Sfruttare appieno il potenziale: 7 modi per ottimizzare l'infrastruttura per i workload AI

L'intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando i settori consentendo analytics avanzati, automazione ed esperienze personalizzate. Le aziende hanno registrato un aumento di produttività del 30% nella modernizzazione delle applicazioni dopo aver implementato la gen AI. Tuttavia, il successo delle iniziative di AI dipende in larga misura dalla capacità dell'infrastruttura sottostante di supportare workload impegnativi in modo efficiente. In questo blog, esploreremo sette strategie chiave per ottimizzare l'infrastruttura per i workload AI, consentendo alle organizzazioni di sfruttare tutto il potenziale delle tecnologie AI.

Investire in sistemi di calcolo ad alte prestazioni su misura per l'AI accelera l'addestramento dei modelli e le attività di inferenza. Le GPU (unità di elaborazione grafica) e le TPU (unità di elaborazione tensoriale) sono progettate specificamente per gestire calcoli matematici complessi fondamentali per gli algoritmi di AI, offrendo velocità significative rispetto alle CPU tradizionali.

La scalabilità è fondamentale per gestire workload AI che variano in complessità e domanda nel tempo. Le piattaforme cloud e le tecnologie di orchestrazione dei container forniscono risorse scalabili ed elastiche che allocano dinamicamente le risorse di elaborazione, storage e rete in base ai requisiti del workload. Questa flessibilità garantisce prestazioni ottimali senza sovradimensionamento o sottoutilizzo.

Pipeline di trattamento dei dati efficienti sono di importanza critica per i workflow AI, in particolare quelli che coinvolgono set di dati di grandi dimensioni. Sfruttare framework di storage e trattamento distribuiti come Apache Hadoop, Spark o Dask accelera la data ingestion, la trasformazione e l'analisi dei dati. Inoltre, l'utilizzo di database in memoria e meccanismi di caching riduce al minimo la latenza e migliora la velocità di accesso ai dati.

La parallelizzazione degli algoritmi di AI su più nodi di calcolo accelera l'addestramento e l'inferenza dei modelli distribuendo le attività di calcolo su un cluster di macchine. Framework come TensorFlow, PyTorch e Apache Spark MLlib supportano paradigmi di calcolo distribuito, consentendo un utilizzo efficiente delle risorse e tempi di insight più rapidi.

Gli acceleratori hardware come gli FPGA (Field Programmable Gate Array) e i circuiti integrati specifici per le applicazioni (ASIC) ottimizzano le prestazioni e l'efficienza energetica per specifiche attività di AI. Questi processori specializzati offrono il workload computazionale dalle CPU o GPU generiche, accelerando notevolmente attività come l'inferenza, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini.

L'infrastruttura di rete a bassa latenza e larghezza di banda elevata è essenziale per le applicazioni AI distribuite che si basano su comunicazioni ad alta intensità di dati tra i nodi. Implementando interconnessioni ad alta velocità, come InfiniBand o RDMA (Remote Direct Memory Access), riduce al minimo il sovraccarico di comunicazione e accelera la velocità di trasferimento dei dati, migliorando le prestazioni complessive del sistema

L'implementazione di pratiche complete di monitoraggio e ottimizzazione conferma che i workload AI funzionano in modo efficiente ed economico nel tempo. Utilizza strumenti di monitoraggio delle prestazioni per identificare colli di bottiglia, conflitti di risorse e risorse sottoutilizzate. Le tecniche di ottimizzazione continua, tra cui auto-scaling, workload scheduling e algoritmi di allocazione delle risorse, adattano l'infrastruttura in modo dinamico all'evoluzione delle richieste dei workload, massimizzando l'utilizzo delle risorse e i risparmi sui costi.

L'ottimizzazione dell'infrastruttura per i workload AI è un'impresa multiforme che richiede un approccio olistico che comprenda considerazioni hardware, software e architetturali. Adottando sistemi di calcolo ad alte prestazioni, risorse scalabili, trattamento dei dati accelerato, paradigmi di calcolo distribuito, accelerazione hardware, infrastruttura di rete ottimizzata e pratiche di monitoraggio e ottimizzazione continue, le organizzazioni possono sfruttare tutto il potenziale delle tecnologie AI. Potenziate da un'infrastruttura ottimizzata, le aziende possono promuovere l'innovazione, sbloccare nuovi insight e fornire soluzioni trasformative basate su AI che le spingano avanti nel landscape odierno.

I clienti IBM possono sfruttare il potere della piattaforma di multi-access edge computing con le soluzioni AI di IBM e le funzionalità di hybrid cloud di Red Hat. Con IBM, i clienti possono portare la propria infrastruttura di rete ed edge esistente e noi forniamo il software che viene eseguito su di essa per creare una soluzione unificata.

Red Hat OpenShift consente la virtualizzazione e la containerizzazione del software di automazione per fornire una flessibilità avanzata nella implementazione dell'hardware, ottimizzata in base alle esigenze delle applicazioni. Fornisce inoltre un'efficiente orchestrazione del sistema, consentendo un processo decisionale in tempo reale basato sui dati all'edge e un'ulteriore elaborazione nel cloud.

IBM offre una gamma completa di soluzioni ottimizzate per AI, da server e storage a software e consulenza. L'ultima generazione di server, storage e software IBM può aiutarti a modernizzare e scalare le risorse installate on-premise e nel cloud con un hybrid cloud sicuro e l'automazione e gli insight di un'AI attendibile.