Infrastruttura IA: componenti essenziali e best practice

Con l'accelerazione dell'adozione dell'IA, le organizzazioni subiscono una pressione crescente per implementare sistemi in grado di supportare le iniziative di IA. L'implementazione di questi sistemi specializzati richiede competenze approfondite e una preparazione strategica per garantire le prestazioni dell'IA.

Cos'è l'infrastruttura AI?

Per infrastruttura AI si intende una combinazione di sistemi hardware, software, di rete e di archiviazione progettati per supportare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). L'infrastruttura IT tradizionale, creata per il calcolo generico, non ha la capacità di gestire l'enorme quantità di potenza richiesta dai carichi di lavoro di AI. L'infrastruttura AI supporta le esigenze dell'intelligenza artificiale in termini di throughput massivo dei dati, elaborazione parallela e acceleratori come le unità di elaborazione grafica (GPU).

Un sistema della portata del chatbot ChatGPT, ad esempio, richiede migliaia di GPU interconnesse, reti a banda larga e software di orchestrazione finemente ottimizzato, mentre una tipica applicazione web può funzionare su un numero ridotto di unità di elaborazione centrale (CPU) e servizi cloud standard. L'infrastruttura di IA è essenziale per le aziende che desiderano sfruttare la potenza dell'IA.

Componenti principali dell'infrastruttura AI

I componenti principali dell'infrastruttura AI lavorano insieme per rendere possibili i carichi di lavoro AI.

compute: GPU, TPU e CPU

Il computing si basa su vari tipi di chip che eseguono istruzioni:

Le CPU sono processori generici.

Le GPU sono processori specializzati sviluppati per accelerare la creazione e il rendering di grafica per computer, immagini e video. Le GPU sfruttano un'enorme potenza di elaborazione parallela per consentire alle reti neurali di eseguire un numero elevato di operazioni contemporaneamente e accelerare i calcoli complessi. Le GPU sono fondamentali per i carichi di lavoro di IA e Machine Learning perché possono addestrare ed eseguire modelli di IA molto più velocemente delle CPU convenzionali.

Le GPU sono circuiti integrati per applicazioni specifiche (ASIC) progettati per un unico scopo specifico. NVIDIA è il principale fornitore di GPU, mentre Advanced Micro Devices è il secondo principale produttore di GPU.

I TPU, o Tensor Processing Unit, sono ASIC di Google. Sono più specializzati delle GPU, progettati specificamente per soddisfare le esigenze di calcolo dell'AI. I TPU sono progettati specificamente per le operazioni tensoriali, che le reti neurali utilizzano per apprendere pattern e fare previsioni. Queste attività operative sono fondamentali per gli algoritmi di deep learning.

In pratica, le CPU sono più adatte per le attività di uso generale. Le GPU possono essere utilizzate per una varietà di applicazioni di IA, comprese quelle che richiedono l'elaborazione parallela, come l'addestramento di modelli di deep learning. Le TPU sono ottimizzate per attività specializzate come l'addestramento di reti neurali grandi e complesse, soprattutto con grandi volumi di dati.

Archiviazione e gestione dei dati

L'archiviazione e la gestione dei dati nell'infrastruttura AI devono supportare un accesso a throughput estremamente elevato a grandi set di dati per evitare colli di bottiglia e garantire l'efficienza.

Lo storage a oggetti è il supporto di archiviazione più comune per l'AI, in grado di contenere le enormi quantità di dati strutturati e non strutturati necessarie per i sistemi di AI. È anche facilmente scalabile e conveniente.

L'archiviazione a blocchi offre un accesso rapido, efficiente e affidabile ed è più costosa. Funziona al meglio con dati transazionali e file di piccole dimensioni che devono essere recuperati di frequente, per carichi di lavoro quali database, macchine virtuali e applicazioni ad alte prestazioni.

Molte organizzazioni si affidano a data lake, che sono repository centralizzati che utilizzano l'archiviazione a oggetti e formati aperti per archiviare grandi quantità di dati. I data lake possono elaborare tutti i tipi di dati, inclusi quelli non strutturati e semistrutturati come immagini, video, audio e documenti, il che è importante per i casi d'uso dell'AI.

