Оскільки штучний інтелект (ШІ) продовжує перетворювати галузі, організаціям слід побудувати надійну ШІ інфраструктуру для підтримки їх ростучих потреб. Незалежно від того, чи ви розробляєте моделі машинного навчання, впроваджуєте додатки на основі ШІ або оптимізуєте конвеєри даних, наявність добре спланованого стеку ШІ є суттєвою.

Цей посібник крок за кроком проходить основні компоненти ШІ, моделі впровадження, питання безпеки та найкращі практики, щоб забезпечити, що ваш стек ШІ має майбутнє.

Основи інфраструктури ШІ

Визначення та основні концепції

Інфраструктура ШІ відносить на поєднання апаратного та програмного забезпечення та мережевих компонентів, необхідних для розробки, навчання та впровадження моделей ШІ. Вона охоплює все від кластерів високопродуктивних обчислень (ВПО) до платформ машинного навчання на основі хмари та систем управління даними.

У своєму серці інфраструктура ШІ повинна підтримувати три ключові функції: обробку даних, тренування моделей та інференцію. Це вимагає значної обчислювальної потужності, ефективних рішень зберігання та безпроблемної інтеграції з існуючими ІТ середовищами.

Еволюція інфраструктури штучного інтелекту

Інфраструктура ШІ зазнала значних змін протягом років. На початку штучних інтелектуальних систем використовувалися традиційні ЦП та локальне сховище, що обмежувало масштабованість. Поширення ГП, ТП і хмарних обчислень революціонізували ШІ, дозволяючи прискорене навчання моделей та реальний інференцію.

Зараз організації використовують гібридні хмарові середовища, контейнеризовані впровадження та апаратні прискорювачі індивідуально для ШІ, щоб оптимізувати продуктивність та зменшити витрати. Постійно збільшується попит на гнучку та масштабовану інфраструктуру у зв'язку із складністю завдань інтелектуального інтелекту.

Роль у сучасній архітектурі підприємства

Інфраструктура ШІ вже не є самостійною компонентою—вона глибоко вбудована в архітектуру ІТ підприємства. Бізнеси інтегрують Інструменти ШІ у свої робочі процеси для покращення процесу прийняття рішень, автоматизації завдань та покращення досвіду користувачів.

Добре структурований стек ШІ забезпечує плавну співпрацю між даними вченими, інженерами та ІТ командами. Він також відіграє важливу роль у управлінні, безпеці та відповідності, допомагаючи організаціям зберігати контроль над операціями на основі ШІ.

Компоненти інфраструктури штучного інтелекту

Обчислювальні та обробні блоки

ШІ завдання потребують потужних ресурсів обчислень. ЦП впораються з основними завданнями, але ГП та ТП важливі для глибокого навчання та великомасштабного навчання моделей. Організації також використовують спеціалізовані ШІ чипи, такі як FPGA, для оптимізації продуктивності для певних застосувань.

Вибір правильних обробних блоків залежить від складності завдань ШІ. Хоча хмарові провайдери пропонують масштабовані опції обчислень ШІ, деякі підприємства інвестують у власне обладнання ШІ в офісі для більшої контролю та безпеки.

Сховища та системи управління даними

ШІ моделі ґрунтуються на величезних обсягах даних, що робить ефективні рішення щодо зберігання критичними. Організації використовують комбінацію локального сховища, мережевого сховища з'єднаному з мережею (NAS) та об'єктового сховища на основі хмари для управління наборами даних.

Поза обсягом зберігання, системи управління даними повинні підтримувати швидкий доступ, резервне копіювання та безпеку. ШІ датові озера та датові склади допомагають організаціям структурувати, обробляти та викликати дані ефективно для тренування моделей та аналізу.

Вимоги до мережевого з’єднання та взаємодії

Робочі навантаження із штучного інтелекту вимагають мережевого з’єднання високої пропускної здатності та низькій затримці для підтримки розподіленого обчислення. Високопродуктивні міжпідключення, такі як InfiniBand та NVLink, поліпшують взаємодію між GPUs та системами зберігання, прискорюючи час навчання.

Хмарні середовища штучного інтелекту розраховують на надійне мережеве з’єднання, щоб забезпечити плавний перенос даних між системами на місці та постачальниками хмарних послуг. Організації також повинні враховувати заходи безпеки, такі як шифрування та сегментація мережі, для захисту чутливих даних ШІ.

