Giới thiệu
Hạ tầng AI, với vai trò là trục xương sống của những tiến bộ công nghệ hiện đại, đã phát triển đáng kể từ các triển khai tại chỗ truyền thống để tiến tới các giải pháp tiên tiến như điện toán đám mây và điện toán biên. Tuy nhiên, khi AI ngày càng được các doanh nghiệp ứng dụng, một vấn đề nảy sinh cần quyết định là: họ nên chuyển tải xử lý của mình ra môi trường biên, lên đám mây hay duy trì chúng tại cơ sở?
Trước khi di chuyển tải xử lý hoặc triển khai bất kỳ ứng dụng nào, một điều quan trọng là cần hiểu được điểm mạnh và đặc điểm của từng môi trường — cho dù là đám mây, biên hay tại chỗ. Các yếu tố như khả năng mở rộng, độ trễ, bảo mật và hiệu quả về chi phí là rất quan trọng và có thể thay đổi đáng kể giữa các tùy chọn này.
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về việc xác định lựa chọn nào là phù hợp nhất, bài viết này cung cấp các phân tích so sánh về ba môi trường trên. Mục đích là cung cấp thông tin chi tiết để có thể dẫn hướng bạn nhằm xác định lựa chọn tối ưu cho việc triển khai các dự án AI của mình.
Hiểu về hạ tầng Edge AI, Cloud AI và on-premise AI
1. Edge AI – Hạ tầng AI tại biên
Edge AI kết hợp điện toán biên và trí tuệ nhân tạo bằng cách chạy các mô hình học máy cục bộ trên các thiết bị như máy tính, máy chủ biên và thiết bị IoT.
Không giống như AI truyền thống, các thiết bị này có thể hoạt động mà không cần kết nối Internet và đưa ra quyết định độc lập. Chúng không chỉ thu thập dữ liệu mà còn xử lý và hành động theo thời gian thực, nâng cao tính hiệu quả và khả năng phản hồi.
Ví dụ, các trợ lý ảo như Google Assistant, Siri và Alexa xử lý lệnh của người dùng cục bộ, tương tác với đám mây qua API và lưu trữ dữ liệu đã học trên thiết bị, cho phép tương tác nhanh hơn và mang tính cá nhân hóa hơn.
Gartner dự báo rằng đến năm 2025, hơn 55% trong tất cả các phân tích dữ liệu được thực hiện bởi mạng nơ-ron sâu sẽ diễn ra trực tiếp tại nguồn trong hệ thống biên. Một điều quan trọng đối với các doanh nghiệp là cần nhận ra rằng các ứng dụng, cùng với các quy trình đào tạo và suy luận AI, cần được chuyển đổi sang môi trường biên để gần hơn với các thiết bị IoT điểm cuối.
2. AI Cloud – Dịch vụ AI dựa trên đám mây
Dịch vụ AI Cloud, còn được gọi là AI as a Service (AIaaS), là nền tảng đám mây cung cấp tài nguyên AI cho cá nhân và doanh nghiệp. Công nghệ này kết hợp điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi hoạt động hàng ngày bằng cách tích hợp các công cụ AI, thuật toán và dịch vụ đám mây.
Sự tích hợp này cho phép các doanh nghiệp tận dụng các chức năng AI như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, mang lại lợi thế cạnh tranh. Khả năng xử lý nhanh các tập dữ liệu lớn của AI Cloud mang lại lợi ích cho các ngành công nghiệp tập trung vào dữ liệu như thương mại điện tử, ngân hàng và y tế bằng cách khám phá các mô hình và thông tin chi tiết, cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
AIaaS giúp AI dễ tiếp cận hơn, có khả năng mở rộng trơn tru và giá cả phải chăng hơn. Với GPU và TPU cho đào tạo học sâu, AIaaS loại bỏ nhu cầu về phần cứng chuyên dụng, phổ thông hóa việc tiếp cận các chức năng AI tiên tiến, giúp cách mạng hóa lĩnh vực công nghệ.
Dịch vụ đám mây nào tốt nhất cho AI sẽ còn tùy theo yêu cầu của dự án, hạ tầng và ngân sách. Các nhà cung cấp hàng đầu hiện tại gồm có:
- Microsoft: Azure OpenAI là một nền tảng dựa trên đám mây giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng và khởi chạy các mô hình AI một cách nhanh chóng và dễ dàng. Nó cung cấp cho người dùng một loạt các công cụ và công nghệ AI để tạo ra các ứng dụng thông minh, bao gồm các lĩnh vực như thị giác máy tính và học sâu
- AWS: Cung cấp nhiều dịch vụ đám mây và công nghệ AI, bao gồm Amazon SageMaker cho học máy và Amazon Rekognition để phân tích hình ảnh/video.
