چگونه باید زیرساخت‌هایی را برای بارهای کاری هوش مصنوعی بین پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی برنامه‌ریزی کنید؟

هنگامی که پروژه‌های هوش مصنوعی به پیاده‌سازی در دنیای واقعی می‌روند، زیرساخت شروع به تأثیر بر سرعت تحویل، انعطاف‌پذیری مقیاس‌پذیری، کنترل هزینه و ثبات خدمات می‌کند. در این مرحله، انتخاب سخت افزار دیگر فقط به مقایسه مدل های GPU یا آزمایش یک تراشه تخصصی نیست. سوال بهتر این است که آیا کل محیط می تواند به طور موثر از حجم کار واقعی پشتیبانی کند یا خیر. این شامل محاسبات، حافظه، ذخیره سازی، شبکه، سازگاری نرم افزار و مدل استقرار است. یک راه‌اندازی می‌تواند روی کاغذ قدرتمند به نظر برسد و اگر زیرساخت اطراف متعادل نباشد، همچنان ناکافی باشد.

چرا برنامه ریزی باید با حجم کار شروع شود

محیط مناسب هوش مصنوعی ابتدا به رفتار بار بستگی دارد. آموزش، تنظیم دقیق و استنتاج ممکن است همگی شامل یک مدل باشند، اما نیازهای زیرساختی متفاوتی را ایجاد می کنند.

قبل از انتخاب سخت افزار، تعریف زیر کمک می کند:

• این که آیا محیط در درجه اول برای یادگیری، استنتاج یا هر دو است
• آیا استنباط بلادرنگ، دسته ای یا مبتنی بر لبه است
• چه فریم ورک هایی مانند PyTorch، TensorFlow، JAX یا ONNX مورد نیاز است
• آیا مدل هنوز در حال تکامل است یا در حال حاضر پایدار است
• آیا این استقرار در فضای ابری، سرورهای اختصاصی یا یک زیرساخت ترکیبی خواهد بود

این سؤالات معمولاً به تصمیمات زیرساختی بهتری نسبت به معیارها منجر می شود.

چرا آموزش و استنباط باید جداگانه بررسی شود

آموزش و استنتاج نباید به عنوان یک وظیفه زیرساختی در نظر گرفته شود.

آموزش معمولاً به تراکم محاسباتی بالا، دسترسی سریع به ذخیره سازی، ظرفیت حافظه زیاد و عملکرد قوی شبکه برای وظایف توزیع شده نیاز دارد. استنتاج اغلب با تأخیر، توان عملیاتی، همزمانی و هزینه هر درخواست ارزیابی می شود.

به عبارت ساده:

• آموزش محاسبات سنگین تری است
• تنظیم دقیق نیاز به انعطاف پذیری دارد
• خروجی نسبت به تأخیر حساس تر است
• استنتاج نهایی ملاحظات مکان و زمان اجرا را اضافه می کند

یک محیط سرور که برای توسعه مدل به خوبی کار می کند ممکن است برای خروجی تولید بهترین نباشد. به همین دلیل است که زیرساخت ها باید بر اساس بار به بار برنامه ریزی کنند.

نحوه انتخاب بین CPU، GPU و شتاب دهنده های اختصاصی

بهترین گزینه واحد برای همه بارهای کاری هوش مصنوعی وجود ندارد. سخت افزار مناسب به کار بستگی دارد.

پردازنده ها اغلب زمانی مناسب هستند که:

• بارها سبک تر هستند
• پیش پردازش و ارکستراسیون اهمیت بیشتری دارند
• بهره وری انرژی یا استقرار آسان تر مهم است

GPU ها اغلب زمانی مناسب هستند که:

• آموزش مورد نیاز است
• حجم کاری شامل یادگیری عمیق و پردازش موازی است
• پشته نرم افزار می تواند تکامل یابد
• هم آموزش و هم استنتاج نیاز به انعطاف دارند

شتاب‌دهنده‌های اختصاصی زمانی که:

• بارها پایدار و بسیار خاص هستند
• اکوسیستم نرم افزار در حال حاضر تراز شده است
• بهینه سازی مهمتر از قابل حمل بودن است

برای بسیاری از کسب‌وکارها، پردازنده‌های گرافیکی انتخاب عملی باقی می‌مانند، زیرا از طیف وسیع‌تری از چارچوب‌های هوش مصنوعی و مدل‌های استقرار پشتیبانی می‌کنند.

کدام بخش از محیط مهمتر است

شتاب دهنده مهم است، اما این تمام ماجرا نیست. عملکرد واقعی بستگی به این دارد که آیا کل محیط متعادل باشد یا خیر.

اجزای اصلی برای بررسی عبارتند از:

• CPU برای ارکستراسیون و پیش پردازش
• GPU یا شتاب دهنده برای محاسبه مدل
• رم برای وزن مدل و وظایف فعال
• ذخیره سازی برای مجموعه داده ها، نقاط بازرسی و سرعت بارگذاری
• شبکه ای برای آموزش توزیع شده و تحویل به کاربران
• پشته نرم افزار برای چارچوب ها، کانتینرها و ارکستراسیون

یک GPU قدرتمند همراه با ذخیره سازی کند یا حافظه محدود همچنان می تواند تنگناهایی ایجاد کند. در بیشتر موارد، یک برنامه ریزی کامل محیطی مفیدتر از مقایسه فقط با تراشه است.

