کاهش فاصله از مفهوم آزمایشی هوش مصنوعی به پیاده‌سازی واقعی در سیستم‌های تجاری
با ورود به عصر جدیدی در دنیای هوش مصنوعی، شرکت‌ها به سرعت در حال عبور از نمایش‌های شگفت‌انگیز قابلیت‌های AI هستند و به سمت سیستم‌های تولیدی می‌روند که نتایج ملموس تجاری را ارائه می‌دهند. با این حال، بسیاری از شرکت‌ها در خلال این رونق اخیر در نوآوری‌های هوش مصنوعی دریافته‌اند که پیاده‌سازی‌های AI معمولاً بدون چالش نیستند. در این زمینه، چالش‌ها به‌ویژه در مراکز داده محسوس‌تر است.
مراکز داده که برای بارهای معاملاتی طراحی شده‌اند، به دلیل بارهای جدید هوش مصنوعی با مدل‌هایی که میلیاردها پارامتر دارند، تحت فشار بیشتری قرار می‌گیرند. در این شرایط، منابع پردازش، توان، خنک‌سازی و فضای فیزیکی همه تحت فشار هستند و رهبران فناوری باید نگرش جدیدی به طراحی مراکز داده داشته باشند تا نتایج تجاری مبتنی بر AI را شتاب بخشند و موفقیت پایدار را فراهم کنند.
یکی از مهم‌ترین راهکارها در این زمینه، تجمیع سرورها است. منابع CPU، ذخیره‌سازی و پهنای باند شبکه به حداکثر ظرفیت خود نزدیک شده‌اند. اضافه کردن بیشتر سخت‌افزارهای قابل استفاده برای AI به تنهایی پاسخگو نیست، زیرا فضای محدود در مراکز داده و نیازهای بالای تأمین نیرو و خنک‌سازی چالش‌های بیشتری را به وجود می‌آورد. در این صورت، مدیریت هزینه‌های زیرساختی قدیمی و استفاده از منابع برای نوآوری‌های تحول‌آفرین ضروری به نظر می‌رسد.
پردازنده‌های نسل جدید با ارائه تعداد زیادی هسته در هر سوکت، امکان پردازش موازی عظیمی را برای پیش‌پردازش داده‌ها و کارهای استنتاج روزمره فراهم می‌کنند. به عنوان مثال، یک سرور مبتنی بر AMD EPYC™ می‌تواند جایگزین هفت دستگاه قدیمی‌تر شود و بدین ترتیب فضای لازم برای خوشه‌های مخصوص AI و خنک‌سازی پیشرفته فراهم گردد.
روند نوآوری در AI بسیار سریع‌تر از روندهای عمر زیرساختی است. شرکت‌ها می‌توانند با تجمیع سرورها به سرعت از مرحله آغازین عبور کنند؛ اما برای تبدیل این شروع قوی به یک پیشتازی واقعی، نیاز به زیرساختی منعطف و مقیاس‌پذیر است که زمان‌های پیاده‌سازی AI را کاهش دهد و از نوشتن مجدد کدهای پرهزینه جلوگیری کند.
کلید موفقیت پایدار در این زمینه، انتخاب پردازش مناسب برای بارهای کاری مربوط به AI است. یادگیری عمیق به شدت به داده‌ها وابسته است و نیاز به پهنای باند و پردازش موازی بیشتری دارد. در مقیاس کوچکتر، اکثر وظایف استنتاج می‌توانند به راحتی با استفاده از کارایی بالا و قابلیت‌های دسته‌بندی پردازنده‌های CPU انجام شوند. با این حال، ترکیب نقاط قوت CPU و قدرت موازی GPU می‌تواند مسیری برای مدیریت بزرگ‌ترین مدل‌ها و برآورده کردن نیازهای در حال افزایش AI فراهم کند.
با توجه به امنیت داده‌ها، پیاده‌سازی AI نیازمند تضمین مرزهای امن میان دستگاه‌ها و شبکه‌هاست. استفاده از سخت‌افزارهای مبتنی بر امنیت می‌تواند به حفاظت از مدل‌ها و داده‌ها در حافظه کمک کند. در نهایت، انتخاب شرکای مناسب با اکوسیستم‌های مناسب و ثبت شواهدی از تبدیل مطالعه‌های آزمایشی به تولید، از عوامل کلیدی موفقیت در این فرآیند است.
در این عصر تغییرات قابل توجه در مراکز داده، نیاز به تجدیدنظر در طراحی تجهیزات و انتخاب شرکای استراتژیک ازجمله AMD، برای ایجاد زیرساختی آماده برای آینده بیش از پیش احساس می‌شود.