GIGABYTE GIGAPOD: prestatiebalans voor AI-rekencentra

Artificiële intelligentie op industriële schaal vereist enorme rekenkracht en opslagcapaciteit, die alleen gespecialiseerde datacenters kunnen bieden. Giga Computing, toonaangevend op het gebied van versnelde rekenkracht en infrastructuuroplossingen, heeft zijn GIGAPOD-portfolio voor AI- en HPC-infrastructuur verder uitgebreid met meerdere vooraf geconfigureerde POD-oplossingen, ontworpen om de implementatie van AI-fabrieken, AI-trainings- en inferentieplatforms en HPC-implementaties te versnellen.

Door de gigantische interesse in AI zijn bedrijven bereid fors te investeren in zulke datacenters, wat ervoor zorgt dat er momenteel talloze AI-datacenters gebouwd worden. AI-datacenters verschillen echter fundamenteel van traditionele server- of supercomputerfaciliteiten, mede omdat ze op veel grotere schaal worden ingezet en zo snel mogelijk gebruiksklaar moeten zijn. Voor veel organisaties gelden ze inmiddels als integraal onderdeel van hun bedrijfsstrategie. De rekenkrachtdichtheid in AI-datacenters is drastisch toegenomen, wat ook grote uitdagingen betekent voor de koeling en stroomvoorziening.

Daarnaast is een goed uitgebalanceerde architectuur nodig om op grote schaal AI-activiteiten te realiseren. Het is niet een kwestie van brute rekenkracht, enorm snelle GPU’s of extreem veel werkgeheugen. Er is daarom behoefte aan gevalideerde, full-stack-implementaties, waarbinnen alle onderdelen, van CPU’s, versnellers, netwerken, geheugen tot software, naadloos samenwerken.

In de afgelopen jaren is de rekenkrachtdichtheid per rack drastisch toegenomen. Een enkel rack kan inmiddels AI-prestaties leveren waar voorheen hele clusters voor nodig waren. AI-prestaties worden in toenemende mate bepaald door geheugenbandbreedte, de efficiëntie van de interconnectie en het vermogen om enorme hoeveelheden data door een systeem te verplaatsen.

In veel moderne AI-systemen is de bottleneck niet langer alleen de rekenkracht, maar hoe snel data kan worden opgevraagd en verplaatst.

Deze verschuiving is al zichtbaar in moderne versnellers, die geheugen met hoge bandbreedte integreren om grote aantallen rekenengines van gegevens te voorzien. Om die gegevens te verplaatsen, is er echter ook relatief veel energie nodig. Daarom is een efficiënt systeemontwerp cruciaal voor zowel prestaties als energie-efficiëntie.

CPU’s coördineren complexe workloads, versnellers voeren sterk parallelle AI-bewerkingen uit, geheugen met hoge bandbreedte zorgt voor de benodigde gegevensdoorvoer en snelle interconnecties minimaliseren de afstand die gegevens tussen knooppunten moeten afleggen. Het is essentieel dat deze elementen binnen het gehele ontwerpconcept in evenwicht zijn, om de prestaties op peil te houden naarmate AI-systemen opschalen.

Giga Computing, een dochteronderneming van GIGABYTE en toonaangevend op het gebied van versnelde rekenkracht en infrastructuuroplossingen, heeft zijn GIGAPOD-portfolio voor AI- en HPC-infrastructuur verder uitgebreid. Het bedrijf heeft meerdere vooraf geconfigureerde POD-oplossingen geïntroduceerd die zijn ontworpen om de implementatie van AI-fabrieken, AI-trainings- en inferentieplatforms en HPC-implementaties te versnellen.

Het GIGAPOD-portfolio biedt organisaties een uitgebreid scala aan AI- en HPC-infrastructuurconfiguraties, die workloads ondersteunen variërend van LLM’s en AI-gestuurde VDI tot op Kubernetes-gebaseerde gecontaineriseerde applicaties. GIGAPOD is gebaseerd op GIGABYTE-servertechnologie en geïntegreerd met toonaangevende versnellers, supersnelle netwerken, opslag en software-ecosystemen, en biedt daarmee een complete, gebalanceerde basis voor organisaties die AI op grote schaal willen implementeren en tegelijkertijd de complexiteit van de implementatie en operationele risico’s willen verminderen.