چرا ذخیره سازی و شبکه بر عملکرد هوش مصنوعی تأثیر زیادی دارد؟

ذخیره سازی و شبکه اغلب جایی هستند که زیرساخت های هوش مصنوعی شروع به تاخیر می کنند.

بارهای کاری هوش مصنوعی به فضای ذخیره سازی نیاز دارند که هم ظرفیت و هم توان عملیاتی را تحمل کند. ذخیره سازی اشیاء برای مجموعه داده ها و پشتیبان گیری های بزرگ به خوبی کار می کند، در حالی که NVMe SSD یا سطوح ذخیره سازی سریع تر به طور کلی برای آموزش فعال و دسترسی مکرر به مدل بهتر است.

از آنجایی که حجم کار توزیع می شود، شبکه سازی نیز اهمیت بیشتری دارد. خوشه های یادگیری به ارتباطات کم تاخیر و پهنای باند بالا بین گره ها بستگی دارد. محیط های استنتاج به مسیریابی قوی، پهنای باند قابل پیش بینی و کیفیت تحویل منطقه ای بستگی دارد.

برای مشاغلی که در آسیا یا بازارهای فرامرزی به مصرف کنندگان خدمات ارائه می دهند، موقعیت مکانی و کیفیت مسیر می تواند مستقیماً بر تجربه مصرف کننده تأثیر بگذارد. این یکی از دلایلی است که ارائه دهندگان زیرساخت با طراحی شبکه قوی و گزینه های استقرار منطقه ای ارزش بررسی را دارند.

چگونه مدل استقرار و هزینه ها باید با هم ارزیابی شوند

اگر در مدل استقرار اشتباه باشد، سخت‌افزار مناسب همچنان می‌تواند راه‌حل زیرساختی اشتباه باشد.

ابر برای آزمایش های کوتاه مدت و تقاضای سریع مفید است. محیط‌های داخلی یا تحت مالکیت زمانی مناسب‌تر هستند که حجم کاری پایدار و قابل پیش‌بینی باشد. تنظیمات ترکیبی اغلب زمانی بهترین عملکرد را دارند که نیازهای آموزش، استنتاج، مدیریت داده و مقیاس‌بندی در محیط‌ها از هم جدا شوند.

هزینه ها نیز باید فراتر از قیمت گذاری ساعتی بررسی شوند. هزینه های زیرساخت واقعی عبارتند از:

• ذخیره سازی و حافظه
• پهنای باند و انتقال داده
• ظرفیت خالی
• تلاش های تعمیر و نگهداری
• پشتیبانی عملیاتی

اینجاست که محیط های اختصاصی می توانند برای بارهای کاری مداوم جذاب باشند. برای کسب‌وکارهایی که می‌خواهند برنامه‌ریزی ماهانه قابل پیش‌بینی، کنترل زیرساخت قوی‌تر و انعطاف‌پذیری استقرار منطقه‌ای را داشته باشند، ارائه‌دهندگانی مانند Dataplugs به ویژه در هنگ کنگ، توکیو و لس‌آنجلس ممکن است ارزش توجه داشته باشند.

چرا نظارت و مقیاس بندی باید بخشی از برنامه باشد

برنامه ریزی زیرساخت پس از استقرار به پایان نمی رسد. محیط‌های هوش مصنوعی به دید و یک مسیر مقیاس‌پذیری واقعی نیاز دارند.

معیارهای مفید اغلب عبارتند از:

• استفاده از GPU و CPU
• تأخیر ذخیره سازی و توان عملیاتی
• عملکرد شبکه
• میزان یادگیری
• تاخیر خروجی
• قیمت بار

این سیگنال ها به تعیین اینکه آیا گلوگاه مربوط به محاسبات، ذخیره سازی، شبکه یا ارکستراسیون است کمک می کند. آنها همچنین به جای ساختن از همان روز اول، مقیاس بندی را با شواهد آسان می کنند.

نتیجه گیری

برای پاسخ به اینکه چگونه باید زیرساختی را برای بارهای کاری هوش مصنوعی بین پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی برنامه‌ریزی کنید، بهترین رویکرد این است که با حجم کاری شروع کنید، سپس محیط کامل اطراف آن را ارزیابی کنید. آموزش، تنظیم دقیق، و استنتاج باید به طور جداگانه در نظر گرفته شوند، زیرا آنها نیازهای متفاوتی را برای محاسبات، حافظه، ذخیره سازی و شبکه دارند. برای بسیاری از کسب‌وکارها، زیرساخت‌های مبتنی بر GPU بهترین انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهند، در حالی که CPU‌ها هنوز برای بارهای کاری سبک‌تر منطقی هستند، و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی می‌توانند برای موارد استفاده بالغ و بسیار خاص به خوبی کار کنند.

قوی‌ترین راه‌حل‌های زیرساختی از نگاه فراتر از مشخصات سخت‌افزاری و تمرکز بر سازگاری نرم‌افزار، مدل استقرار، کیفیت شبکه، دید و هزینه‌های عملیاتی کل ناشی می‌شوند. برای تیم هایی که زیرساخت های اختصاصی هوش مصنوعی را با سخت افزار سازمانی، اتصال قوی و گزینه های استقرار منطقه ای کاوش می کنند، Dataplugs ارزش بررسی دارد. می توانید از طریق چت زنده یا ایمیل در sales@dataplugs.com با تیم تماس بگیرید.