إطلاق العنان للإمكانات: 7 طرق لتحسين البنية الأساسية لأحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي

يُحْدِث الذكاءُ الاصطناعي (AI) ثورةً في الصناعات من خلال تمكين التحليلات المتقدمة والأتمتة والتجارب الشخصية. أبلغت الشركات عن زيادة إنتاجية بنسبة 30% في تحديث التطبيقات بعد تنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك، فإن نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي يعتمد بصورة كبيرة على قدرة البنية التحتية الأساسية على دعم أحمال التشغيل المطلوبة بكفاءة. في هذه المدونة، سنكتشف سبع إستراتيجيات رئيسية لتحسين البنية التحتية لأحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي وتمكين المؤسسات من تسخير الإمكانات الكاملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

يعمل الاستثمار في أنظمة الحوسبة عالية الأداء المصممة خصوصًا للذكاء الاصطناعي على تسريع مهام تدريب النماذج والاستدلال. صُممت وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات معالجة الموتر (TPU) خصوصًا للتعامل مع الحسابات الرياضية المعقدة التي تُعد أساسية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ما يوفر سرعات كبيرة مقارنةً بوحدات المعالجة المركزية التقليدية.

تعد قابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي التي تختلف في التعقيد والطلب بمرور الوقت. توفر المنصات السحابية وتقنيات تنسيق الحاويات الموارد المرنة والقابلة للتوسع التي تقوم بتخصيص موارد الحوسبة والتخزين والشبكات بطريقة ديناميكية بناءً على أحمال التشغيل. تضمن هذه المرونة الأداء الأمثل من دون الإفراط في التوفير أو الاستخدام غير الكافي.

تُعد مسارات معالجة البيانات الفعّالة أمرًا حساسًا لمهام سير عمل الذكاء الاصطناعي، خاصةً تلك التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة. تعمل الاستفادة من إطارات عمل التخزين والمعالجة الموزعة مثل Apache Hadoop أو Spark أو Dask على تسريع استيعاب البيانات والتحول والتحليل. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام قواعد البيانات داخل الذاكرة وآليات التخزين المؤقت يقلل من زمن الانتقال ويحسن من سرعات الوصول إلى البيانات.

تعمل موازاة خوارزميات الذكاء الاصطناعي عبر عقد حوسبة متعددة على تسريع تدريب النماذج والاستدلال من خلال توزيع مهام الحوسبة عبر مجموعة من الأجهزة. تدعم إطارات العمل مثل TensorFlow وPyTorch وApache Spark MLlib نماذج الحوسبة الموزعة، ما يتيح الاستخدام الفعال للموارد ووقتًا أسرع للوصول إلى الرؤى.

تعمل مسرعات الأجهزة مثل FPGAs (مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية) و ASICs (الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات) على تحسين الأداء وكفاءة الطاقة لمهام محددة للذكاء الاصطناعي. تقوم هذه المعالجات المتخصصة بإلغاء تحميل أحمال التشغيل الحسابية من وحدات المعالجة المركزية للأغراض العامة أو وحدات معالجة الرسومات، ما يوفر سرعات كبيرة لمهام مثل الاستدلال ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور.

تُعد البنية التحتية للشبكات ذات زمن الانتقال القصير وعرض النطاق الترددي العالي ضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة التي تعتمد على الاتصال كثيف البيانات بين العقد. يؤدي نشر الوصلات البينية عالية السرعة، مثل InfiniBand أو RDMA (الوصول المباشر للذاكرة عن بُعد)، إلى تقليل نفقات الاتصال العامة وتسريع معدلات نقل البيانات، ما يعزز الأداء الكلي للنظام

يؤكد تنفيذ ممارسات المراقبة الشاملة والتحسين الشامل أن أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي تعمل بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة بمرور الوقت. استخدم أدوات المراقبة لتحديد الاختناقات والتنافس على الموارد والموارد غير المستغلة بصورة كافية. تعتمد تقنيات التحسين المستمر، بما في ذلك التحجيم التلقائي وجدولة أحمال التشغيل وخوارزميات تخصيص الموارد، على تكييف البنية التحتية ديناميكيًا مع متطلبات أحمال التشغيل المتطورة، ما يؤدي إلى زيادة استخدام الموارد وتوفير التكاليف.

إن تحسين البنية التحتية لأحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي هو مسعى متعدد الأوجه يتطلب نهجًا شاملاً يشمل اعتبارات الأجهزة والبرمجيات والبنى. من خلال تبني أنظمة الحوسبة عالية الأداء، والموارد القابلة للتوسع، والمعالجة المتسارعة للبيانات، ونماذج الحوسبة الموزعة، وتسريع الأجهزة، والبنية التحتية المحسّنة للشبكات، والمراقبة المستمرة وممارسات التحسين المستمرة، يمكن للمؤسسات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وبفضل البنية التحتية المحسّنة، يمكن للشركات، مدعومة بالبنية التحتية المحسّنة، أن تعزز الابتكار وتطلق العنان للرؤى الجديدة وتقدم حلولاً تحويلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تدفعها إلى الأمام في المشهد التنافسي الحالي.

يمكن لعملاء ®IBM الاستفادة من إمكانات منصة حوسبة الحافة متعددة الوصول مع حلول الذكاء الاصطناعي من IBM وقدرات السحابة الهجينة من Red Hat. مع شركة IBM، يمكن للعملاء إحضار شبكتهم الحالية والبنية التحتية المتطورة الخاصة بهم، ونحن نوفر البرنامج الذي يعتمد عليها لإنشاء حل موحد.

يتيح Red Hat OpenShift المحاكاة الافتراضية والنقل بالحاويات لبرامج الأتمتة لتوفير مرونة متقدمة في نشر الأجهزة، وتحسينها وفقًا لاحتياجات التطبيق. كما أنه يوفر تنسيقًا فعالاً للنظام، ما يتيح اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات على الحافة ومعالجتها في السحابة في الوقت الفعلي.

تقدم IBM مجموعة كاملة من الحلول المحسّنة للذكاء الاصطناعي من الخوادم والتخزين إلى البرمجيات والاستشارات. يمكن أن يساعدك أحدث جيل من خوادم، وحلول التخزين، والبرامج من IBM على التحديث وتوسيع النطاق محليًا وفي البيئة السحابية باستخدام تقنية سحابية هجينة آمنة وأتمتة ورؤى موثوقة للذكاء الاصطناعي.