Mở rộng quy mô cho hạ tầng GenAI on-premise

Nhu cầu GPU của AI tạo sinh

AI đã trở thành một thành phần quan trọng của chiến lược kinh doanh hiện đại. Cho dù đó là đào tạo và tinh chỉnh các mô hình cá nhân của riêng bạn hay sử dụng suy luận AI để chuyển đổi hoạt động kinh doanh, AI là thứ mà mọi doanh nghiệp hiện phải tính đến.

Để đáp ứng nhu cầu gia tăng của các yêu cầu điện toán AI, nhiều công ty đã trở nên lệ thuộc vào các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Theo báo cáo từ Cololib , vào năm 2024, 94% các công ty trên toàn thế giới sẽ sử dụng một số hình thức điện toán đám mây. Tuy nhiên, các dịch vụ đám mây có có xu hướng ngày càng đắt đỏ về lâu dài do hình thức trả tiền khi sử dụng (pay-as-you-go), chi phí truyền tải dữ liệu và nhu cầu thường xuyên cung cấp quá mức tài nguyên điện toán (overprovisioning).

Cụ thể, AI tạo sinh đòi hỏi tài nguyên GPU đáng kể để đào tạo LLM bao gồm hàng tỷ hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ tham số. Việc xây dựng và duy trì hạ tầng như vậy là cực kỳ phức tạp, làm nổi lên tầm quan trọng của các dịch vụ hỗ trợ và giải pháp từ các chuyên gia trong lĩnh vực.

Cùng khám phá quá trình chuyển đổi của một công ty phần mềm AI tạo sinh tiêu biểu khi chuyển từ hoạt động dựa trên đám mây sang các hệ thống tại chỗ (on-premise), được thực hiện bởi đơn vị chuyên môn. Sự thay đổi này cho phép công ty quản lý tốt hơn các nguồn lực, kiểm soát chi phí và tăng cường bảo mật, minh chứng cho lợi ích của các giải pháp tại chỗ trong việc phát triển AI tại doanh nghiệp.

So sánh dịch vụ đám mây và phần cứng tại chỗ

Ngày nay, việc theo đuổi cách tiếp cận thuần đám mây để đào tạo hoặc suy luận với tài nguyên điện toán GPU sẽ không hợp lý về mặt tài chính do chi phí đám mây khá cao khi đi đường dài. Tổng chi phí sở hữu (TCO) cho các dịch vụ đám mây có thể cao hơn tới 5 lần so với phần cứng tại chỗ, khiến các giải pháp tại chỗ trở thành lựa chọn tiết kiệm chi phí hơn nhiều cho mục đích tiết kiệm dài hạn.

Dịch vụ đám mây

Dịch vụ đám mây hấp dẫn vì tính linh hoạt và chi phí ban đầu thấp, giúp chúng lý tưởng cho các công ty khởi nghiệp và các dự án ở giai đoạn tạo mẫu, minh chứng ý tưởng. Các lợi ích chính bao gồm:

Khả năng co giãn: Tự động điều chỉnh tài nguyên để đáp ứng các yêu cầu hiện tại.
Chi phí trả trước thấp: Mô hình trả tiền khi sử dụng giúp giảm thiểu chi phí đầu tư ban đầu.
Khả năng truy cập rộng: Triển khai và truy cập tài nguyên GPU dễ dàng từ mọi nơi trên thế giới.

Tuy nhiên, sự tiện lợi này có cái giá của nó. Các dịch vụ đám mây có thể trở nên đắt đỏ một cách thái quá theo thời gian, đặc biệt là đối với các công ty hoặc tổ chức có tải xử lý AI phình ra liên tục. Ngoài ra, mối quan tâm về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là rất đáng kể khi xử lý thông tin nhạy cảm như dữ liệu tuân thủ PII hoặc HIPAA.

Phần cứng tại chỗ

Các giải pháp AI tại chỗ cung cấp hiệu quả chi phí đáng kể trong dài hạn, quyền truy cập không hạn chế và bảo mật nâng cao. Các ưu điểm có thể kể đến bao gồm:

Tiết kiệm trong dài hạn: Giảm tổng chi phí sở hữu theo thời gian.
Hiệu quả được tối ưu hóa: Hệ thống được thiết kế để tối đa hóa hiệu suất tải xử lý AI.
Kiểm soát dữ liệu nâng cao: Truy cập và quản lý dữ liệu và hạ tầng tốt hơn.

Đối với các doanh nghiệp có nhu cầu triển khai AI liên tục và chuyên sâu, việc chuyển sang phần cứng tại chỗ thực tế là con đường duy nhất để tiến đến. Nhu cầu liên tục về quyền truy cập khối lượng lớn trong tải xử lý AI thường dẫn đến chi phí tăng vọt nếu chỉ dựa vào các dịch vụ đám mây. Phần cứng tại chỗ, mặc dù đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu cao hơn, nhưng lại giảm đáng kể các chi phí dài hạn này bằng cách loại bỏ các khoản phí dịch vụ đám mây định kỳ. Hạ tầng này cung cấp các tài nguyên chuyên dụng và nhất quán, đảm bảo quyền truy cập không bị gián đoạn cho việc đào tạo AI, tinh chỉnh và các tải xử lý ML.

💡 Hãy liên hệ với NTC để bắt đầu lập kế hoạch xây dựng hạ tầng điện toán tăng tốc của bạn.

Di chuyển đến Trung tâm dữ liệu – Giá cả, Hiệu suất và Quyền truy cập

Timeline cho việc triển khai

Quá trình chuyển đổi được thực hiện theo từng giai đoạn, phù hợp với lộ trình tăng trưởng của công ty:

Triển khai lần 1: .01 petaFLOPS
Triển khai lần 2: 32 petaFLOPS
Triển khai lần 3: 256 petaFLOPS
Triển khai lần 4: 512 petaFLOPS
Triển khai trong tương lai: 9.216 petaFLOPS

Lợi ích đã nhận được

Chuyển đổi từ hệ thống đám mây sang hệ thống tại chỗ giúp tăng cường hiệu suất, quản lý chi phí và cung cấp quyền truy cập độc quyền vào phần cứng. Khách hàng có thể bắt đầu với phần cứng tại chỗ tối thiểu và bổ sung nhu cầu GPU bằng các dịch vụ đám mây trong khi thử nghiệm các ứng dụng của họ. Sau khi tăng đầu tư vào phần cứng tại chỗ, họ đã trải nghiệm tình trạng dư thừa năng lực GPU trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, khi hoạt động của họ mở rộng, lượng tài nguyên này đã nhanh chóng được hấp thụ, đưa năng lực GPU của họ trở lại đáp ứng nhu cầu chỉ trong vài tháng sau đó. Vì tài nguyên đám mây có thể đắt hơn gấp 5 lần so với phần cứng tại chỗ, cho nên một điều quan trọng là phải có hạ tầng tại chỗ càng nhanh càng tốt.

Lên kế hoạch triển khai AI của bạn với NTC

Khi công ty của bạn tìm cách mở rộng năng lực điện toán cho AI tạo sinh cấp độ mới, hãy cân nhắc đến các chuyên môn kỹ thuật tổng thể mà NTC cung cấp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm thiết kế bố trí trung tâm dữ liệu, kiến trúc cụm, thiết kế cấu trúc mạng, go-live, điều chỉnh hiệu suất và các giải pháp cải thiện chức năng làm mát. Chúng tôi cũng liên kết với các dịch vụ DC uy tín để cung cấp các dịch vụ co-location. Hãy hợp tác với NTC để đảm bảo khả năng tiếp cận các giải pháp hạ tầng AI hàng đầu, thiết yếu cho triển khai các ứng dụng AI hiện đại.

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, điện toán hiệu năng cao (HPC) và lưu trữ cho AI. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite của NVIDIA cho các hệ thống DGX và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).

Với vai trò là đối tác NPN chính thức của NVIDIA, chúng tôi có thể giúp bạn có được các sản phẩm GPU cao cấp nhất của NVIDIA như L4, L40S, H200, H200 NVL, B200,…, đặc biệt là với thực trạng khan hiếm GPU do các hạn chế thương mại về nhập khẩu GPU như hiện nay.

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

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan