Kunstmatige intelligentie (AI) is hard op weg de hoeksteen van bedrijfsanalyses te worden, waardoor bedrijven waarde kunnen genereren uit de steeds groter wordende datasets die worden gegenereerd door de bedrijfsprocessen van vandaag. Tegelijkertijd vereisen het enorme volume en de snelheid van gegevens high-performance computing (HPC) om de kracht te leveren die nodig is om AI’s effectief te trainen, AI-inferenties uit te voeren en analyses uit te voeren. Volgens Hyperion Research zal HPC-enabled AI, met een groei van meer dan 30 procent, naar verwachting een markt van $ 3,5 miljard zijn in 2024.
Deze toenemende samenvloeiing van HPC en AI wordt aangedreven door bedrijven en organisaties die hun concurrentievoordeel op de wereldmarkt aanscherpen naarmate de digitale transformatie wordt versneld en naar het volgende niveau wordt gebracht door middel van IT-transformatieprocessen.
“We zien dat HPC-enabled AI in opkomst is, omdat het data sneller en nauwkeuriger extraheert en verfijnt. Dit leidt natuurlijk tot snellere en rijkere inzichten, wat op zijn beurt betere bedrijfsresultaten mogelijk maakt en nieuwe doorbraken en betere differentiatie in producten en diensten mogelijk maakt, terwijl het leidt tot grotere kostenbesparingen”, zegt Mike Yang, President bij Quanta Cloud Technology, beter bekend als QCT.
Hoewel verwacht wordt dat HPC en AI de meeste industrieën ten goede zullen komen, zullen de sectoren gezondheidszorg, productie en hoger onderwijs en onderzoek (HER) en Financiën misschien wel het meeste winnen vanwege de hoge intensiteit van de betrokken werkbelasting.
Toepassing van HPC-enabled AI op het gebied van next-generation sequencing, medische beeldvorming en moleculaire dynamica hebben het potentieel om het ontdekken van geneesmiddelen te versnellen en de procedures en resultaten van de patiëntenzorg te verbeteren. In de productie worden eindige-elementenanalyse, computervisie, elektronische ontwerpautomatisering en computerondersteund ontwerp gefaciliteerd door AI en HPC om productontwikkeling te versnellen, terwijl analyse gegenereerd op basis van Internet-of-Things (IoT)-gegevens supply chains kan stroomlijnen en voorspellend onderhoud kan verbeteren regimes en automatisering van productieprocessen. HER gebruikt technologie om gebieden als dynamische structuuranalyse, weersvoorspelling, vloeistofdynamica en kwantumchemie te verkennen in een voortdurende zoektocht om wereldwijde problemen zoals klimaatverandering op te lossen en doorbraken en diepere verkenning te bereiken door middel van kosmologie en astrofysica.
HPC- en AI-workloads optimaliseren
De AI- en Machine Learning-algoritmen (ML) die ten grondslag liggen aan deze zakelijke en wetenschappelijke vooruitgang zijn aanzienlijk complexer geworden en leveren snellere maar nauwkeurigere resultaten op, maar dit gaat ten koste van aanzienlijk meer rekenkracht. De belangrijkste uitdaging waarmee organisaties nu worden geconfronteerd, is het bouwen van HPC, AI, HPC-enabled AI en HPC-AI geconvergeerde workloads, terwijl de implementatietijd van projecten wordt verkort. Uiteindelijk zullen onderzoekers, ingenieurs en wetenschappers zich hierdoor volledig kunnen concentreren op hun onderzoek.
IT-ondersteuning zou ook hun HPC- en AI-infrastructuur actief moeten beheren, door gebruik te maken van de juiste profileringstool voor optimalisatie van HPC- en AI-workloads. Geoptimaliseerde HPC/AI-infrastructuur moet onderzoekers en ontwikkelaars de juiste middelen op het juiste moment bieden om rekenprocessen te versnellen.
Bovendien helpt het begrijpen van de werklasteisen en het optimaliseren van prestaties IT om extra werklast en extra arbeid voor finetuning te voorkomen, waardoor de totale eigendomskosten (TCO) aanzienlijk worden verlaagd. Om HPC- en AI-workloads effectief en snel te optimaliseren, kunnen organisaties de volgende stappen overwegen:
- Identificeer de belangrijkste werklasttoepassingen en -gegevens die door de klant worden gebruikt, evenals de verwachtingen en pijnpunten van de klant
- Ontwerp infrastructuur en bouw het cluster, zodat de hardware- en softwarestack de workloads kan ondersteunen
- Ga door met het proces van altijd aanpassen en finetunen
QCT maakt gebruik van Intel’s profileringstool Intel Granulate gProfiler om het gedrag van de werklast te onthullen voordat het gebruik maakt van zijn diepe eigen diepgaande expertise om het gedrag te analyseren en een fijnafstemmingsplan te ontwerpen om te helpen bij optimalisatie. Door dit proces kunnen organisaties zorgen voor een snelle implementatie, vereenvoudigd beheer en geoptimaliseerde integraties, en dat alles tegen kostenbesparingen.
AI blijft transformationele oplossingen bieden voor bedrijven en organisaties, maar de groeiende complexiteit van datasets en algoritmen zorgt voor een grotere vraag naar HPC om deze energie-intensieve workloads mogelijk te maken. Optimalisatie van de werklast verbetert het proces effectief en stelt professionals in hun vakgebied in staat zich te concentreren op hun onderzoek om doorbraken in de sector te stimuleren en innovatie te versnellen.
Klik hier om te ontdekken hoe workloadprofilering uw bedrijf of organisatie kan transformeren.
