GemaTEG™ تطرح DaTEG 1.0: حل ثوري للإدارة الحرارية لخوادم الذكاء الاصطناعي

تسريع وتيرة أداء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

تطرح GemaTEG™ DaTEG 1.0، حل مخصَّص للإدارة الحرارية الذي يقلِّل بشكلٍ كبير من تكاليف الطاقة ويعزز أداء الشرائح في البنى التحتية للذكاء الاصطناعي.

ما مدى أهميته؟

· يتزايد الضغط على البنية التحتية لمراكز البيانات في ظل تزايد الطلب على صناعة الذكاء الاصطناعي للطاقة الحاسوبية.

· تستهلك أنظمة التبريد التقليدية الكثير من الطاقة وتفتقر إلى الكفاءة في معظم الأوقات.

· يساعد DaTEG 1.0 المُقدَّم من GemaTEG كبار مصممي الشرائح في صناعة الحوسبة عالية الأداء، ووحدات التوسعة الفائقة، وموفِّري مراكز البيانات، وشركات تكامل الأنظمة على تجاوز قيود صناعة الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز السعة دون زيادة الطلب على الموارد.

ما الجديد

· يُعدَّ DaTEG 1.0 حلاً متكاملاً ومعياريًا للإدارة الحرارية يشغَّل مساحة أقل بكثير للخادم من تقنيات التبريد التقليدية الأقل كفاءة.

· تكمُّن الطفرة الكبيرة في قدرته على الحفاظ على ظروف التشغيل القصوى لوحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية، ومن ثمَّ، إطالة عمرها وتعزيز إنتاجها.

الخلفية العميقة

· طوَّر عالم فيزياء الجسيمات الفلكية ومدير التكنولوجيا التنفيذي، Maurizio Miozza، الذي يتمتع بخبرة فائقة في اكتشاف خصائص السليكون حل DaTEG 1.0، وهو ناتج أكثر من خمس سنوات من البحث في علوم المواد وديناميكيات الموائع.

· تتضمَّن هذه التكنولوجيا تطورات من علوم الفضاء إلى العلوم النووية، مما يوفر حلاً متكاملاً للتبريد.

حسب الأرقام

· يدعم DaTEG 1.0 الشرائح التي تستهلك ما يصل إلى 500 واط، مع إمكانية إضافة تحسينات مستقبلية لاستيعاب تصميمات الشرائح التي تصل إلى 1000 واط.

· يتضح من الاختبارات أن الأداء المحتمل يصل إلى مستويات مُحدَّدة من الجيجاهرتز المُعلن عنها دون التعرُّض لخطر ارتفاع درجة الحرارة، وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على وقت تشغيل الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات.

رأي الخبير

· قال Maurizio Miozza: "من خلال تطوير DaTEG، نحن لا نمنع ارتفاع درجة حرارة الشرائح فحسب، بل نعمل أيضًا على تحسين ظروفها التشغيلية لدفع حدود ما هو ممكن في حوسبة الذكاء الاصطناعي."

ما هو الجديد

· تتعاون GemaTEG مع القادة الأكاديميين وشركات الصناعة حول العالم لتحسين قدرات DaTEG وتوسيعها، مما يضمن تلبية الاحتياجات المستقبلية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.