AI ԵՆԹԱԿԱՌՈՒՑՎԱԾՔ & HPC

AI և բարձր արտադրողականությամբ հաշվարկների համար նախագծված ենթակառուցվածք։

Կառուցեք մասշտաբավորվող հարթակներ մոդելների ուսուցման, ինֆերենսի, սիմուլյացիայի, վերլուծության և տվյալատար այլ ծանրաբեռնվածությունների համար՝ մեկ ամբողջական ճարտարապետության մեջ համադրելով արագացված հաշվարկները, բարձր արագությամբ ցանցը, պահեստավորումը, ծրագրային շերտը, էլեկտրասնուցումն ու հովացումը։

ՃԱՐՏԱՐԱՊԵՏՈՒԹՅՈՒՆ

Արագացված սերվերներից մինչև ամբողջական AI և HPC հարթակներ

AI և HPC միջավայրերի հաջողությունը կախված է ոչ միայն GPU-ների արտադրողականությունից։ Հաշվարկները, տվյալների շարժը, պահեստավորման թողունակությունը, պլանավորումը, տվյալների կենտրոնի հզորությունը, հասանելիությունն ու շահագործումը պետք է նախագծվեն միասին։ Bi-Line-ը օգնում է գնահատել պահանջները, ընտրել ու ինտեգրել տեխնոլոգիաները, ստուգել արտադրողականությունը և կառուցել ենթակառուցվածք, որը կարող է աճել նոր ծանրաբեռնվածությունների հետ։

ՀԻՄՆԱԿԱՆ ՈՒՂՂՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ
01

Արագացված հաշվարկներ

GPU/accelerator սերվերներ, CPU/GPU հարաբերակցություն, հիշողություն, տեղաբաշխման տոպոլոգիա և scale-up/scale-out ճարտարապետություն՝ ըստ ծանրաբեռնվածության։

02

Բարձր արագությամբ ցանցային ֆաբրիկա

Ցածր ուշացումով, բարձր թողունակությամբ Ethernet կամ InfiniBand միացումներ՝ հաշվարկային հանգույցների, storage-ի և տվյալների հոսքերի համար։

03

Բարձր արտադրողականությամբ պահեստավորում

NVMe, scale-out և զուգահեռ ֆայլային/օբյեկտային պահեստավորում՝ dataset-ների, checkpoint-ների և տվյալների ինտենսիվ pipeline-ների համար։

04

AI/HPC ծրագրային շերտ

Օպերացիոն համակարգ, կոնտեյներներ, Kubernetes, HPC scheduler-ներ, driver/toolkit շերտ և monitoring՝ կառավարելի արտադրական միջավայրի համար։

05

Տվյալների կենտրոնի սնուցում և հովացում

Rack density, UPS, էլեկտրասնուցում, օդային կամ հեղուկ հովացում և միջավայրի մոնիթորինգ՝ բարձր խտության AI/HPC սարքավորումների համար։

06

Անվտանգություն և կառավարում

Ցանցային սեգմենտավորում, մուտքի կառավարում, գաղտնիքների պաշտպանություն, workload isolation և տվյալների պաշտպանության քաղաքականություններ։

07

Հասանելիություն և տվյալների պաշտպանություն

Monitoring, checkpoint-ների պաշտպանություն, backup/replication և վերականգնման մոտեցումներ՝ կարևոր AI/HPC աշխատանքների շարունակականության համար։

08

Ինտեգրում և կյանքի ցիկլի ծառայություններ

Assessment, PoC, տեղակայում, ինտեգրում, performance tuning, փաստաթղթավորում, աջակցություն և հետագա ընդլայնման պլանավորում։

ԾԱՆՐԱԲԵՌՆՎԱԾՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

Ծանրաբեռնվածություններ, որոնց համար նախագծում ենք

Ճարտարապետությունը չափագրվում է իրական workload-ի, dataset-ի, արտադրողականության նպատակի և շահագործման մոդելի շուրջ։

  • Գեներատիվ AI և մեծ լեզվային մոդելների ուսուցում
  • AI inference և սպասարկում
  • Համակարգչային տեսողություն և deep learning
  • Տվյալագիտություն և առաջադեմ վերլուծություն
  • Գիտական և ինժեներական սիմուլյացիաներ
  • Թվային երկվորյակներ և մոդելավորում
  • Ռենդերինգ և վիզուալիզացիա
  • Հետազոտական և ակադեմիական HPC
ԻՐԱԿԱՆԱՑՈՒՄ

Ամբողջական իրականացման մոտեցում

Մենք ենթակառուցվածքը համակարգում ենք որպես մեկ ամբողջական համակարգ, այլ ոչ թե առանձին արտադրանքների հավաքածու։

01Գնահատել ծանրաբեռնվածությունները, տվյալները և տվյալների կենտրոնի սահմանափակումները
02Նախագծել compute, ցանց, storage և հարթակի ճարտարապետությունը
03Ստուգել sizing-ը և հիմնական նախագծային ենթադրությունները
04Տեղակայել, ինտեգրել և գործարկել միջավայրը
05Օպտիմալացնել արտադրողականությունը, շահագործումը և հետագա աճը

Պլանավորո՞ւմ եք AI կամ HPC նախագիծ։

Խոսեք Bi-Line-ի հետ ծանրաբեռնվածությունների չափագրման, GPU ենթակառուցվածքի, բարձր արագությամբ ցանցի, պահեստավորման, սնուցման, հովացման և ներդրման մասին։

Քննարկել նախագիծը →