Frigør potentialet: 7 måder at optimere infrastrukturen til AI-arbejdsbelastninger – IBM Blog

Kunstig intelligens (AI) revolutionerer industrier ved at muliggøre avanceret analyse, automatisering og personlige oplevelser. Virksomheder har rapporteret en produktivitetsgevinst på 30 % i applikationsmodernisering efter implementering af Gen AI. Succesen af ​​AI-initiativer afhænger dog i høj grad af den underliggende infrastrukturs evne til at understøtte krævende arbejdsbelastninger effektivt. I denne blog vil vi udforske syv nøglestrategier til at optimere infrastrukturen til AI-arbejdsbelastninger, hvilket giver organisationer mulighed for at udnytte det fulde potentiale af AI-teknologier. 

1. Højtydende computersystemer 

Investering i højtydende computersystemer, der er skræddersyet til AI, accelererer modeltræning og inferensopgaver. GPU'er (grafikbehandlingsenheder) og TPU'er (tensorbehandlingsenheder) er specifikt designet til at håndtere komplekse matematiske beregninger, der er centrale for AI-algoritmer, og tilbyder betydelige hastigheder sammenlignet med traditionelle CPU'er.  

2. Skalerbare og elastiske ressourcer 

Skalerbarhed er altafgørende for håndtering af AI-arbejdsbelastninger, der varierer i kompleksitet og efterspørgsel over tid. Cloud-platforme og container-orkestreringsteknologier giver skalerbare, elastiske ressourcer, der dynamisk allokerer computer-, lager- og netværksressourcer baseret på arbejdsbelastningskrav. Denne fleksibilitet sikrer optimal ydeevne uden overforsyning eller underudnyttelse.  

3. Accelereret databehandling 

Effektive databehandlingspipelines er afgørende for AI-arbejdsgange, især dem, der involverer store datasæt. Udnyttelse af distribuerede lagrings- og behandlingsrammer såsom Apache Hadoop, Spark eller Dask accelererer dataindtagelse, transformation og analyse. Derudover minimerer brug af in-memory databaser og caching-mekanismer latens og forbedrer dataadgangshastigheder. 

4. Parallelisering og distribueret databehandling 

Parallellering af AI-algoritmer på tværs af flere beregningsknuder accelererer modeltræning og inferens ved at fordele beregningsopgaver på tværs af en klynge af maskiner. Rammer som TensorFlow, PyTorch og Apache Spark MLlib understøtter distribuerede computerparadigmer, hvilket muliggør effektiv udnyttelse af ressourcer og hurtigere tid til indsigt. 

5. Hardwareacceleration 

Hardwareacceleratorer som FPGA'er (feltprogrammerbare gate-arrays) og ASIC'er (applikationsspecifikke integrerede kredsløb) optimerer ydeevne og energieffektivitet til specifikke AI-opgaver. Disse specialiserede processorer aflaster beregningsmæssige arbejdsbelastninger fra CPU'er eller GPU'er til generelle formål og leverer betydelige hastigheder til opgaver som inferencing, naturlig sprogbehandling og billedgenkendelse. 

6. Optimeret netværksinfrastruktur 

Netværksinfrastruktur med lav latens og høj båndbredde er afgørende for distribuerede AI-applikationer, der er afhængige af dataintensiv kommunikation mellem noder. Implementering af højhastighedsforbindelser, såsom InfiniBand eller RDMA (Remote Direct Memory Access), minimerer kommunikationsomkostninger og accelererer dataoverførselshastigheder, hvilket forbedrer den samlede systemydelse 

7. Løbende overvågning og optimering 

Implementering af omfattende overvågnings- og optimeringspraksis bekræfter, at AI-arbejdsbelastninger kører effektivt og omkostningseffektivt over tid. Brug værktøjer til overvågning af ydeevne til at identificere flaskehalse, ressourcestrid og underudnyttede ressourcer. Kontinuerlige optimeringsteknikker, herunder automatisk skalering, arbejdsbelastningsplanlægning og ressourceallokeringsalgoritmer, tilpasser infrastrukturen dynamisk til skiftende arbejdsbelastningskrav, maksimerer ressourceudnyttelsen og omkostningsbesparelser. 

Konklusion 

Optimering af infrastruktur til AI-arbejdsbelastninger er en mangefacetteret bestræbelse, der kræver en holistisk tilgang, der omfatter hardware, software og arkitektoniske overvejelser. Ved at omfavne højtydende computersystemer, skalerbare ressourcer, accelereret databehandling, distribuerede computerparadigmer, hardwareacceleration, optimeret netværksinfrastruktur og kontinuerlig overvågning og optimeringspraksis, kan organisationer frigøre det fulde potentiale af AI-teknologier. Bemyndiget af optimeret infrastruktur kan virksomheder drive innovation, låse op for ny indsigt og levere transformative AI-drevne løsninger, der driver dem frem i dagens konkurrenceprægede landskab. 

IBM AI infrastrukturløsninger 

IBM®-klienter kan udnytte styrken fra multi-access edge computing-platform med IBM's AI-løsninger og Red Hat hybrid cloud-funktioner. Med IBM kan kunder medbringe deres eget eksisterende netværk og edge-infrastruktur, og vi leverer den software, der kører ovenpå det for at skabe en samlet løsning.   

Red Hat OpenShift muliggør virtualisering og containerisering af automatiseringssoftware for at give avanceret fleksibilitet i hardwareimplementering, optimeret i henhold til applikationsbehov. Det giver også effektiv systemorkestrering, hvilket muliggør databaseret beslutningstagning i realtid på kanten og yderligere behandling i skyen. 

IBM tilbyder et komplet udvalg af løsninger optimeret til kunstig intelligens fra servere og storage til software og rådgivning. Den seneste generation af IBM servere, opbevaring og software kan hjælpe dig med at modernisere og skalere lokalt og i skyen med sikkerhedsrig hybrid cloud og pålidelig AI-automatisering og indsigt.

Få mere at vide om IBM IT Infrastructure Solutions