隨著人工智能 (AI) 繼續重塑行業，組織必須建立堅實的 AI 基礎設施以支持他們不斷增長的需求。 無論你是在開發機器學習模型、部署 AI 支持的應用，還是優化數據管道，擁有一個良好架構的 AI 堆疊都是必不可少的。

本指南將引導您了解 AI 基礎設施的核心組件、部署模型、安全考量和最佳實踐，以確保您的 AI 堆疊是未來可用的。

AI 基礎設施基礎知識

定義和核心概念

AI 基礎設施指的是開發、訓練和有效部署 AI 模型所需的硬件、軟件和網絡組件的組合。 它涵蓋了從高性能計算 (HPC) 集群到基於雲的機器學習平台和數據管理系統的所有內容。

AI 基礎設施的核心必須支持三個關鍵功能：數據處理、模型訓練和推理。 這些需要大量的計算能力、高效的存儲解決方案和與現有 IT 環境的無縫集成。

人工智能基礎設施演變

AI 基礎設施在數年中顯著發展。 早期的 AI 系統依賴於傳統的 CPU 和本地存儲，這限制了可擴展性。 GPU、TPU 的興起以及雲計算革新了 AI，通過加速模型訓練和實時推理實現了突破。

現在，組織利用混合雲環境、容器化部署和 AI 特定的硬件加速器來優化性能並降低成本。 隨著 AI 工作負載變得越來越複雜，對靈活和可擴展基礎設施的需求持續增長。

在現代企業架構中的角色

AI 基礎設施不再是獨立組件，而是深深植根於企業 IT 架構中。 企業將 AI 工具 集成到其工作流程中，以增強決策能力、自動化任務並改善客戶體驗。

良好結構的 AI 堆疊確保數據科學家、工程師和 IT 團隊之間的順利協作。 它還在治理、安全和合規方面扮演著至關重要的角色，幫助組織保持對其 AI 驅動操作的控制。

人工智能基礎設施組件

計算和處理單元

AI 工作負載需要強大的計算資源。 CPU 處理基本任務，但 GPU 和 TPU 對於深度學習和大規模模型訓練至關重要。 組織還使用專用的 AI 芯片，如 FPGA，以優化特定應用的性能。

選擇合適的處理單元取決於 AI 任務的複雜性。 雖然雲服務提供商提供可擴展的 AI 計算選擇，但有些企業為了更大的控制和安全性而投資於本地 AI 硬件。

存儲和數據管理系統

AI 模型依賴於大量數據，使高效的存儲解決方案至關重要。 組織使用本地存儲、網絡附加存儲 (NAS) 和基於雲的對象存儲的組合來管理數據集。

除了存儲容量外，數據管理系統還必須支持高速訪問、冗餘和安全性。 AI 數據湖和數據倉庫幫助組織有效地結構化、處理和檢索數據，以便進行模型訓練和分析。

網絡和連接需求

AI 工作負載需要高帶寬、低延遲的網絡以支持分佈式計算。 高性能互連，如 InfiniBand 和 NVLink，可以加強 GPU 和存儲系統之間的通信，從而加快訓練時間。

基於雲的 AI 環境依賴於穩健的網絡，以確保本地系統和雲服務提供商之間流暢的數據傳輸。 組織還必須考慮安全措施，例如加密和網絡分割，以保護敏感的 AI 數據。

開發和部署平台

AI 開發平台，如 TensorFlow、PyTorch 和 Jupyter Notebook，提供構建和訓練模型所需的工具。 這些框架與基於雲的機器學習平台，如 AWS SageMaker 和 Google Vertex AI 集成，簡化部署過程。

為了簡化操作，企業使用容器化 (例如：Docker、Kubernetes) 和 MLOps 流水線來自動化模型的部署、擴展和監控。 這些平台幫助組織將 AI 模型高效地從研究過渡到生產。

AI 堆疊架構層

硬件層規格

硬件層構成了 AI 基礎設施的基礎，包括 CPU、GPU、TPU、內存和存儲設備。 高性能 AI 工作負載需要針對 並行處理 和快速數據訪問進行優化的硬件。

企業在選擇硬件時必須平衡成本和性能，確保其基礎設施支持當前和未來的 AI 應用。

中介軟件和協調工具

中介軟件 將 AI 應用與硬件資源相連接，使工作負載分配更加高效。 Kubernetes 和 Apache Mesos 等協調工具可以管理容器化的 AI 工作負載，自動化部署、擴展和資源分配。

