Инфраструктура, готовая к ИИ, объединяет ускоренные вычисления, высокопроизводительные сети, масштабируемое хранение данных и передовые возможности центров обработки данных для поддержки рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
В отличие от традиционных корпоративных приложений, рабочие нагрузки ИИ имеют разнообразные вычислительные требования в зависимости от того, занимаются ли организации обучением моделей, доработкой существующих систем или запуском инференса в реальном времени.
Современная стратегия гибридной ИИ-инфраструктуры позволяет предприятиям распределять эти рабочие нагрузки между публичным облаком, частной инфраструктурой и периферийными средами (edge) в зависимости от использования, локализации данных, задержек, безопасности и операционных требований.
Вместо того чтобы полагаться на единственную модель развертывания, организации должны разрабатывать гибкие инфраструктурные архитектуры, которые увязывают возможности ИИ с бизнес-целями.
Что делает инфраструктуру готовой к ИИ?
Инфраструктура, готовая к ИИ, должна отвечать требованиям рабочих нагрузок со значительными различиями в вычислительных ресурсах, памяти, сетевых средствах 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 (GPU) и специализированные ИИ-ускорители обеспечивают вычислительную мощность, необходимую для обучения, доработки и инференса моделей.
Высокопроизводительные сети: высокоскоростные сети с малой задержкой позволяют ускорителям эффективно обмениваться информацией, особенно во время распределенного обучения моделей.
Масштабируемое хранение данных: рабочие нагрузки ИИ требуют архитектур хранения данных, способных управлять крупными наборами данных при обеспечении стабильной пропускной способности.
Оркестрация рабочих нагрузок: платформы планирования и оркестрации помогают организациям распределять вычислительные ресурсы, автоматизировать развертывание и повышать эффективность использования инфраструктуры.
Готовность дата-центра: ИИ-инфраструктура 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 ускорителями.
Узнайте, как наши сервисы гибридного облака повышают отказоустойчивость
Роль гибридной ИИ-инфраструктуры
Гибридная ИИ-инфраструктура объединяет эластичные ресурсы публичного облака с выделенными частными вычислительными средами и периферийной инфраструктурой.
Этот подход позволяет предприятиям выбирать среды выполнения в соответствии с характеристиками рабочей нагрузки, а не применять единую инфраструктурную стратегию ко всем ИИ-приложениям.
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 основу для ИИ, которая балансирует инновации, производительность и операционный контроль.
Обучение, доработка и инференс: разные рабочие нагрузки, разные среды
Требования к ИИ-инфраструктуре существенно различаются на протяжении жизненного цикла модели.
Обучение крупных моделей обычно требует значительной емкости ускорителей, высокоскоростных сетей и возможностей распределенных вычислений.
Доработка существующих моделей может требовать меньше ресурсов, но может создавать дополнительные проблемы с безопасностью данных и управлением.
Рабочие нагрузки инференса отдают приоритет эффективному обслуживанию моделей, предсказуемому времени отклика и масштабируемой вычислительной мощности.
Матрица принятия решений о размещении рабочих нагрузок ИИ
Эти паттерны развертывания служат полезными отправными точками, а не жесткими архитектурными правилами.
Выбор правильной среды выполнения
Платформы публичного облака обеспечивают быстрый доступ к специализированному ИИ-оборудованию и эластичным вычислительным мощностям. Они особенно подходят для экспериментов, разработки и рабочих нагрузок с колеблющимися требованиями к ресурсам.
Частная ИИ-инфраструктура может быть предпочтительна, когда организации имеют прогнозируемый спрос, конфиденциальные наборы данных или строгие требования к операционному контролю.
Периферийные вычисления (Edge) 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 извлечь выгоду из запуска инференса вблизи подключенных устройств.
Среды суверенного облака также могут потребоваться, когда требования юридической юрисдикции, резиденции данных или административного контроля ограничивают размещение рабочих нагрузок ИИ.
Успешная гибридная ИИ-стратегия может объединять эти среды, сохраняя при этом единую безопасность, наблюдаемость и управление.
Экономика ИИ-инфраструктуры: использование GPU, гравитация данных, электроэнергия и охлаждение
Экономика инфраструктуры играет центральную роль в определении того, где должны работать рабочие нагрузки ИИ.
