GPU dirbtinio intelekto darbo krūviams
Grafiniai procesoriai (GPU) tapo pagrindinė aparatine įranga dirbtinio intelekto mokymui ir išvadoms. Iš pradžių suprojektuoti grafikai atvaizduoti, jų masiškai lygiagreti architektūra su tūkstančiais branduolių idealiai tinka matricų daugybos operacijoms, dominuojančioms neuroninių tinklų skaičiavimuose. NVIDIA dominuoja dirbtinio intelekto GPU rinkoje su savo CUDA ekosistema, siūlydama produktus nuo vartotojiškų GPU iki duomenų centrų akseleratorių, tokių kaip A100 ir H100, su 80 GB didelio pralaidumo atminties.
Įmonių dirbtiniam intelektui GPU pasirinkimas apima atminties talpos (nustatančios maksimalų modelio dydį), skaičiavimo pralaidumo (veikiančio mokymo greitį ir išvadų vėlinimą) ir kaštų balansavimą. Kelių GPU konfigūracijos leidžia mokyti modelius, per didelius vienam įrenginiui, o technikos, tokios kaip tensorinis lygiagretumas ir konvejerinis lygiagretumas, efektyviai paskirsto darbo krūvius per GPU klasterius.
TPU ir alternatyvūs akseleratoriai
Tensoriniai procesoriai (TPU), sukurti Google, yra specialiai neuroninių tinklų darbo krūviams sukurti ASIC lustai. Jie puikiai tinka didelio masto mokymui ir siūlo konkurencingą veikimą konkrečioms modelio architektūroms. Kiti atsirandantys akseleratoriai apima AMD Instinct GPU, Intel Gaudi procesorius ir įvairius dirbtiniam intelektui skirtus lustus iš startuolių, palaipsniui diversifikuodami aparatinės įrangos kraštovaizdį.
Infrastruktūros planavimas
Įmonių dirbtinio intelekto infrastruktūros sprendimai turi ilgalaikes pasekmes. Organizacijos turi apsvarstyti, ar investuoti į vietinius GPU klasterius, ar naudoti debesijos GPU egzempliorius. Vietinė aparatinė įranga siūlo nuspėjamus kaštus ir duomenų suverenitetą, bet reikalauja didelių kapitalinių išlaidų ir operacinės ekspertizės. Debesijos GPU suteikia lankstumą ir keičiamumą, tačiau gali tapti brangūs nuolatiniams darbo krūviams. Daugelis organizacijų taiko hibridines strategijas šiems kompromisams subalansuoti.