Networking

Un networking robusto è una parte fondamentale dell'infrastruttura AI. Le reti spostano i grandi set di dati necessari per l'AI in modo rapido ed efficiente tra lo storage e il compute, evitando che i colli di bottiglia dei dati interrompano i flussi di lavoro AI. Sono necessarie connessioni a bassa latenza per l'addestramento distribuito, in cui più GPU lavorano insieme su un singolo modello, e per l'inferenza in tempo reale, il processo che un modello AI addestrato utilizza per trarre conclusioni da dati completamente nuovi. Tecnologie come InfiniBand, uno standard di interconnessione ad alte prestazioni, e l'Ethernet ad alta larghezza di banda facilitano connessioni ad alta velocità per un'AI efficiente, scalabile e affidabile.

Stack software

Anche il software è fondamentale per l'infrastruttura AI. Framework di ML come TensorFlow e PyTorch forniscono componenti e strutture predefinite per semplificare e accelerare il processo di creazione, addestramento e deployment di modelli di ML. Le piattaforme di orchestrazione come Kubernetes coordinano e gestiscono modelli di IA, pipeline di dati e risorse computazionali per farli funzionare insieme come un sistema unificato.

Le organizzazioni utilizzano anche MLOps — un insieme di pratiche che combinano ML, DevOps e ingegneria dei dati — per automatizzare e semplificare i flussi di lavoro e le implementazioni lungo l'intero ciclo di vita del ML. Le piattaforme MLOps semplificano i flussi di lavoro alla base dello sviluppo e dell'implementazione dell'IA per aiutare le organizzazioni a immettere sul mercato nuovi prodotti e servizi basati sull'IA.

Deployment cloud, on-premise e ibrido

L'infrastruttura di IA può essere implementata in cloud, on-premise o tramite un modello ibrido, con vantaggi diversi per ogni opzione. I decisori dovrebbero considerare una serie di fattori, tra cui gli obiettivi di IA dell'organizzazione, i modelli di carico di lavoro, il budget, i requisiti di conformità e l'infrastruttura esistente.

• Le piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud forniscono risorse di calcolo ad alte prestazioni accessibili e on-demand. Offrono anche una scalabilità praticamente illimitata, nessun costo hardware iniziale e un ecosistema di servizi di AI gestiti, liberando i team interni per l'innovazione.
• Gli ambienti on-premise offrono un maggiore controllo e una maggiore sicurezza. Possono essere più convenienti per i carichi di lavoro prevedibili e stabili che utilizzano appieno l'hardware di proprietà.
• Molte organizzazioni adottano un approccio ibrido, combinando l'infrastruttura locale con le risorse cloud per ottenere flessibilità. Ad esempio, possono usare il cloud per la scalabilità quando necessario o per servizi specializzati, mantenendo i dati sensibili o regolamentati in sede.

Carichi di lavoro AI comuni ed esigenze infrastrutturali

I vari carichi di lavoro di AI pongono esigenze diverse in termini di compute, archiviazione e rete, quindi comprendere le loro caratteristiche ed esigenze è fondamentale per scegliere l'infrastruttura giusta.

• I carichi di lavoro di addestramento richiedono una potenza di calcolo estremamente elevata perché i modelli di grandi dimensioni devono elaborare set di dati enormi, spesso impiegando giorni o addirittura settimane per completare un singolo ciclo di addestramento. Questi carichi di lavoro si basano su cluster di GPU o acceleratori specializzati, insieme a un'archiviazione ad alte prestazioni e a bassa latenza per mantenere il flusso di dati.
• I carichi di lavoro di inferenza necessitano di molta meno potenza di calcolo per richiesta, ma operano a volumi elevati, con applicazioni in tempo reale che spesso richiedono risposte inferiori al secondo. Questi carichi di lavoro richiedono alta disponibilità, networking a bassa latenza e un'esecuzione efficiente del modello.
• L'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono avere miliardi o addirittura bilioni di parametri, le variabili interne che i modelli regolano durante il processo di addestramento per migliorarne la precisione. Le loro dimensioni e la loro complessità richiedono un'infrastruttura specializzata, tra cui orchestrazione avanzata, clusters di compute distribuiti e reti a banda larga.
• I carichi di lavoro di computer vision richiedono un uso intensivo della GPU, poiché i modelli devono eseguire molti calcoli complessi su milioni di pixel per l'elaborazione di immagini e video. Questi carichi di lavoro richiedono sistemi di archiviazione ad alta larghezza di banda per gestire grandi volumi di dati visivi.