Платформи розробки та розгортання

Платформи розробки штучного інтелекту, такі як TensorFlow, PyTorch та Jupyter Notebooks, надають необхідні інструменти для побудови та навчання моделей. Ці фреймворки інтегруються з хмарними платформами машинного навчання, такими як AWS SageMaker та Google Vertex AI, спрощуючи розгортання.

Для оптимізації операцій підприємства використовують контейнеризацію (наприклад, Docker, Kubernetes) та конвеєри MLOps для автоматизації розгортання моделей, масштабування та моніторингу. Ці платформи допомагають організаціям ефективно переходити від досліджень моделей штучного інтелекту до виробництва.

Шари архітектури хмари складення ШІ

Технічні характеристики апаратного шару

Апаратний шар формує основу інфраструктури штучного інтелекту, включаючи CPUs, GPUs, TPUs, пам’ять та засоби зберігання. Для високопродуктивних робочих навантажень штучного інтелекту необхідне апаратне забезпечення, оптимізоване для паралельної обробки та швидкого доступу до даних.

Підприємства повинні збалансувати витрати та продуктивність при виборі апаратного забезпечення, забезпечуючи підтримку як поточних, так і майбутніх застосувань штучного інтелекту.

Проміжне програмне забезпечення та інструменти оркестрування

Проміжне програмне забезпечення з'єднує додатки ШІ з апаратними ресурсами, забезпечуючи ефективний розподіл робочих навантажень. Інструменти оркестрування, такі як Kubernetes та Apache Mesos, керують контейнеризованими робочими навантаженнями ШІ, автоматизуючи розгортання, масштабування та виділення ресурсів.

Ці інструменти спрощують управління інфраструктурою, дозволяючи командам зосередитись на розробці штучного інтелекту, а не на ручних конфігураціях.

Екосистема додатків та фреймворків

Фреймворки та бібліотеки штучного інтелекту, такі як TensorFlow, PyTorch та Scikit-learn, надають необхідні інструменти для побудови моделей машинного навчання. Ці фреймворки інтегруються з хмарними та місцевими середовищами, забезпечуючи гнучкість та взаємодію.

Організації повинні вибирати фреймворки на основі складності моделі, вимог продуктивності та підтримки екосистеми.

Протоколи безпеки та управління

Інфраструктура штучного інтелекту повинна включати заходи безпеки для захисту даних, моделей та додатків. Шифрування, управління ідентифікацією та контроль доступу захищають активи ШІ, тоді як управління маєтком забезпечує дотримання вимог галузевих регуляцій.

Впровадження політик управління ШІ допомагає організаціям зменшити ризики й дотримуватися етичної практики у сфері штучного інтелекту.

Моделі розгортання інфраструктури ШІ

Рішення на місці

Інфраструктура штучного інтелекту на місці надає повний контроль над апаратним забезпеченням, безпекою та дотриманням правил. Підприємства з високими вимогами до конфіденційності даних часто вибирають цю модель, щоб зберігати робочі навантаження штучного інтелекту у власних центрах обробки даних.

Проте рішення на місці вимагають значних початкових витрат та постійного обслуговування.

Cloud-based implementations

Cloud-based AI infrastructure offers scalability and cost-efficiency. Постачальники, такі як AWS, Google Cloud та Microsoft Azure, пропонують спеціалізовані послуги AI, що зменшують потребу в управлінні апаратурою у внутрішньому приміщенні.

Ця модель дозволяє організаціям отримувати доступ до передових технологій штучного інтелекту без значних капіталовкладень.

Гібридні конфігурації

Гібридна AI інфраструктура поєднує в собі внутрішньо приміщенні та хмарні ресурси, пропонуючи баланс між контролем та масштабованістю. Організації можуть зберігати конфіденційні дані на внутрішніх серверах, використовуючи хмарні послуги AI для обчислювально інтенсивних завдань.

Цей підхід забезпечує гнучкість, оптимізуючи витрати та продуктивність.

Інтеграція обчислення на краю

Edge AI обробляє дані ближче до їх джерела, зменшуючи затримку та використання пропускної здатності. Це особливо корисно для додатків у реальному часі, таких як автономні транспортні засоби, пристрої Інтернету речей та промислова автоматизація.

Інтеграція Edge AI в загальну інфраструктуру підвищує ефективність та реагування для бізнес-систем першочергового значення.

Планування інфраструктури штучного інтелекту

Побудова міцної інфраструктури штучного інтелекту починається з обережного планування. Без чіткої стратегії організації ризикують переплатити, недооцінюючи ресурси або зіткнутися з проблемами масштабування в майбутньому. Оцінюючи вимоги, розумно розподіляючи ресурси та враховуючи витрати на довгострокову перспективу, бізнеси можуть створити середовище AI, яке є ефективним і майбутньо стійким.

Оцінка та збір вимог

Перед створенням інфраструктури штучного інтелекту організації повинні оцінити свої дані, обчислювальні потреби та бізнес-цілі. Визначення використання випадків та вимог продуктивності допомагає визначити правильну архітектуру.

Стратегії розподілу ресурсів

Ефективний розподіл ресурсів забезпечує оптимальне розподіл робочих навантажень AI. Організації повинні враховувати обчислювальну потужність, потужність сховища та мережеві вимоги, щоб уникнути утруднень.

Розгляди щодо масштабованості

Робочі навантаження AI часто зростають з часом. Планування масштабованості забезпечує можливість інфраструктури впоратися зі зростаючими вимогами без значних розладів.

Аналіз бюджету та ROI

Інвестиції у інфраструктуру AI потребують чіткого розуміння витрат та очікуваних доходів. Бізнеси повинні взважити початкові витрати проти довгострокових переваг, щоб обґрунтувати свої інвестиції.

Посібник щодо впровадження стеку AI

Процес налаштування інфраструктури

Налаштування інфраструктури штучного інтелекту включає налаштування апаратної частини, мережі та програмних компонентів. Правильна настройка забезпечує безшовну роботу штучного інтелекту від розробки до впровадження.

Інтеграція з існуючими системами

Інфраструктура штучного інтелекту повинна інтегруватися з підприємницькими ІТ-системами, включаючи бази даних, платформи ERP та хмарове середовище, для гладкої передачі даних та взаємодії.

Процедури тестування та валідації

Тестування інфраструктури штучного інтелекту забезпечує стабільність, продуктивність та безпеку. Організаціям необхідно проводити ретельну валідацію для виявлення та усунення потенційних проблем.

Обслуговування та оновлення

Регулярне обслуговування та оновлення дозволяють підтримувати ефективну роботу ШІ, запобігаючи відмовам та вразливостям безпеки.

Побудова майбутньоустійкого ШІ

Технологія ШІ постійно розвивається, і організаціям потрібна інфраструктура, що здатна втримувати темп. Забезпечення майбутньоустійкості вашого стеку ШІ означає проектування для масштабованості, опережаючи нові досягнення та підтримуючи довготермінову надійність. Плануючи зростання, впроваджуючи нові технології та впроваджуючи стратегію безперервного вдосконалення, підприємства можуть забезпечити ефективність та конкурентоспроможність своїх ШІ.

Планування масштабованості

Проектування для масштабованості забезпечує, що ШІ можуть витримувати зростаючі робочі навантаження без потреби в повному оновленні. Використовуючи модулярні архітектури, ресурси на основі хмар та автоматизовані засоби масштабування, компанії можуть розширювати свої можливості в ШІ з ростом попиту.

Стратегії впровадження технологій

Відстеженням нововведень в галузі ШІ організації можуть інтегрувати останні інструменти та фреймворки для покращення продуктивності. Структурована стратегія впровадження допомагає підприємствам оцінювати нові технології, забезпечуючи відповідність існуючій інфраструктурі та довгостроковим цілям.

Фреймворк безперервного вдосконалення

Інфраструктура ШІ не може залишатися статичною; вона повинна розвиватися завдяки регулярному моніторингові, зворотнім зв'язкам та ітеративним оновленням. Впровадження процесу безперервного вдосконалення гарантує, що ШІ лишаються оптимізованими, безпечними та відповідають бізнес-потребам.

Питання віддаленого обслуговування на тривалий термін

Регулярне технічне обслуговування, оновлення програмного забезпечення та патчі безпеки є важливими для підтримки стабільності та ефективності ШІ. Створення проактивної стратегії обслуговування допомагає організаціям запобігати відмовам, зменшувати ризики та максимізувати термін служби своїх інвестицій у ШІ.

‌