Membebaskan potensi: 7 cara untuk mengoptimalkan Infrastruktur untuk beban kerja AI

Kecerdasan buatan (AI) merombak industri dengan memungkinkan analitik tingkat lanjut, otomatisasi, dan pengalaman yang dipersonalisasi. Perusahaan telah melaporkan peningkatan produktivitas 30% dalam modernisasi aplikasi setelah menerapkan Gen AI. Namun, keberhasilan inisiatif AI sangat bergantung pada kemampuan infrastruktur yang mendasarinya untuk mendukung beban kerja yang menuntut secara efisien. Di blog ini, kita akan menjelajahi tujuh strategi utama untuk mengoptimalkan infrastruktur untuk beban kerja AI, yang memberdayakan organisasi untuk memanfaatkan potensi penuh teknologi AI.

Berinvestasi dalam sistem komputasi kinerja tinggi yang dirancang untuk AI mempercepat pelatihan model dan tugas inferensi. GPU (unit pemrosesan grafis) dan TPU (unit pemrosesan tensor) dirancang khusus untuk menangani komputasi matematika yang kompleks yang merupakan pusat dari algoritma AI, yang menawarkan kecepatan signifikan dibandingkan dengan CPU tradisional.

Skalabilitas sangat penting untuk menangani beban kerja AI yang bervariasi dalam hal kompleksitas dan permintaan dari waktu ke waktu. Platform cloud dan teknologi orkestrasi kontainer menyediakan sumber daya yang dapat diskalakan dan elastis, yang secara dinamis mengalokasikan sumber daya komputasi, penyimpanan, dan jaringan berdasarkan persyaratan beban kerja. Fleksibilitas ini memastikan kinerja optimal tanpa penyediaan yang berlebihan atau kurang dimanfaatkan.

Saluran pemrosesan data yang efisien sangat penting untuk alur kerja AI, terutama yang melibatkan kumpulan data besar. Memanfaatkan kerangka kerja penyimpanan dan pemrosesan terdistribusi seperti Apache Hadoop, Spark, atau Dask akan mempercepat penyerapan, transformasi, dan analisis data. Selain itu, menggunakan basis data dalam memori dan mekanisme caching meminimalkan latensi dan meningkatkan kecepatan akses data.

Paralelisasi algoritma AI di beberapa node komputasi mempercepat pelatihan model dan inferensi dengan mendistribusikan tugas komputasi di seluruh klaster mesin. Kerangka kerja seperti TensorFlow, PyTorch, dan Apache Spark MLlib mendukung paradigma komputasi terdistribusi, memungkinkan pemanfaatan sumber daya yang efisien dan waktu untuk menghasilkan insight yang lebih cepat.

Akselerator perangkat keras seperti FPGA (field-programmable gate array) dan ASIC (application-specific integrated circuit) mengoptimalkan kinerja dan efisiensi energi untuk tugas AI tertentu. Prosesor khusus ini membebaskan beban kerja komputasi dari CPU atau GPU untuk keperluan umum, sehingga menghasilkan kecepatan yang signifikan untuk tugas-tugas seperti penyimpulan, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan gambar.

Infrastruktur jaringan dengan latensi rendah dan bandwidth tinggi sangat penting untuk aplikasi AI terdistribusi yang mengandalkan komunikasi padat data antara node. Menerapkan interkoneksi berkecepatan tinggi, seperti InfiniBand atau RDMA (Remote Direct Memory Access), meminimalkan overhead komunikasi dan mempercepat kecepatan transfer data, meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan

Menerapkan praktik pemantauan dan pengoptimalan yang komprehensif memastikan bahwa beban kerja AI berjalan secara efisien dan hemat biaya dari waktu ke waktu. Manfaatkan alat pemantauan kinerja untuk mengidentifikasi hambatan, perselisihan sumber daya, dan sumber daya yang kurang dimanfaatkan. Teknik pengoptimalan berkelanjutan, termasuk auto-scaling, penjadwalan beban kerja, dan algoritma alokasi sumber daya, menyesuaikan infrastruktur secara dinamis dengan tuntutan beban kerja yang berkembang, memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan penghematan biaya.

Mengoptimalkan infrastruktur untuk beban kerja AI adalah upaya multifaset yang membutuhkan pendekatan holistik yang mencakup perangkat keras, perangkat lunak, dan pertimbangan arsitektur. Dengan merangkul sistem komputasi berkinerja tinggi, sumber daya yang dapat diskalakan, pemrosesan data yang dipercepat, paradigma komputasi terdistribusi, akselerasi perangkat keras, infrastruktur jaringan yang dioptimalkan, dan praktik pemantauan dan pengoptimalan berkelanjutan, organisasi dapat melepaskan potensi penuh teknologi AI. Didukung oleh infrastruktur yang dioptimalkan, bisnis dapat mendorong inovasi, membuka insight baru, dan memberikan solusi transformatif berbasis AI yang mendorong mereka maju dalam lingkungan kompetitif saat ini.

Klien IBM dapat memanfaatkan kekuatan platform komputasi edge dengan banyak akses dengan solusi AI IBM dan kemampuan hybrid cloud Red Hat. Dengan IBM, klien dapat membawa jaringan dan infrastruktur edge mereka sendiri yang sudah ada dan kami menyediakan perangkat lunak yang berjalan di atasnya untuk menciptakan solusi terpadu.

Red Hat OpenShift memungkinkan virtualisasi dan kontainerisasi perangkat lunak otomatisasi untuk memberikan fleksibilitas tingkat lanjut dalam penerapan perangkat keras, dioptimalkan sesuai dengan kebutuhan aplikasi. Termasuk juga penyediaan orkestrasi sistem yang efisien, sehingga pengambilan keputusan real-time berbasis data dapat dilakukan di edge dan pemrosesan lebih lanjut di cloud.

IBM menawarkan berbagai solusi yang dioptimalkan untuk AI, mulai dari server dan penyimpanan hingga perangkat lunak dan konsultasi. Generasi terbaru server, penyimpanan, dan perangkat lunak IBM dapat membantu Anda memodernisasi dan meningkatkan skala on premises dan di cloud dengan hybrid cloud yang kaya akan keamanan serta otomatisasi dan insight AI tepercaya.