3. On-premise AI – Hạ tầng AI tại chỗ
AI tại chỗ liên quan đến việc triển khai và quản lý hạ tầng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cục bộ trong khuôn viên hoặc trung tâm dữ liệu của doanh nghiệp. Điều này bao gồm việc xử lý các tài nguyên phần cứng và phần mềm cần thiết cho các tác vụ như lưu trữ dữ liệu, xử lý và thực thi ứng dụng, thay vì dựa vào các nền tảng đám mây bên ngoài hoặc giải pháp điện toán biên.
Xây dựng và mở rộng quy mô các dự án AI đòi hỏi sức mạnh điện toán đáng kể. Đối với các tổ chức tìm kiếm khả năng điện toán quy mô lớn, điều này thể hiện khoản đầu tư ban đầu đáng kể ngay cả trước khi bắt đầu. Hơn nữa, hạ tầng tại chỗ đòi hỏi chi phí hoạt động liên tục sau khi triển khai. Không giống như các giải pháp đám mây, triển khai tại chỗ có quyền truy cập hạn chế vào các mô hình được đào tạo trước và các dịch vụ AI có sẵn mà các doanh nghiệp có thể dễ dàng tận dụng.
So sánh: Onpremise vs AI Cloud vs Edge AI
Bây giờ bạn đã nắm được sự phát triển của hạ tầng AI và tầm quan trọng của nó trong bối cảnh công nghệ, hãy cùng phân tích ba loại hạ tầng để xác định loại nào phù hợp nhất với nhu cầu của tổ chức bạn.
| Khía cạnh | AI Cloud | Edge AI | On-premise AI |
| Vị trí xử lý | Các trung tâm dữ liệu từ xa được quản lý bởi nhà cung cấp dịch vụ đám mây. | Gần nguồn dữ liệu (ví dụ: thiết bị, cảm biến). | Trung tâm dữ liệu cục bộ hoặc máy chủ tại chỗ. |
| Khả năng mở rộng | Có khả năng mở rộng cao, có thể dễ dàng tăng hoặc giảm quy mô tài nguyên. | Khả năng mở rộng hạn chế dựa trên nguồn lực cục bộ. | Khả năng mở rộng phụ thuộc vào phần cứng và năng lực tại chỗ. |
| Độ trễ | Độ trễ cao hơn do truyền dữ liệu tới/từ đám mây. | Độ trễ thấp, dữ liệu được xử lý gần nguồn hơn. | Độ trễ thấp, dữ liệu được xử lý cục bộ. |
| Chi phí | Mô hình trả tiền khi sử dụng, chi phí thiết lập ban đầu có thể thay đổi. | Chi phí truyền dữ liệu thấp hơn, nhưng chi phí thiết lập ban đầu cao hơn. | Đầu tư ban đầu vào phần cứng, chi phí hoạt động liên tục. |
| Khả năng tiếp cận | Có thể truy cập toàn cầu từ mọi nơi. | Giới hạn ở mạng cục bộ hoặc thiết bị cụ thể. | Có thể truy cập trong khuôn viên của tổ chức. |
| Dịch vụ được quản lý | Có sẵn các dịch vụ và công cụ AI được quản lý mở rộng. | Dịch vụ được quản lý hạn chế, thường là phương pháp tự làm. | Kiểm soát hoàn toàn môi trường AI và cấu hình. |
| Quyền riêng tư và bảo mật | Có thể có mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu nhưng tùy thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ đám mây. | Tăng cường quyền riêng tư bằng cách lưu trữ dữ liệu cục bộ. | Tăng cường an ninh thông qua kiểm soát vật lý hạ tầng. |
| Sự tuân thủ | Tuân thủ các quy định về lưu trữ dữ liệu. | Tuân thủ dễ dàng hơn các quy định về dữ liệu địa phương. | Tuân thủ dễ dàng hơn các quy định cụ thể của ngành. |
| Hiệu suất | Phù hợp với các tác vụ AI phức tạp đòi hỏi nhiều nguồn lực. | Hiệu suất cao cho các ứng dụng thời gian thực. | Có thể tùy biến cho nhu cầu hiệu suất cụ thể. |
Lợi ích của AI Cloud và Edge AI
Khi nào nên chọn hạ tầng AI tại chỗ?
- Trong khi AI trên đám mây và AI biên mang lại những lợi ích đáng kể, các giải pháp tại chỗ có thể phù hợp hơn với một số công ty nhất định, ví dụ điển hình như các bên phát triển xe tự lái muốn bảo mật dữ liệu độc quyền.
- Nếu bạn đang cân nhắc về hạ tầng AI, hãy suy nghĩ những câu hỏi quan trọng sau:
- Doanh nghiệp của bạn có xử lý dữ liệu nhạy cảm và yêu cầu bảo mật tăng cường không?
- Có quy định nào của ngành yêu cầu phải xử lý và lưu trữ dữ liệu cục bộ không?
- Bạn có hoạt động ở những khu vực có mạng internet không ổn định, đòi hỏi hoạt động AI trơn tru không?
- Nếu những điều này phù hợp với tổ chức của bạn, giải pháp AI tại chỗ có thể là giải pháp lý tưởng, cung cấp nhiều khả năng kiểm soát, bảo mật, tuân thủ và hoạt động không bị gián đoạn hơn.
Tìm hiểu các ứng dụng thực tế
AI tại chỗ:
- Công ty Canonical nổi tiếng chủ yếu với việc phát triển và hỗ trợ hệ điều hành (OS) Ubuntu đã triển khai hạ tầng AI tại chỗ để dự đoán xu hướng Chỉ số S&P 500, dựa trên các yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt, cân nhắc về chi phí liên quan đến mức độ nghiêm trọng của dữ liệu và nhu cầu xử lý dữ liệu hiệu quả trên thị trường tài chính.
- Phương pháp này được lựa chọn thay vì các giải pháp dịch vụ đám mây vì yêu cầu phải duy trì sự tuân thủ và tránh sự phức tạp cũng như chi phí liên quan đến việc chuyển các tập dữ liệu lớn ra khỏi cơ sở để đào tạo mô hình AI.
- Giải pháp của họ sử dụng Elasticsearch để lưu trữ dữ liệu tài chính thô, Kubeflow Pipelines để quản lý quy trình làm việc AI đầu cuối, bao gồm đào tạo mô hình TensorFlow và Ceph để lưu trữ phân tán các mô hình đã đào tạo.
- TensorFlow Serving và Apache Kafka hỗ trợ triển khai và giao tiếp mô hình thời gian thực. Được quản lý thông qua Juju trên Kubernetes, thiết lập này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên CPU/GPU cục bộ, đảm bảo bảo mật mạnh mẽ, hiệu quả về chi phí và hoạt động AI hiệu suất cao được thiết kế riêng cho nhu cầu của các lĩnh vực tài chính.
Edge AI:
- Schneider Electric: Schneider Electric triển khai Microsoft Azure IoT Edge cho AI biên, tối ưu hóa quản lý năng lượng và bảo trì dự đoán trong các tòa nhà thông minh và cơ sở công nghiệp thông qua xử lý dữ liệu cục bộ.
- Schneider-Electric đang nâng cao chất lượng cuộc sống cho hàng triệu người dân tại Nigeria bằng cách cung cấp các giải pháp năng lượng đáng tin cậy, thân thiện với môi trường và tiết kiệm chi phí được hỗ trợ bởi Azure IoT.
Cloud AI:
- Walmart: Vào năm 2024, công ty đặt mục tiêu nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến bằng cách tích hợp AI tạo sinh vào tính năng tìm kiếm của mình. Cải tiến này nhằm mục đích cung cấp cho khách hàng trải nghiệm duyệt web thân thiện và trực quan hơn.
- Bằng cách tận dụng dữ liệu và công nghệ độc quyền của Walmart, cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn như những mô hình có thể truy cập thông qua Dịch vụ Microsoft Azure OpenAI, cũng như các mô hình dành riêng cho bán lẻ được phát triển nội bộ, thiết kế cập nhật cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa phù hợp với sở thích của từng người mua sắm.
Kết luận
Việc lựa chọn hạ tầng AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể và mục tiêu chiến lược của tổ chức bạn.
AI trên đám mây lý tưởng về khả năng mở rộng, hiệu quả về chi phí và khả năng tiếp cận toàn cầu, phù hợp với các dự án AI năng động và phát triển nhanh chóng.
Edge AI hoàn hảo cho các ứng dụng thời gian thực, cung cấp độ trễ thấp, hiệu quả băng thông và tăng cường quyền riêng tư và bảo mật.
AI tại chỗ cung cấp khả năng kiểm soát, tùy biến và tuân thủ, giúp nó trở thành lựa chọn tốt nhất cho các ngành chịu sự quản lý và yêu cầu hiệu suất cao.
Tóm lại, một phương pháp kết hợp kết hợp sức mạnh của môi trường đám mây, biên và tại chỗ có thể cung cấp giải pháp mạnh mẽ nhất, tận dụng lợi ích đặc thù của từng môi trường để tối ưu hóa các mô hình triển khai AI. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, việc hiểu các tùy chọn hạ tầng này sẽ là chìa khóa để mở ra toàn bộ tiềm năng của nó cho tổ chức của bạn.
Bài viết liên quan