Инфраструктура, готовая к ИИ: Где запускать обучение ИИ и инференс в гибридном облаке
Инфраструктура, готовая к ИИ, объединяет ускоренные вычисления, высокопроизводительные сети, масштабируемые хранилища и передовые возможности центров обработки данных для поддержки рабочих нагрузок искусственного интеллекта. По мере того как предприятия ускоряют внедрение ИИ, решения об инфраструктуре приобретают все большее значение для достижения производительности, масштабируемости, экономической эффективности и эксплуатационной надежности.
В отличие от традиционных корпоративных приложений, рабочие нагрузки ИИ имеют разнообразные требования к вычислениям в зависимости от того, занимаются ли организации обучением моделей, доработкой существующих систем или запущенным в реальном времени инференсом.
Современная стратегия гибридной инфраструктуры ИИ позволяет предприятиям распределять эти рабочие нагрузки между публичным облаком, частной инфраструктурой и граничными средами в зависимости от коэффициента использования, локализации данных, задержки, безопасности и эксплуатационных требований.
Вместо того чтобы полагаться на единую модель развертывания, организации должны разрабатывать гибкие инфраструктурные архитектуры, которые согласовывают возможности ИИ с бизнес-целями.
Что делает инфраструктуру готовой к ИИ?
Инфраструктура, готовая к ИИ, должна поддерживать рабочие нагрузки со значительно различающимися требованиями к вычислениям, памяти, сетям и обработке данных.
Традиционная корпоративная инфраструктура может не обеспечивать производительность ускорителей, пропускную способность или скорость хранилищ, необходимые для ресурсоемких приложений ИИ.
Основные требования к инфраструктуре ИИ
Среда, готовая к ИИ, обычно включает в себя несколько важных компонентов.
Ускоренные вычисления: инфраструктура графических процессоров и специализированные ИИ-ускорители обеспечивают вычислительную мощность, необходимую для обучения моделей, тонкой настройки и инференса.
Высокопроизводительные сети: высокоскоростные сети с малой задержкой позволяют ускорителям эффективно обмениваться информацией, особенно во время распределенного обучения моделей.
Масштабируемые хранилища: рабочие нагрузки ИИ требуют архитектур хранения данных, способных управлять большими наборами данных и обеспечивать стабильную пропускную способность.
Оркестрация рабочих нагрузок: платформы планирования и оркестрации помогают организациям распределять вычислительные ресурсы, автоматизировать развертывание и повышать эффективность использования инфраструктуры.
Готовность центров обработки данных: инфраструктура ИИ требует достаточной электрической мощности, систем охлаждения, физического пространства и экологического мониторинга.
Эти требования приобретают особую важность при крупномасштабных развертываниях ИИ, где доступность электроэнергии и охлаждения может ограничивать расширение даже при наличии оборудования с ускосителями.
Узнайте, как наши услуги гибридного облака повышают устойчивость
Роль гибридной инфраструктуры ИИ
Гибридная инфраструктура ИИ объединяет эластичные ресурсы публичного облака с выделенными частными вычислительными средами и граничной инфраструктурой.
Этот подход позволяет предприятиям выбирать среды выполнения в соответствии с характеристиками рабочих нагрузок, а не применять одинаковые инфраструктурные стратегии ко всем приложениям ИИ.
Например, облачная инфраструктура может поддерживать эксперименты и временные потребности в обучении, в то время как выделенные среды обрабатывают предсказуемые рабочие нагрузки инференса.
Цель состоит в том, чтобы создать адаптируемую вычислительную базу ИИ, которая балансирует инновации, производительность и операционный контроль.
Обучение, тонкая настройка и инференс: разные рабочие нагрузки, разные среды
Требования к инфраструктуре ИИ существенно различаются на протяжении жизненного цикла модели.
Обучение крупных моделей обычно требует значительной емкости ускорителей, высокоскоростных сетей и возможностей распределенных вычислений.
Тонкая настройка существующих моделей может требовать меньше ресурсов, но может повлечь за собой дополнительные соображения безопасности и управления данными.
Рабочие нагрузки инференса отдают приоритет эффективному обслуживанию моделей, предсказуемому времени отклика и масштабируемой вычислительной мощности.
Матрица принятия решений о размещении рабочих нагрузок ИИ
Эти шаблоны развертывания служат полезными отправными точками, а не жесткими архитектурными правилами.
Выбор правильной среды выполнения
Платформы публичного облака предлагают быстрый доступ к специализированному оборудованию для ИИ и эластичным вычислительным ресурсам. Они особенно подходят для экспериментов, разработки и рабочих нагрузок с колеблющимися требованиями к ресурсам.
Частная инфраструктура ИИ может быть выгодной, когда организации имеют предсказуемый спрос, конфиденциальные наборы данных или строгие требования к операционному контролю.
Граничные вычисления становятся актуальными, когда приложения требуют немедленного отклика или не могут терпеть задержки, связанные с централизованной обработкой.
Например, системы промышленной автоматизации и мониторинга в реальном времени могут выиграть от запуска инференса вблизи подключенных устройств.
Среды суверенного облака также могут потребоваться, когда требования законодательства, юрисдикции, резидентности данных или административного контроля ограничивают размещение рабочих нагрузок ИИ.
Успешная стратегия гибридного ИИ может объединять эти среды, сохраняя при этом согласованную безопасность, наблюдаемость и управление.
Экономика инфраструктуры ИИ: использование графических процессоров, притяжение данных, энергопотребление и охлаждение
Экономика инфраструктуры играет центральную роль в определении того, где должны работать рабочие нагрузки ИИ.