Costruzione della tua infrastruttura di AI: i passaggi chiave

La creazione della tua infrastruttura IA richiede un processo deliberato di valutazione approfondita, pianificazione attenta ed esecuzione efficace. Questi sono i passaggi essenziali da seguire.

1. Valutare i requisiti: il primo passo è comprendere le esigenze della propria architettura AI, identificando come si intende utilizzarla. Definire i propri casi d'uso dell'AI, stimare le esigenze di compute e archiviazione e definire aspettative di budget chiare. È importante tenere conto di aspettative realistiche sulla timeline. L'implementazione dell'infrastruttura AI può richiedere da poche settimane a un anno o più, a seconda della complessità del progetto.
2. Progetta l'architettura: Successivamente, creerai il progetto di come funzioneranno i tuoi sistemi di AI. Decidi se eseguire il deployment in cloud, on-premise o in modo ibrido, scegli il tuo approccio alla sicurezza e alla conformitàe seleziona i fornitori.
3. Implementazione e integrazione: in questa fase, creerai la tua infrastruttura e verificherai che tutto funzioni insieme come previsto. Configurare i componenti scelti, collegarli ai sistemi esistenti ed eseguire test di prestazioni e compatibilità.
4. Monitoraggio e ottimizzazione: il monitoraggio continuo aiuta a mantenere il sistema affidabile ed efficiente nel tempo. Tieni traccia continuamente delle metriche sulle prestazioni, regola la capacità man mano che i carichi di lavoro aumentano e perfeziona l'utilizzo delle risorse per controllare i costi.

Considerazioni sui costi correnti e ottimizzazione

I costi correnti sono un fattore importante nella gestione dell'infrastruttura di IA, che vanno da circa 5.000 $ al mese per i piccoli progetti fino a oltre 100.000 $ al mese per i sistemi aziendali. Tuttavia, ogni progetto di IA è unico e la stima di un budget realistico richiede la considerazione di una serie di fattori.

Le spese per compute, archiviazione, rete e servizi gestiti sono un elemento importante nella pianificazione del budget. Tra questi, il compute — in particolare le ore di GPU — rappresenta in genere la spesa maggiore. I costi di archiviazione e di trasferimento dei dati possono variare a seconda delle dimensioni del set di dati e dei carichi di lavoro del modello.

Un'altra area da esplorare è il costo dei servizi cloud. I modelli di prezzo del cloud variano e offrono vantaggi diversi per esigenze diverse. Le opzioni includono:

• Il pagamento a consumo offre flessibilità per i carichi di lavoro variabili.
• Le istanze riservate forniscono tariffe scontate in cambio di impegni a più lungo termine.
• Le istanze Spot offrono un risparmio significativo per i carichi di lavoro che possono tollerare le interruzioni.

I costi nascosti possono gonfiare i budget se non vengono gestiti attivamente. Ad esempio, lo spostamento di dati al di fuori delle piattaforme cloud può attivare costi di egress dei dati e le risorse inattive devono essere pagate anche quando non vengono utilizzate. Man mano che i team eseguono iterazioni sui modelli, spesso eseguendo più prove contemporaneamente, i costi generali per la sperimentazione possono aumentare. Il monitoraggio di questi fattori è fondamentale per un'infrastruttura di IA efficiente in termini di costi.

Le strategie di ottimizzazione possono aiutare ad aumentare l'efficienza mantenendo i costi sotto controllo. Tra questi:

• Il dimensionamento corretto garantisce che le risorse corrispondano alle esigenze del carico di lavoro.
• La scalabilità automatica regola automaticamente la capacità in base alle variazioni della domanda.
• Una gestione efficiente dei dati riduce i costi di archiviazione e trasferimento non necessari.
• Le istanze spot riducono i costi di compute utilizzando la capacità in eccesso di un provider a un prezzo molto scontato, ma il loro utilizzo può essere interrotto con un breve preavviso quando il provider ha di nuovo bisogno della capacità.

Best practice per l'infrastruttura AI

La pianificazione e l'implementazione di un'infrastruttura AI sono un'impresa notevole e i dettagli possono fare la differenza. Ecco alcune best practice da tenere a mente.

