کدام یک برای بار کاری هوش مصنوعی شما بهتر است؟

شتاب دهنده های هوش مصنوعی – به معنای دستگاه های سخت افزاری تخصصی که در پشتیبانی ماهر هستند هوش مصنوعی حجم کار – خرید و کار به تنهایی گران است.

این ممکن است باعث شود شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر راه‌حل عالی به نظر برسند. به جای اینکه مجبور باشید سخت افزار هوش مصنوعی خود را بخرید، چرا آن را با استفاده از مدل زیرساخت هوش مصنوعی به عنوان سرویس (IaaS) از یک ارائه دهنده ابر اجاره نکنید؟

در بسیاری از موارد، این رویکرد در واقع ارجح است. اما با معایبی نیز همراه است. برای راهنمایی در مورد اینکه آیا سخت افزار هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای شما مناسب است یا خیر، به ادامه مطلب مراجعه کنید.

شتاب دهنده های هوش مصنوعی و سخت افزار هوش مصنوعی چیست؟

اصطلاحات «شتاب‌دهنده هوش مصنوعی» و «سخت‌افزار هوش مصنوعی» به دستگاه‌های سخت‌افزاری اطلاق می‌شود که در وظایف هوش مصنوعی مانند آموزش مدل و استنتاج برتری دارند. به عبارت دیگر، آنها دستگاه‌هایی غیر از واحدهای پردازش کامپیوتری (CPU) هستند که می‌توانند انواع زیادی از بارهای کاری هوش مصنوعی را مدیریت کنند، اما هنگام کار با هوش مصنوعی سریع یا کارآمد نیستند.

واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) نمونه ای از سخت افزارهای هوش مصنوعی هستند. آنها برای بسیاری از انواع بار کاری هوش مصنوعی خوب هستند زیرا تعداد هسته بالایی دارند که به آنها امکان می دهد داده های زیادی را به صورت موازی پردازش کنند.

اما پردازنده‌های گرافیکی تنها نوع شتاب‌دهنده هوش مصنوعی نیستند. گزینه‌های دیگر عبارتند از واحدهای پردازش خنثی (NPU) که ​​به طور خاص برای محاسبات موازی در مقیاس بزرگ برای برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند (در حالی که GPUها عمدتاً برای رندر کردن ویدیو طراحی شده‌اند، اما اتفاقاً برای برخی وظایف هوش مصنوعی نیز مفید هستند). تراشه‌های یکپارچه ویژه برنامه (ASIC) و آرایه‌های دروازه قابل برنامه‌ریزی میدانی (FGPA) نیز می‌توانند گزینه‌های خوبی برای برخی از بارهای کاری هوش مصنوعی مانند پردازش سریع داده‌ها باشند.

مرتبط:سرورهای تسریع شده هوش مصنوعی باعث رشد هزینه در مرکز داده می شود

On-Prem در مقابل سخت افزار هوش مصنوعی مبتنی بر ابر

مانند بسیاری از انواع سخت افزار، شتاب دهنده های هوش مصنوعی می توانند هر کدام را اجرا کنند on-prem یا در فضای ابری.

یک شتاب دهنده on-prem شتاب دهنده ای است که در سرورهایی که خودتان مدیریت می کنید نصب می کنید. این امر مستلزم آن است که شتاب دهنده و سروری را بخرید که بتواند آن را میزبانی کند، آنها را راه اندازی کرده و به طور مداوم مدیریت کنید.

شتاب دهنده مبتنی بر ابر شتاب دهنده ای است که یک فروشنده ابری با استفاده از مدل IaaS از طریق اینترنت در اختیار مشتریان قرار می دهد. به طور معمول، برای دسترسی به یک شتاب دهنده مبتنی بر ابر، یک نمونه سرور ابری را انتخاب می کنید که برای هوش مصنوعی طراحی شده است. به عنوان مثال، آمازون نمونه های سرور ابری EC2 را ارائه می دهد که دارای تراشه شتاب دهنده هوش مصنوعی Trainium است. Google Cloud واحدهای پردازش Tensor (TPUs)، نوع دیگری از شتاب دهنده هوش مصنوعی را به عنوان یکی از گزینه های سرور ابری خود ارائه می دهد.

