Tìm hiểu tại sao triển khai on-premises có thể giúp vượt qua 6 thách thức quan trọng của AI

Phần cứng và phần mềm tích hợp chặt chẽ với nhau, cùng các hỗ trợ chuyên môn từ chuyên gia cho phép các doanh nghiệp dễ dàng mở rộng quy mô ứng dụng AI.

Trong nhiều lĩnh vực, các doanh nghiệp hiện nay cần một con đường nhanh chóng, tiết kiệm chi phí để ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy vào các vấn đề kinh doanh cấp bách nhất của họ. Ví dụ:

Nhà cung cấp dịch vụ tài chính: Phân tích văn bản và giọng nói bằng AI có thể xác định tín hiệu giao dịch và phân tích thông tin lịch sử để hỗ trợ việc giao dịch tần suất cao.
Nhà cung cấp dịch vụ y tế: Xử lý hình ảnh bằng AI giúp tìm ra bệnh trong hình ảnh y tế nhanh hơn và hiệu quả hơn con người, trong khi việc dùng AI phân tích các hồ sơ chẩn đoán bệnh trước đây có thể giúp dự đoán bệnh.
Nhà bán lẻ: AI có thể giúp dự báo nhu cầu tốt hơn, tối ưu hóa giá cả để tối đa hóa doanh thu hoặc lợi nhuận, xác định vị trí và cách trưng bày sản phẩm tối ưu, đồng thời hướng dẫn đặt hàng và sắp xếp sản phẩm trước các sự kiện thời tiết bất lợi.
Nhà sản xuất công nghiệp: AI có thể dự đoán và ngăn ngừa lỗi trong thiết bị sản xuất, tăng hiệu quả của quy trình sản xuất, tìm và ngăn ngừa lỗi sản xuất, đồng thời tạo ra các sản phẩm được tối ưu hóa và có giá thành thấp hơn.

Tuy nhiên, chỉ có chưa đến 50% các dự án AI đạt đến giai đoạn ‘production’, theo báo cáo năm 2020 của Gartner, “AI in Organizations”, của Claudia Ramos và Erick Brethenoux. Việc triển khai các gói phần cứng và phần mềm được chứng nhận trước tại chỗ (on-premises) — được hỗ trợ bởi các dịch vụ chuyên nghiệp cấp doanh nghiệp — có thể giúp vượt qua các thách thức và giảm thời gian, chi phí và rủi ro khi triển khai và mở rộng quy trình làm việc AI.

Triển khai AI tại chỗ có thể mang lại các lợi ích kinh doanh quan trọng nhất một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

Các loại tải xử lý nên xem xét dùng triển khai AI tại chỗ

Dữ liệu nhạy cảm hoặc độc quyền
Hạ tầng AI mà cũng có thể được sử dụng cho các tải xử lý khác
Có một lượng lớn dữ liệu cần được di chuyển vào và ra khỏi đám mây
Cấu hình phần cứng đặc thù — được tối ưu hóa cao cho tải xử lý
Dịch vụ hỗ trợ cấp doanh nghiệp

6 vấn đề cần vượt qua để có thể thành công với AI

Tools và frameworks
Nhiều công cụ AI có sẵn từ các nhà cung cấp dịch vụ lớn và cộng đồng nguồn mở. Tuy nhiên, các doanh nghiệp thiếu đội ngũ nhân viên được đào tạo nội bộ về AI thường cần trợ giúp để đánh giá, lựa chọn, triển khai và tích hợp các công cụ cần thiết cho quy trình AI, từ chuẩn bị dữ liệu đến đào tạo ứng dụng để kết suất thông tin nắm bắt.
Thiếu kỹ năng và dịch vụ hỗ trợ
Các tổ chức cần hỗ trợ cho phần cứng và phần mềm máy chủ ảo hóa và chứa trong container, cũng như cho lưu trữ và mạng liên quan. Mặc dù hỗ trợ như vậy có sẵn từ các công ty siêu quy mô, nhưng có thể phụ thuộc vào việc mua một lượng lớn tài nguyên đám mây từ họ.
Hiệu suất hệ thống
Duy trì các cấp độ hiệu suất khi nhu cầu AI của tổ chức tăng lên đòi hỏi nhiều thứ hơn là chỉ đơn giản chọn GPU, CPU, lưu trữ và mạng có hiệu suất cao nhất. Nó còn đòi hỏi hạ tầng được tối ưu hóa để chạy phần mềm AI và tinh chỉnh hạ tầng đó một cách phù hợp. Vấn đề này bao gồm việc tạo ra sự kết hợp lý tưởng giữa GPU và CPU để cung cấp hiệu suất tốt nhất với chi phí thấp nhất trong khi vẫn duy trì các thỏa thuận cấp dịch vụ và đạt được độ phản hồi nhanh như yêu cầu.
Quản lý hệ thống
Điều này đề cập đến khả năng tối ưu hóa và bảo mật cho toàn bộ phần cứng và phần mềm AI — từ giai đoạn ‘Proof-of-Concept’ đến triển khai cấp độ ‘production’, cũng như đi qua các giai đoạn của dự án AI, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo, suy luận và mở rộng quy mô. Lý tưởng nhất là các quản trị viên hiện tại có thể sử dụng các công nghệ ảo hóa và container để linh động tối ưu hóa hạ tầng cần thiết cho AI.
Vấn đề rủi ro
Trong triển khai AI, rủi ro mang tính kỹ thuật bao gồm việc không tương thích hoàn toàn giữa các thành phần khác nhau trong lớp phần cứng và phần mềm và không thể đảm bảo mức hiệu suất đặc thù cho từng sự kết hợp giữa CPU, GPU, storage và network. Các yếu tố này cũng có thể gây ra rủi ro khi cố gắng xác định mức tài nguyên trên đám mây phù hợp và các chi phí liên quan, đặc biệt là khi các dự án cần mở rộng quy mô.
Mở rộng quy mô cho hệ thống
Đây là khả năng duy trì hiệu suất khi các mục tiêu AI, số lượng và quy mô tác vụ, lượng dữ liệu AI và các yêu cầu quản lý liên quan gia tăng. Có thể sẽ đặc biệt khó khăn để quản lý và mở rộng tất cả các yếu tố này khi đội ngũ IT quá mỏng.

Supermicro và NVIDIA: Đẩy nhanh thành công của AI

Hai ông lớn công nghệ Supermicro và NVIDIA đã kết hợp thế mạnh của họ trong các máy chủ AI hiện đại với phần cứng có hiệu suất hàng đầu và phần mềm liên quan để đáp ứng sáu thách thức AI phổ biến này. Supermicro và NVIDIA cung cấp hiệu suất tối đa cho các tổ chức yêu cầu một hệ thống hoàn chỉnh và được tích hợp chặt chẽ.

Các tools và frameworks
NVIDIA AI Enterprise là một bộ phần mềm chạy trong môi trường VMware vSphere trên các hệ thống được NVIDIA chứng nhận (NVIDIA-Certified Systems™) của Supermicro. Phần mềm bao gồm các công cụ và frameworks cho AI, phần mềm triển khai thuần đám mây (cloud-native) và tối ưu hóa hạ tầng để cho phép việc phát triển AI nhanh chóng.
Thiếu kỹ năng và dịch vụ hỗ trợ
Supermicro và NVIDIA cung cấp các dịch vụ hỗ trợ cấp doanh nghiệp cho phần cứng, hệ điều hành, bộ giải pháp NVIDIA AI Enterprise và hạ tầng máy chủ, lưu trữ và mạng. Dịch vụ tư vấn bao gồm hỗ trợ giải đáp cho các câu hỏi kỹ thuật cụ thể, cũng như thiết kế và triển khai toàn bộ phần cứng và phần mềm.
Hiệu suất
NVIDIA AI Enterprise được tối ưu hóa, được chứng nhận và hỗ trợ trên VMware để đạt được hiệu suất gần như hoàn hảo với khả năng ảo hóa tải xử lý AI trên nhiều hệ thống được NVIDIA chứng nhận của Supermicro. Các hệ thống này hỗ trợ nhiều tùy chọn GPU NVIDIA khác nhau.
Khả năng quản lý
Giải pháp phần cứng và phần mềm được tích hợp chặt chẽ và thử nghiệm trước, kết hợp với dịch vụ hỗ trợ toàn diện, giúp khách hàng đạt được mục tiêu AI của mình với một hạ tầng tập trung hóa, hiệu quả hơn so với việc triển khai trên đám mây. NVIDIA AI Enterprise cũng cung cấp tính linh hoạt trong việc phân vùng tài nguyên GPU khi cần.
Vấn đề rủi ro
Bộ giải pháp giúp giảm thiểu rủi ro triển khai AI vì tất cả các hệ thống đều được thử nghiệm thông qua quy trình chứng nhận nghiêm ngặt của NVIDIA. Giải pháp ‘chìa khóa trao tay’ không chỉ đảm bảo khả năng tương thích giữa các thành phần phần cứng và phần mềm mà còn đảm bảo mức hiệu suất cho nhiều cấu hình khác nhau.
Mở rộng quy mô
Máy chủ GPU Supermicro cho phép khách hàng bắt đầu dự án AI với khoản đầu tư nhỏ và dễ dàng phát triển theo thời gian, mở rộng quy mô bằng cách bổ sung cụm máy chủ vào hạ tầng hiện có.

Các giải pháp này có thể đáp ứng các tải xử lý AI được di trú từ đám mây hoặc cũng có thể chạy song song. Các container phần mềm AI của NVIDIA có thể chạy trên các hệ thống Supermicro trong trung tâm dữ liệu, tại các trung tâm dữ liệu biên, trong các máy chủ biên và trên đám mây khi cần ‘bung lớn’ đám mây (cloud bursting) nhanh chóng.

Tóm tắt

AI được thúc đẩy bởi nhu cầu hiểu biết nhiều hơn về hoạt động kinh doanh, khách hàng và môi trường bên ngoài. Việc lựa chọn phần cứng, phần mềm và địa điểm triển khai AI không chỉ bị ràng buộc bởi việc giảm thiểu chi phí ngắn hạn hoặc khả năng mở rộng phần cứng không giới hạn, mà nó còn bởi khả năng sử dụng và khả năng mở rộng của toàn bộ môi trường AI.

Supermicro là nhà sản xuất toàn cầu về giải pháp máy chủ hiệu suất cao, là nhà cung cấp hàng đầu các giải pháp điện toán xanh toàn diện cho HPC, Data Center, Cloud Computing, Enterprise IT, Hadoop / Big Data và Hệ thống nhúng trên toàn thế giới.

Với kinh nghiệm làm nhà phân phối chính thức máy chủ Supermicro từ năm 2005, Nhất Tiến Chung (NTC) tiên phong đem đến các giải pháp hạ tầng CNTT dựa trên danh mục phần cứng đa dạng và tối ưu chi phí đầu tư nhất từ Supermicro. Các máy chủ GPU và máy chủ lưu trữ hiệu năng cao chuyên dụng cho AI, Deep Learning, cấu hình tùy biến theo nhu cầu, được nhiều đối tác lựa chọn cho dự án của mình. Vui lòng liên hệ để được tư vấn giải pháp, hoàn toàn miễn phí.

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng Supermicro của NTC?

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan