5 điều cần cân nhắc khi build hệ thống AI/GPU

Khi các ứng dụng học sâu không ngừng cập nhật và phát triển, các công ty ứng dụng AI tìm cách thích nghi và tìm kiếm giải pháp để gia tăng hiệu suất cũng như quy mô. AI đang tiếp tục thúc đẩy cách thức các doanh nghiệp thực hiện công việc và nghiên cứu của họ. Không thích ứng và kết hợp các công nghệ khoa học dữ liệu mới sẽ có nguy cơ bị tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh.

Có rất nhiều thứ đang diễn ra trong thế giới trí tuệ nhân tạo, và thậm chí còn nhiều điều cần phải suy nghĩ hơn khi xây dựng một hệ thống máy trạm, máy chủ hoặc cụm AI chuyên dụng sử dụng GPU.

Các trường hợp sử dụng chung của cụm GPU

GPU như bạn biết, chúng cung cấp sức mạnh xử lý và thông lượng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình AI. Chúng thu thập dữ liệu, tạo dữ liệu mới, phân tích dữ liệu hiện có, tự động hóa các tác vụ và thậm chí nâng cao cách chúng ta tương tác với thế giới.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Hầu hết mọi lĩnh vực đang được tác động bởi việc sử dụng AI, chẳng hạn như:

Mua sắm và Quảng cáo
Công cụ tìm kiếm
Trợ lý cá nhân kỹ thuật số
Dịch thuật
Phương tiện và Thiết bị Tự hành
An ninh mạng
Khoa học Đời sống và Chăm sóc Sức khỏe
Vận chuyển
Sản xuất công nghiệp và tự động hóa
Thực phẩm và nông nghiệp

Với tác động đến các ngành công nghiệp quan trọng nhất trên thế giới như thế, việc xây dựng một cụm GPU để giúp phát triển và lên ý tưởng mô hình AI để tăng tốc khối lượng công việc của bạn là điều cần thiết để thúc đẩy doanh nghiệp của bạn phát triển đi theo làn sóng công nghệ hiện đại.

5 yếu tố cần thiết của hạ tầng cụm AI / GPU

1. Các ứng dụng và ngành công nghiệp

Các loại ứng dụng bạn định chạy sẽ có vai trò quan trọng trong cách bạn quyết định xây dựng hệ thống của mình. Học sâu đã tạo ra những tiến bộ lớn đã được đưa vào lĩnh vực khoa học đời sống và kỹ thuật trong những năm gần đây. Hãy chắc chắn xem xét các ứng dụng bạn sẽ cần được hỗ trợ trong hệ thống của mình khi bạn xác định hệ thống trí tuệ nhân tạo hoàn hảo.

Học máy (ML) đã phát triển khá mạnh trong thập kỷ qua và đã tăng tốc trong vài năm qua. Máy học là lĩnh vực nghiên cứu về AI trong đó một mô hình học bằng cách phân tích các mẫu hình trong một tập dữ liệu nhất định mà không cần lập trình rõ ràng. Các ứng dụng học máy có thể giúp các tổ chức giải quyết một loạt các vấn đề, từ khoa học đến kỹ thuật. Điều này được thực hiện thông qua việc áp dụng các mạng nơ-ron sâu (deep neural network) đã được đào tạo và các thuật toán khoa học dữ liệu phức tạp mà GPU có thể thực hiện được với khả năng xử lý song song.

Khi học sâu ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các doanh nghiệp trên thế giới, việc xem xét những tiến bộ công nghệ này sẽ thay đổi lĩnh vực công việc của chúng ta như thế nào và doanh nghiệp của bạn có thể bắt đầu tận dụng sức mạnh của mình.

2. Nhu cầu và năng lực của GPU

Khi nói đến lựa chọn GPU phù hợp, thường có rất nhiều sự lựa chọn để xem xét. Những người bắt đầu với Học sâu và AI có thể tiếp cận bằng cách sử dụng một máy tính chơi game mạnh được trang bị GPU RTX 3090 hoặc 3090 Ti của NVIDIA. Bạn cũng có thể sử dụng dịch vụ đám mây nhưng nó hạn chế khả năng và tính linh hoạt của bạn.

Trong số các lựa chọn GPU ấn tượng nhất là NVIDIA A100, GPU tăng tốc AI chuyên dụng của NVIDIA được xây dựng để tăng tốc độ và hiệu suất cho tính toán khoa học, đồ họa và phân tích dữ liệu trong các trung tâm dữ liệu. NVIDIA H100 thế hệ tiếp theo của NVIDIA sẽ có mặt tại các trung tâm dữ liệu vào đầu năm 2023, được cho là có hiệu suất tăng gấp 6 lần. Hệ thống NVIDIA DGX là hệ thống đầu bản và đại diện cho điện toán AI đỉnh cao.