Понимание использования GPU и экономической эффективности
Использование графических процессоров (GPU) является одним из важнейших факторов, влияющих на затраты на ИИ-инфраструктуру.
Модели потребления публичного облака могут обеспечить финансовую гибкость, когда спрос непредсказуем или носит временный характер.
Однако выделенная инфраструктура может обеспечить более благоприятную экономику, когда ускорители работают при стабильно высоком уровне использования.
Финансовое сравнение должно учитывать общую стоимость владения, а не только расходы на приобретение оборудования.
Предприятия должны оценивать амортизацию, финансирование, сети, хранение данных, лицензирование программного обеспечения, инженерную поддержку, затраты на помещения и неиспользуемые вычислительные мощности.
GPU как услуга (GPU-as-a-Service) предоставляет еще один вариант, позволяя организациям получать доступ к ресурсам ускорителей без необходимости долгосрочного владения инфраструктурой.
Важно отметить, что анализ затрат должен включать метрики на уровне рабочей нагрузки, такие как стоимость одного цикла обучения, стоимость инференса и коэффициенты использования ускорителей.
Эти показатели дают больше понимания бизнес-ценности, чем только затраты на инфраструктуру.
Гравитация данных и ограничения инфраструктуры
Рабочие нагрузки ИИ часто зависят от крупных 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 обучающих наборов данных, пропускную способность хранилищ и требования к передаче данных перед выбором среды выполнения.
Ограничения физической инфраструктуры имеют не меньшее значение.
Развертывание GPU высокой плотности может потребовать модернизации систем электроснабжения, передовых технологий охлаждения и дополнительной емкости дата-центра.
Например, жидкостное охлаждение может стать необходимым для определенных конфигураций ускорителей с высокими требованиями к тепловыделению.
Кажущееся экономически эффективным локальное развертывание ИИ может стать значительно дороже, если учесть затраты на модернизацию систем питания и охлаждения.
Поэтому решения об инвестициях в инфраструктуру должны учитывать как требования к вычислениям, так и готовность инженерных систем.
Модернизация существующей инфраструктуры высокопроизводительных вычислений (HPC) и центров обработки данных для искусственного интеллекта
От традиционных HPC-платформ к платформам, готовым к внедрению ИИ
Организациям с уже развернутыми средами высокопроизводительных вычислений не обязательно заменять существующую инфраструктуру для поддержки искусственного интеллекта.
Вместо этого они могут оценить возможности модернизации текущих сред HPC и расширения их возможностей.
Существующую инфраструктуру HPC можно оценить на предмет совместимости с ускоряющими модулями, пропускной способности сети, производительности систем хранения данных, 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-to-AI сосредоточено на преобразовании существующей инфраструктуры HPC в унифицированные платформы, готовые к внедрению ИИ, при максимальном использовании предыдущих инвестиций в технологии.
Возможности компании в области услуг интеллектуальной инфраструктуры (Cognitive Infrastructure Services) также охватывают вопросы модернизации инфраструктуры и развертывания рабочих нагрузок ИИ в частных, гибридных и мультиоблачных средах.
Эти предложения соответствуют более широкому портфелю облачных услуг HCLTech, который поддерживает цифровую трансформацию и модернизацию облачных сред предприятий.
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 данных, сетевые ограничения и готовность инженерных систем.
Следующим шагом является определение инфраструктуры, пригодной для повторного использования, узких мест в производительности и нехватки мощностей.
Затем разработка платформ (platform engineering) может стандартизировать предоставление инфраструктуры, автоматизировать распределение ресурсов и упростить развертывание рабочих нагрузок в различных средах.
Практики гибридного FinOps могут улучшить финансовую прозрачность за счет отслеживания использования ускорителей, потребления инфраструктуры и затрат на уровне рабочих нагрузок.
Предприятиям также следует внедрить единые средства контроля безопасности, управления доступом и мониторинга во всех средах инфраструктуры ИИ.
Создание стратегии гибридной инфраструктуры ИИ, готовой к будущим вызовам
По мере расширения внедрения ИИ на предприятиях стратегии инфраструктуры должны развиваться, чтобы поддерживать все более сложные рабочие нагрузки и меняющиеся 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 емкости, 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 рабочих нагрузок и экономику инфраструктуры, предприятия могут создать масштабируемую основу для ИИ, которая поддерживает инновации и долгосрочную трансформацию бизнеса.
