU池化、GPU分布式训练、GPU集群管理和资源调度、边缘AI计算等GPU加速计算解决方案。”戴尔科技集团信息基础架构解决方案事业部企业技术架构师、全球CTO大使吴跃表示。
Xeon Max处理器是英特尔推出的业内首款集成HBM的x86 CPU,其中集成了64GB的HBM,内存带宽可达到1TB/s,无需GPU加速卡就可实现内存带宽密集型应用的加速,如模型推理与模型微调等。
吴跃表示,为了持续引领AI基础设施技术创新,加速AI应用的落地,戴尔科技还成立了AI HPC创新实验室,专门从事AI计算、并行计算的前沿技术研究、效能的基准测试等相关工作。超级计算机Ratter就是戴尔AI&HPC创新实验室打造的GPU超算集群。戴尔很多AI以及使用GPU加速的HPC解决方案(如CAE、分子动力学、生命科学等)也是在Ratter集群上首先进行测试和优化的。
从边到端
让AI算力无处不在
比如,为了减少数据传输的延迟,戴尔PowerScale今年新增了Multipath Client driver(多通道客户端驱动程序),借此单个客户端就可以能实现40GB/s的峰值带宽,可为高密度的GPU算力服务器提供充沛的后端存储性能。
当然,在端侧的创新同样不少。从去年9月份英特尔推出AI PC概念以来,AI PC迅速被市场接受。IDC的预测,今年新增PC中一半以上将是AI PC;2027 年将进一步提升至 84.6%。戴尔科技也全面拥抱AI PC,今年新发布的AI工作站Precision 7960单台将支持4块双宽的GPU,最高配置4TB的内存和152TB的本地存储,为AI落地工作站提供强力支持。
谈到AI在边缘端的落地,英特尔不可不提。除了发力AI PC之外,英特尔还在其他方面持续优化CPU面向AI应用的性能,也为戴尔科技丰富自己的产品线提供更多选择。比如,英特尔从第四代至强可扩展处理器开始新增AMX加速器,无需GPU就可显著提升AI推理和训练的性能。根据英特尔的资料,AMX对于INT8精度有8倍的性能提升,对BF16精度有16倍的性能提升。而且由于AMX内置于CPU中,因而无需专门构建解决方案。
另一方面,英特尔也联手合作伙伴推出面向边缘的AI解决方案参考设计。英特尔Edge AI Box 就是其中之一,AI-BOX在搭载英特尔酷睿处理器的单一计算盒内集成了视频解码和分析功能,既可作为连接到 IP 摄像头或网络录像机 (NVR) 等视频源的独立设备,实时进行边缘视频分析,也可以连接到网络并充当网络上的独立 AI 服务,按需运行离线深度学习分析,部署非常方便。
英特尔中国解决方案部AI架构师俞巍表示:
围绕边缘AI的落地和部署,英特尔联合戴尔科技等合作伙伴共同打造了很多基于英特尔软硬件栈的边缘AI解决方案,以支持无处不在的AI应用。
另外,戴尔科技推出的经过验证的各种参考设计 (AI Validated Design Solution) 以及配套的技术白皮书和效能的验证,其中就离不开各种合作伙伴的支持。
“随着AI技术的迭代,AI场景与AI模型规模越发复杂,对AI算力与AI训练数据的需求也会更加地旺盛,AI基础设施未来几年将会持续成为全球IT投资的热点之一。”吴跃表示,作为领先的基础设施供应商,戴尔科技会和合作伙伴一起积极拥抱AI,通过技术创新推动基础设施的升级,加速AI应用的普及。
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