AI skaitļošanas aparatūra
AI modeļu apmācība un darbība prasa milzīgu skaitļošanas jaudu. GPU (Graphics Processing Units) un TPU (Tensor Processing Units) ir specializēti procesori, kas nodrošina paralēlo skaitļošanu, būtisku matricu operācijām neironu tīklos. Pareiza aparatūras izvēle tieši ietekmē AI projektu izmaksas, ātrumu un mērogojamību.
GPU pret TPU
GPU (NVIDIA dominē tirgū) ir universāli paātrinātāji ar plašu programmatūras ekosistēmu (CUDA). Tie ir piemēroti gan apmācībai, gan inferrencei, ar elastīgu programmēšanu un plašu modeļu atbalstu. TPU (Google izstrādāti) ir optimizēti konkrēti tensoru operācijām un TensorFlow/JAX ekosistēmai, piedāvājot augstu veiktspēju liela mēroga apmācībā. Citi paātrinātāji — AMD Instinct, Intel Gaudi, AWS Trainium — piedāvā alternatīvas ar potenciāli zemākām izmaksām.
Izvēles stratēģija
Maziem projektiem un prototipēšanai — mākoņa GPU instances (on-demand). Vidēja mēroga — rezervētas instances vai mākoņa GPU klasteri. Liela mēroga apmācībai — TPU pods vai GPU superklasetri. Inferrencei — optimizēta aparatūra ar zemāku jaudu un izmaksām. Apsveriet arī modeļu optimizāciju (kvantizācija, destilācija), kas var samazināt aparatūras prasības par kārtu lielumu.