這些工具簡化了基礎設施管理，使團隊能夠專注於 AI 開發，而不是手動配置。

應用和框架生態系統

AI 框架和庫，如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn，提供構建機器學習模型的基本工具。 這些框架存在與雲和本地環境的集成，確保靈活性和互通性。

組織必須根據模型的複雜性、性能要求和生態系統支持來選擇框架。

安全和治理協議

AI 基礎設施必須包含保護 數據、模型和應用的安全措施。 加密、身份管理和訪問控制可以保護 AI 資產，而治理框架確保遵從行業法規。

實施 AI 治理政策幫助組織減少風險並保持道德的 AI 做法。

AI 基礎設施部署模型

本地解決方案

本地 AI 基礎設施提供對硬件、安全和合規的完全控制。 有嚴格數據隱私要求的企業通常選擇這種模型，將 AI 工作負載保持在自己的數據中心內。

但是，本地解決方案需要大量的前期投資和持續維護。

基於雲的實施

基於雲的 AI 基礎設施提供可擴展性和成本效益。 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等供應商提供 AI 特定的服務，減少了對內部硬件管理的需求。

該模型允許組織在不需大額資本支出的情況下獲取尖端的 AI 技術。

混合配置

混合 AI 基礎設施結合了本地和雲資源，在控制和可擴展性之間取得平衡。 組織可以將敏感數據保留在本地，同時利用基於雲的 AI 服務處理計算密集型任務。

這種方法在優化成本和性能的同時提供了靈活性。

邊緣計算集成

邊緣 AI 在接近數據源的地方處理數據，從而減少延遲和帶寬使用。 這對自動駕駛車輛、物聯網設備和工業自動化等實時應用特別有用。

將邊緣 AI 集成到整體基礎設施中，改善了關鍵任務應用的效率和響應能力。

人工智能基礎設施規劃

建立強大的 AI 基礎設施始於仔細的規劃。 沒有明確的策略，組織面臨超支、資源利用不足或未來擴展問題的風險。 通過評估需求、明智地分配資源和考慮長期成本，企業可以創造一個高效且具有未來可用性的 AI 環境。

評估和需求收集

在建立 AI 基礎設施之前，組織必須評估其數據、計算需求和商業目標。 確定用例和性能需求有助於確定正確的架構。

資源分配策略

有效的資源分配確保 AI 工作負載的最佳分配。 組織必須考慮計算能力、存儲容量和網絡需求，以避免瓶頸。

可擴展性考量

AI 工作負載通常會隨著時間的推移而增長。 規劃可擴展性確保基礎設施能夠滿足增加的需求，而不會產生重大干擾。

預算和投資回報分析

投資 AI 基礎設施需要清楚了解成本和預期回報。 企業必須權衡前期支出與長期收益，以合理化其投資。

AI 堆疊實施指南

基礎設施設置過程

設立 AI 基礎設施涉及配置硬件、網絡和軟件組件。 正確的設置確保 AI 操作從開發到部署的無縫進行。

與現有系統的整合

AI 基礎設施必須與企業 IT 系統，包括數據庫、ERP 平台和雲環境集成，以實現流暢的數據流和互操作性。

測試和驗證程序

測試 AI 基礎設施確保穩定性、性能和安全性。 組織必須進行嚴格的驗證，以檢測和解決潛在問題。

維護和更新

定期維護和更新使 AI 基礎設施高效運行，防止停機和安全漏洞。

建立一個未來可持續的 AI 基礎設施

AI 技術不斷進步，組織需要一個能夠跟上這一變化的基礎設施。 未來可持續的 AI 堆棧意味著設計時需考慮擴展性，保持在新技術的前沿，並維持長期的可靠性。 通過規劃增長、採用新興技術以及實施持續改進的策略，企業可以確保其 AI 系統保持高效和具有競爭力。

可擴展性規劃

為可擴展性而設計可以確保人工智慧系統能夠處理不斷增加的工作負載，而無需進行徹底檢修。 透過使用模組化架構、雲端資源和自動擴展解決方案，企業可以隨著需求的增長擴展其人工智慧能力。

技術採用策略

保持跟上人工智慧的發展使組織能夠整合最新的工具和框架以提高性能。 有組織的採用策略幫助企業評估新技術，確保其與現有基礎設施和長期目標一致。

持續改進框架

人工智慧基礎設施不應保持靜態；它必須通過定期監控、反饋循環和迭代升級來演變。 實施持續改進過程確保人工智慧系統保持最佳狀態、安全並與業務需求一致。

長期維護考量

例行維護、軟體更新和安全性修補對於保持人工智慧基礎設施穩定和高效至關重要。 建立主動維護策略幫助組織防止停機、降低風險並最大化人工智慧投資的壽命。

‍