CERN, kuulus Euroopa tuumauuringute organisatsioon, on esirinnas läbimurdelistes uuringutes, mitte ainult osakeste füüsika valdkonnas, vaid ka arvutustehnoloogias. Kuna tehisintellekt jätkab arenemist, on Graafikaprotsessoreid (GPUs) hakatud hindama nende võime tõttu kiiresti täita keerulisi tehisintellekti algoritme.
CERNis keskendutakse eriliselt GPU-de ära kasutamisele üldotstarbelises riistvaras, et kiirendada arvutusprotsesse, mis on olulised masinõppe ja muude tehisintellekti rakenduste jaoks. See püüdlus peegeldab suuremat suundumust, kus kohandatav riistvara võib asendada spetsiaalselt ehitatud alternatiive.
Pariisis toimunud konverentsil nimega KubeCon + CloudNativeCon märtsis 2024 jagas CERNi arvutusinsener Ricardo Rocha ülevaateid nende lähenemisviisist GPU integreerimisel. Ta märkis, et GPU-de riistvarakasutusmustrid erinevad traditsioonilistest CPU-põhistest rakendustest, tuues esile suurenenud vajaduse võimsuse ja jahutuse järele andmehallides.
CERN on pikendanud oma riistvara eluiga viiest kaheksa aastani, tunnistades GPU-de suuri kulusid hoolimata nende universaalsest kohaldamisest organisatsioonide seas. Rocha arutles mitmekesiste ressursikasutusmustrite mõistmise kriitilise iseloomu üle GPU-de kasutuselevõtul, mis ulatuvad tagasihoidlikust suure nõudlusega.
Rocha rõhutas infrastruktuuri paindlikkuse olulisust, mis suudab vajadusel ressursse skaalata. Koostöö välissüsteemidega GPU ressursside jagamisel on üks strateegia tagamaks kohanemisvõimelisust juba disainifaasis – oluline kaalutlus inseneri poolt esile toodud.
Valdades GPU kasutamise dünaamikat, on CERNil võimalus teha olulisi edusamme nii teaduslike uuringute kui arvutusinfrastruktuuri vallas, seades standardi organisatsioonidele üle maailma.
Olulised Küsimused ja Vastused:
1. Miks on GPU-d tehisintellektis nii olulised?
GPU-d on projekteeritud paralleelseks töötluseks, mis sobib hästi tehisintellekti algoritmide ülesannetega, nagu suurte andmeplokkide töötlemine korraga. See võime teeb GPU-d eriti kasulikuks masinõppes, süvakoolituses ja muudes arvutuslikult intensiivsetes tehisintellekti rakendustes.
2. Mis on peamised väljakutsed seotud GPU-de integreerimisega üldotstarbelisse riistvarasse?
Väljakutsed hõlmavad ühilduvuse tagamist olemasolevate süsteemidega, suurenenud võimsuse ja jahutamisnõuete haldamist ning infrastruktuuri paindlikkuse säilitamist, et vastata tehisintellekti rakenduste muutlikele töökoormuse nõudmistele.
3. Milliseid vaidlusi võivad kaasneda GPU kasutamisega teaduslikes uuringutes?
Kuigi konkreetset vaidlust ei ole mainitud, võib üldprobleemide hulka kuuluda GPU-de suur energiatarbimine, mis viib suurema süsinikujalajälje, eetilised küsimused tehisintellekti uuringutes ning piiratud ressursside jaotus arvestades GPU riistvara kulusid.
Eelised ja Puudused:
Eelised:
– Kõrge töötlusvõimsus: GPU-d suudavad oluliselt kiirendada arvutusvõimekust, mis on oluline keerukaks tehisintellekti arvutusteks.
– Pikendatud eluiga: GPU-de kohandamisega laiemale kasutusvaldkonnale on CERN suutnud pikendada oma riistvara eluiga.
– Paindlikkus ja skaalatavus: Kohandatav infrastruktuur võimaldab ressursse vajaduse korral suurendada, muutes tegevused tõhusamaks.
Puudused:
– Kulu: GPU-de kõrge hind võib olla takistuseks mõnele organisatsioonile.
– Võimsuse ja jahutamisnõuded: GPU-de käitamiseks on vajalik rohkem energiat ja arenenumaid jahutussüsteeme andmehallides, suurendades operatsioonikulusid.
– Ressursijaotus: Mitmekesiste kasutusmustrite haldamise keerukus eeldab hoolikat planeerimist ja võib pingutada ressursse.
Seotud artikli sisuga on kaks asjakohast peamist valdkonda, mis võiksid pakkuda täiendavat infot:
– CERN
– NVIDIA (kui suur GPU tootja, kes on sageli seotud tehisintellekti arvutusega)
Palun pange tähele, et need lingid viitavad peamisele domeenile, mitte alamlehtedele vastavalt jagatud juhistele. Veenduge, et need lingid oleksid enne kasutamist kehtivad ning viiksid CERNi ja NVIDIA vastavatele õigetele veebisaitidele.