Naarmate ondernemingen hun AI-initiatieven opschalen, hebben ze behoefte aan infrastructuur die snel kan worden geïmplementeerd, efficiënt kan worden beheerd en naadloos kan worden uitgebreid. GIGAPOD komt aan deze eisen tegemoet door middel van vooraf geconfigureerde architecturen, fabrieksintegratie en implementatiediensten, waardoor de tijd en middelen die nodig zijn om AI-infrastructuur in gebruik te nemen, worden verminderd.

Elke GIGAPOD-configuratie combineert geoptimaliseerde rekenplatforms, versnelde netwerken, bedrijfsopslag en AI-software tot een gevalideerde oplossingsarchitectuur. Organisaties kunnen GIGAPOD inzetten voor:

Door vooraf ontworpen en gevalideerde referentiearchitecturen aan te bieden, vermindert GIGAPOD de inspanningen voor infrastructuurintegratie en maakt het een snellere implementatie mogelijk in vergelijking met traditionele ‘bouw-het-zelf’-benaderingen.

AI-fabrieksoplossingen leggen steeds meer de nadruk op gevalideerde, full-stack-implementaties om het traject van infrastructuurinstallatie naar AI-productieomgevingen te stroomlijnen.

Giga Computing heeft afgelopen september de oprichting aangekondigd van de GIGABYTE AI Factory Accelerator, oftewel GAIFA, het eerste eigen AI-rekencentrum in New Taipei City in Taiwan.

GAIFA is niet alleen het eerste eigen AI-rekencentrum, maar ook een belangrijke testfaciliteit waarmee de expertise van het bedrijf op het gebied van serverontwerp, vloeistofkoeling en datacenters wordt uitgebreid naar AI-rekenomgevingen, waardoor de praktische capaciteiten van Giga Computing op het gebied van rack-scale AI-infrastructuur en AIDC-integratie worden versterkt.

GAIFA is gebouwd rond een modulair ontwerp op rackschaal, te beginnen met de inzet van zes racks voor rekenkracht, opslag en netwerken. De faciliteit maakt gebruik van directe vloeistofkoelingstechnologie en biedt daarmee een praktijkomgeving om rekenkracht, stroomvoorziening en thermisch beheer als geïntegreerde systemen te valideren.

Voor de AI-rekeninfrastructuur zet GAIFA onder andere het volgende in:

De GB300 NVL72 is een sterk geïntegreerde AI-infrastructuur op rackschaal die GPU’s, CPU’s, snelle interconnecties en netwerken samenbrengt in één vloeistofgekoeld systeem voor het trainen van LLM’s met triljoenen parameters en agentische AI-workloads.

Het HGX B300-platform biedt flexibele implementatie van GPU-servers met hoge dichtheid voor AI-workloads in de bedrijfsomgeving, terwijl het RTX PRO 6000-platform gericht is op visuele computing, generatieve AI-inferentie en professionele computing-scenario’s.

Het 6U blade-platform met 10 sockets op basis van EPYC maakt het aanbod compleet en blinkt uit in compacte rekenkracht voor HPC-, virtualisatie- en AI-inferentieworkloads.

Door alle rekenracks naast elkaar te plaatsen, kan GAIFA een volledig scala aan AI-workloads valideren, van grootschalige training en enterprise-inferentie tot professionele visuele computing, in één enkele omgeving.

GAIFA reikt verder dan alleen de hardware en omvat het volledige proces, van faciliteitsplanning, stroomconfiguratie, opslagarchitectuur en integratie van vloeistofkoelsystemen tot implementatie en validatie ter plaatse.

Dit weerspiegelt de technische capaciteiten van Giga Computing in de gehele datacenterstack. Aangezien de vraag naar AI-rekenkracht blijft stijgen en de eisen van ondernemingen verschuiven van prestaties op één apparaat naar algehele energie-efficiëntie en stabiliteit van het datacenter, is GAIFA het directe antwoord van Giga Computing op deze opkomende trend in de markt.

Door de validatie in een praktijkomgeving af te ronden vóór de implementatie, krijgen klanten eerder inzicht in hoe hun AI-infrastructuur daadwerkelijk zal presteren op het gebied van rekenkracht, thermisch beheer, stroomverbruik, softwarestack en systeemcompatibiliteit.

Dit reduceert de technische en engineeringrisico’s van grootschalige implementatie en verkort het traject van proof of concept via ontwerpvalidatie naar volledige productie. Het staat ook centraal in de manier waarop Giga Computing zijn relaties met klanten blijft verdiepen.