Понимание использования графических процессоров и экономической эффективности
Использование графических процессоров является одним из наиболее важных факторов, влияющих на стоимость инфраструктуры ИИ.
Модели потребления в публичном облаке могут обеспечить финансовую гибкость, когда спрос непредсказуем или носит временный характер.
Тем не менее, выделенная инфраструктура может обеспечить более благоприятную экономику, когда ускорители работают на стабильно высоком уровне загрузки.
Финансовое сравнение должно учитывать совокупную стоимость владения, а не только затраты на приобретение оборудования.
Предприятия должны оценивать амортизацию, финансирование, сети, хранилища, лицензирование программного обеспечения, инженерную поддержку, расходы на помещения и неиспользуемые вычислительные мощности.
Графический процессор как услуга предоставляет еще один вариант, позволяющий организациям получать доступ к ресурсам ускорителей без обязательств по долгосрочному владению инфраструктурой.
Важно отметить, что анализ затрат должен включать метрики на уровне рабочих нагрузок, такие как стоимость одного запуска обучения, стоимость одного инференса и показатели использования ускорителей.
Эти показатели дают большее представление о ценности для бизнеса, чем только затраты на инфраструктуру.
Притяжение данных и инфраструктурные ограничения
Рабочие нагрузки ИИ часто зависят от больших наборов данных, распределенных по корпоративным средам.
Многократная передача этих наборов данных между облачными платформами и частной инфраструктурой может увеличить сетевые расходы, задержки обработки и операционную сложность.
Это явление, часто описываемое как гравитация данных, влияет на то, где должна происходить обработка ИИ.
Организации должны оценить расположение наборов данных для обучения, пропускную способность хранилища и требования к передаче данных перед выбором сред выполнения.
Ограничения физической инфраструктуры не менее важны.
Развертывание графических процессоров высокой плотности может потребовать модернизации систем электроснабжения, передовых технологий охлаждения и дополнительной емкости центров обработки данных.
Например, жидкостное охлаждение может стать необходимым для определенных конфигураций ускорителей с высокими требованиями к тепловыделению.
Очевидно рентабельное локальное развертывание ИИ может стать значительно дороже, если учесть затраты на модернизацию систем питания и охлаждения.
Поэтому при принятии инвестиционных решений в отношении инфраструктуры необходимо учитывать как вычислительные требования, так и готовность инженерных систем.
Модернизация существующей инфраструктуры HPC и дата-центров для ИИ
От традиционных систем HPC к платформам, готовым к ИИ
Организациям с уже созданными средами высокопроизводительных вычислений (HPC) не обязательно полностью заменять существующую инфраструктуру для поддержки ИИ.
Вместо этого они могут оценить возможности модернизации текущих сред HPC и расширения их функционала.
Существующую инфраструктуру HPC можно оценить на предмет совместимости с ускорениями, пропускной способности сети, производительности систем хранения, планирования рабочей нагрузки и операционной готовности.
Этот подход позволяет предприятиям повторно использовать подходящие компоненты инфраструктуры, одновременно устраняя конкретные пробелы в производительности.
Позиционирование услуг HCLTech по модернизации HPC в ИИ сосредоточено на преобразовании существующей инфраструктуры HPC в унифицированные платформы, готовые к ИИ, с одновременным максимизацией отдачи от предыдущих технологических инвестиций.
Возможности компании в области услуг интеллектуальной инфраструктуры (Cognitive Infrastructure Services) также охватывают модернизацию инфраструктуры и развертывание рабочих нагрузок ИИ в частных, гибридных и мультиоблачных средах.
Эти предложения согласуются с более широким портфелем облачных услуг HCLTech, который поддерживает трансформацию и модернизацию корпоративных облаков.
Ключевые приоритеты модернизации инфраструктуры для ИИ
Структурированная программа модернизации инфраструктуры для ИИ должна начинаться с комплексного профилирования рабочих нагрузок и оценки инфраструктуры.
Организациям необходимо понимать текущую вычислительную мощность, возможности систем хранения, сетевые ограничения и готовность инженерных систем.
Следующим шагом является определение пригодной для повторного использования инфраструктуры, узких мест в производительности и пробелов в емкости.
Затем платформенная инженерия может стандартизировать предоставление инфраструктуры, автоматизировать распределение ресурсов и упростить развертывание рабочих нагрузок в различных средах.
Гибридные практики FinOps могут улучшить финансовую прозрачность за счет отслеживания использования ускорителей, потребления инфраструктуры и затрат на уровне рабочих нагрузок.
Предприятия также должны обеспечить единые средства контроля безопасности, управления доступом и мониторинга в средах инфраструктуры ИИ.
Построение стратегии гибридной инфраструктуры ИИ, готовой к будущему
По мере расширения внедрения ИИ на предприятиях стратегии инфраструктуры должны развиваться, чтобы поддерживать все более сложные рабочие нагрузки и изменяющиеся требования к производительности.
Организациям следует избегать восприятия инфраструктуры ИИ как разовой инвестиции в аппаратное обеспечение.
Вместо этого модернизация инфраструктуры должна быть непрерывным процессом, включающим оптимизацию рабочих нагрузок, планирование ресурсов, операционную автоматизацию и финансовое управление.
Успех инфраструктуры, готовой к ИИ, зависит не просто от доступности ускорителей, а от того, насколько эффективно организации сопоставляют вычислительные ресурсы с требованиями рабочих нагрузок, одновременно контролируя затраты и поддерживая устойчивость.
Сочетая гибкость гибридного облака, модернизированные среды HPC, интеллектуальное размещение рабочей нагрузки и экономику инфраструктуры, предприятия могут создать масштабируемую основу для ИИ, которая поддерживает инновации и долгосрочную трансформацию бизнеса.