مزایای شتاب دهنده های هوش مصنوعی ابری

چرا به جای اجرای محلی، شتاب دهنده مبتنی بر ابر را انتخاب می کنید؟ مزایای اصلی عبارتند از:

مرتبط:بحران استعدادهای ابری: کمبود مهارت ها باعث افزایش هزینه ها و ریسک ها می شود

بدون هزینه اولیه: شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی معمولاً برای خرید مستقیم گران هستند و هزینه‌های آن از چند صد دلار برای یک GPU اصلی تا ده‌ها هزار دلار برای پردازنده‌های گرافیکی و NPUهای سطح بالا متغیر است. شتاب‌دهنده‌های مبتنی بر ابر به شرکت‌ها این امکان را می‌دهند که از سخت‌افزار هوش مصنوعی بدون نیاز به پرداخت هزینه اولیه برای این دستگاه‌ها استفاده کنند. در عوض، آنها اساسا آنها را از طریق یک سرویس AI IaaS اجاره می کنند.

برای چیزی که استفاده می کنید پرداخت کنید: در خطوط مشابه، سخت‌افزار هوش مصنوعی ابری به کاربران اجازه می‌دهد فقط برای ظرفیت سخت‌افزاری که استفاده می‌کنند بپردازند. این به ویژه در صورتی مفید است که فقط برای کارهای موقتی، مانند آموزش مدل، به سخت افزار هوش مصنوعی نیاز دارید.

دسترسی به سخت افزار تخصصی هوش مصنوعی: برخی از انواع شتاب دهنده های هوش مصنوعی فقط از طریق فضای ابری در دسترس هستند. به عنوان مثال، شما نمی توانید تراشه های هوش مصنوعی توسعه یافته توسط آمازون و گوگل را برای استفاده در سرورهای خود خریداری کنید. برای دسترسی به آنها باید از خدمات ابری استفاده کنید.

مقیاس پذیری: مانند اکثر راه حل های مبتنی بر ابر، سخت افزار هوش مصنوعی ابری بسیار مقیاس پذیر است. اگر به قدرت پردازش بیشتری نیاز دارید، به راحتی می توانید نمونه های سرور AI بیشتری اضافه کنید. این مورد در مورد سخت‌افزار هوش مصنوعی اولیه، که گران‌قیمت و افزایش آن پیچیده است، صدق نمی‌کند.

معایب سخت افزار هوش مصنوعی در فضای ابری

از سوی دیگر، سخت‌افزار هوش مصنوعی مبتنی بر ابر می‌تواند چالش‌های قابل‌توجهی را ایجاد کند:

محدودیت های عملکرد: به دلیل اشتراک‌گذاری سخت‌افزار سرور با سایر مشتریان و همچنین احتمال تأخیر شبکه هنگام انتقال داده‌ها به داخل و خارج از ابر، گاهی اوقات ممکن است بارهای کاری هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری به اندازه مواردی که در حالت اولیه اجرا می‌شوند، کارایی نداشته باشند.

مرتبط:ایجاد ابر نسل بعدی با سرویس های برنامه تعریف شده توسط نرم افزار

حریم خصوصی داده ها: برای مثال، اگر در حال آموزش مدلی با استفاده از اطلاعات خصوصی هستید، ممکن است لازم باشد با داده های بسیار حساس کار کنید. از آنجایی که هوش مصنوعی مبتنی بر ابر از شما می خواهد که داده ها را در یک ابر عمومی ذخیره کنید، این می تواند خطر قرار گرفتن تصادفی داده ها در معرض دسترسی شخص ثالث را افزایش دهد.

هزینه: اگرچه هزینه اولیه سخت‌افزار هوش مصنوعی ابری معمولاً بسیار کمتر از خرید مستقیم دستگاه‌های هوش مصنوعی است، هزینه‌های بلندمدت شما می‌تواند بیشتر باشد، به خصوص اگر از سخت‌افزار به طور گسترده استفاده کنید. علاوه بر این، هوش مصنوعی مبتنی بر ابر ممکن است از شما بخواهد که هزینه‌های خروج داده را بپردازید، که به صورت اولیه اعمال نمی‌شود.

چه زمانی شتاب دهنده های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر ارزش آن را دارند؟

بنابراین، آیا باید از شتاب دهنده های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر استفاده کنید؟

پاسخ این است که به چه نوع سخت افزار هوش مصنوعی نیاز دارید و قصد دارید از آن برای چه کاری استفاده کنید. اگر بارهای کاری هوش مصنوعی را به طور مداوم به کار می گیرید، خرید سخت افزار خود می تواند منطقی تر باشد. به همین ترتیب، در صورت نیاز به دستگاه‌های ارزان‌تر، هوش مصنوعی روی پرم امکان‌پذیرتر است.

اما برای بارهای کاری که به سخت افزار هوش مصنوعی بسیار تخصصی نیاز دارند و/یا حجم کاری که فقط به صورت موقت کار می کنند، احتمالاً ابر راه حل بهتری نسبت به هوش مصنوعی اولیه خواهد بود.