A100 và H100 có giá cao tương ứng với hiệu năng rất cao của chúng, nhưng nếu bạn không muốn phá vỡ ngân sách, dòng sản phẩm RTX chuyên nghiệp của NVIDIA là một sự thay thế tuyệt vời. Hãy xem xét RTX A6000, RTX A5500 hoặc RTX 6000 Ada mới cho cấu hình của bạn.

Tuy nhiên, nếu bạn đang muốn đi sâu vào nghiên cứu và cần một cỗ máy có năng lực, thì GPU trung tâm dữ liệu có thể là lựa chọn tốt nhất để bạn tiết kiệm không gian cũng như tăng hiệu suất cho mỗi node.

Bạn đang rối với việc lựa chọn GPU cho AI? Hãy liên hệ bộ phận giải pháp của chúng tôi.

3. HPC Cluster so với máy chủ đơn

Hãy cân nhắc xem bạn sẽ cần một máy trạm AI duy nhất, một máy chủ đa GPU hay thậm chí một cụm HPC (HPC cluster) quy mô lớn. Việc xác định này thường phụ thuộc vào các hạn chế về ngân sách và lượng dữ liệu bạn định nhập vào, lưu trữ, phân tích và xử lý. Nền tảng máy chủ AI / HPC cung cấp một cách đơn giản để bạn kiểm soát các dự án triển khai AI của mình với hiệu suất tối đa mà tổng chi phí sở hữu thấp nhất; đôi khi một cụm không phải lúc nào cũng cần thiết khi khối lượng công việc ở quy mô nhỏ hơn.

Giống như các giải pháp AI riêng lẻ (máy trạm và máy chủ), các cụm xử lý AI chuyên dụng được tối ưu hóa với các ứng dụng phổ biến trong ngành.

4. Nhu cầu về hạ tầng AI

Đối với các hệ thống GPU lớn, nguồn điện và khả năng làm mát là những mối quan tâm chính. Các máy chủ AI tiêu thụ nhiều năng lượng hơn đáng kể so với các máy chủ chỉ sử dụng CPU thế hệ trước, với một số nền tảng cao cấp hơn đạt tối đa lên đến 6000W. Cần đảm bảo rằng thiết bị của bạn có thể cung cấp đủ năng lượng là điều cần thiết trong việc xác định quy mô và độ rộng của hệ thống của bạn.

Một hệ thống và môi trường HVAC là cần thiết để loại bỏ nhiệt tạo ra bởi các hệ thống này khi chúng hoạt động. Các cụm GPU này cần được làm mát đúng cách để đạt hiệu suất cao nhất và giảm thiểu hỏng hóc. Thật sai nếu chỉ trang bị một cụm GPU đắt tiền chỉ để biết rằng bạn không thể thực sự chạy nó đúng theo cách mà bạn đã dự định.

Với kinh nghiệm nhiều năm cung cấp sản phẩm máy trạm và máy chủ GPU chuyên dụng, hãy liên hệ với chúng tôi để bạn có thể yên tâm với lựa chọn phần cứng cho AI của mình.

5. Ràng buộc về ngân sách

Khi tìm kiếm một máy chủ AI, khách hàng sẽ đánh giá cả nhà cung cấp nền tảng HPC dựa trên đám mây và on-premises cho dự án của họ.

Chi phí và dịch vụ của các Dịch vụ Đám mây phụ thuộc vào các nhà cung cấp; họ chịu trách nhiệm bảo trì và duy trì, đây là một điểm cộng nhưng cũng chịu trách nhiệm phân bổ tài nguyên máy tính cho nhiều người dùng. Điều này có thể dẫn đến chi phí cao hơn, kiểm soát và bảo mật không thể đoán trước. Hệ thống tại chỗ cung cấp chi phí ổn định, có thể dự đoán được theo thời gian, tăng tính linh hoạt, tăng cường bảo mật và tính sở hữu mạnh mẽ hơn cho phép bạn cân nhắc xem doanh nghiệp của mình phù hợp như thế nào.

Những hạn chế về ngân sách có thể khó làm việc đối với một số nhà cung cấp dịch vụ vì những hệ thống này không hề rẻ. Nhưng với một nhà cung cấp lẫn tư vấn xây dựng cấu hình như NTC, chúng tôi làm việc với bạn ngay từ ngày đầu tiên để xây dựng một hệ thống được tùy chọn hoàn toàn, và tiếp tục đi theo khi tổ chức của bạn phát triển.

Bonus: Quan hệ đối tác

Mặc dù có nhiều thứ cần xem xét khi lựa chọn hoặc xây dựng hệ thống AI dựa trên GPU của riêng bạn, điều rất quan trọng là bạn phải làm việc với đối tác phù hợp – một đối tác có thể đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn và cung cấp cho bạn một hệ thống sẽ hoạt động chính xác như bạn cần, không cứ là với đội ngũ NTC hay nhà cung cấp nào khác.

____
Bài viết liên quan