بنگاهها به طور فزاینده ای از زیرساخت های هوش مصنوعی (AI) برای میزبانی و مدیریت بارهای کاری خودمختار استفاده می کنند. در نتیجه ، تقاضای قابل توجهی برای زیرساخت های مقیاس پذیر و انعطاف پذیر وجود داشته است که قادر به برآورده کردن برنامه های ناهمگن یا الزامات ابری هستند. سازمان ها از Kubernetes و Docker برای رفع چنین نیازهایی استفاده می کنند زیرا بنگاه ها می دانند که هر دو مورد استفاده بسیار مؤثر هستند که زیرساخت های هوش مصنوعی مقیاس پذیر را ارائه می دهند.
استفاده از زیرساخت های هوش مصنوعی به طور معمول قدرت محاسبات کافی را برای اجرای و پردازش مجموعه داده های بزرگ فراهم می کند. این خواسته ها می توانند به نیاز به روشهای مقیاس پذیر تبدیل شوند که مدل های AI را قادر می سازد بدون آسیب رساندن به عملکرد ، روی بارهای بزرگ کار کنند.
چرا شرکت ها باید زیرساخت های هوش مصنوعی خود را مقیاس بندی کنند
با این وجود ، سیستم های هوش مصنوعی نیز دارای منابع پررنگ هستند و به طور معمول از ظرفیت محاسبات بالا و توانایی پردازش سطح بالای داده ها خواستار آن هستند. از آنجا که برنامه های پیشرفته تر AI و مقیاس بزرگتر مورد نیاز است ، مقیاس پذیری بسیار مهم تر می شود. مقیاس پذیری تضمین می کند که سیستم های AI می توانند بدون هیچ گونه از بین رفتن عملکرد ، بارهای روزافزون را تحمل کنند.
گسترش حجم داده ها
میزان فزاینده داده ها نگرانی سیستم های هوش مصنوعی در بسیاری از جنبه ها است. بیشتر مدل های هوش مصنوعی ، به ویژه مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق ، به شدت به مقادیر زیادی بستگی دارند …