• Start in piccolo e scale: inizia con progetti pilota prima di investire in un'implementazione su larga scala per ridurre i rischi e garantire il successo a lungo termine.
• Dare priorità a sicurezza e conformità: la protezione dei dati è essenziale sia per la fiducia che per la conformità legale. Utilizzare una crittografia avanzata, applicare controlli di accesso e integrare la conformità alle normative come il GDPR o l'HIPAA.
• Monitoraggio delle prestazioni: tieni traccia delle metriche chiave come l'utilizzo della GPU, il tempo di addestramento, la latenza di inferenza e i costi complessivi per capire cosa funziona e dove sono necessari miglioramenti.
• Pianifica la scalabilità: utilizza policy di auto-scaling e la pianificazione della capacità per garantire che la tua infrastruttura possa crescere per far fronte all'espansione del carico di lavoro.
• Scelta oculata dei fornitori: il prezzo non è tutto. È importante valutare i fornitori di infrastrutture in base a quanto bene supportano il tuo specifico caso d'uso.
• Mantenere la documentazione e la governance: tenere registri chiari di esperimenti, configurazioni e flussi di lavoro in modo che i processi e i risultati possano essere facilmente riprodotti e i flussi di lavoro ottimizzati.

Sfide e soluzioni comuni

Come ogni progetto di grande impatto, la creazione di un'infrastruttura AI può presentare sfide e ostacoli. Alcuni scenari da tenere a mente:

• Sottostima delle esigenze di archiviazione. Lo spazio di archiviazione è fondamentale per le attività operative di AI. Pianifica un tasso di crescita dei dati da cinque a 10 volte superiore per supportare i set di dati in espansione, i nuovi carichi di lavoro e il controllo delle versioni senza una riprogettazione frequente dell'architettura.
• Sottoutilizzo della GPU: i colli di bottiglia dei dati possono causare GPU inattive o sottoutilizzate, anche se le stai comunque pagando. Evitalo ottimizzando le pipeline di dati e utilizzando un'elaborazione batch efficiente per garantire che le GPU rimangano attive.
• Superamento dei costi: i costi dell'infrastruttura di IA possono aumentare facilmente se non si presta attenzione. Implementa strumenti di monitoraggio, utilizza istanze spot dove possibile e abilita la scalabilità automatica per mantenere l'utilizzo delle risorse in linea con la domanda.
• Carenze di competenze: l'infrastruttura IA più avanzata ha ancora bisogno di personale qualificato per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi di IA. Investi nell'addestramento interno, sfrutta i servizi gestiti e ricorri a consulenti secondo necessità per colmare le lacune di competenze.
• Complessità dell'integrazione: a volte la nuova infrastruttura AI potrebbe non integrarsi bene con i sistemi esistenti. Start con API ben documentate e utilizzare un approccio graduale per moltiplicare il successo man mano che si procede.

Conclusione

Le iniziative di AI di successo dipendono da un'infrastruttura in grado di evolversi insieme ai progressi dell'AI. Le organizzazioni possono supportare attività operative di AI efficienti e un miglioramento continuo attraverso una strategia di architettura di AI ponderata e best practice. Una base ben progettata consente alle organizzazioni di concentrarsi sull'innovazione e di passare con sicurezza dalla sperimentazione dell'AI all'impatto sul mondo reale.

Domande frequenti

Cos'è l'infrastruttura IA?
L'infrastruttura di IA si riferisce a una combinazione di sistemi hardware, software, di rete e di archiviazione progettata per supportare i carichi di lavoro dell'IA.

Le GPU sono necessarie per l'AI?
Le GPU sono essenziali per l'addestramento dell'AI e l'inferenza ad alte prestazioni, ma l'AI di base e alcuni modelli più piccoli possono essere eseguiti su CPU.

Cloud o on-premise per l'infrastruttura AI?
Scegli il cloud per la flessibilità e la scalabilità rapida, l'on-premise per il controllo e i carichi di lavoro prevedibili e l'ibrido quando hai bisogno di entrambi.

Quanto costa un'infrastruttura AI?
I costi dipendono dalle esigenze di compute, dalle dimensioni dei dati e dal modello di deployment. Possono variare da qualche migliaio di dollari per piccoli carichi di lavoro nel cloud a milioni per grandi sistemi di AI.

Qual è la differenza tra l'infrastruttura di addestramento e quella di inferenza?
L'addestramento richiede grandi quantità di compute e di throughput dei dati, mentre l'inferenza si concentra su compute costante, bassa latenza e accessibilità per gli utenti finali.

Quanto tempo ci vuole per costruire un'infrastruttura AI?
L'implementazione di un'infrastruttura AI può richiedere da qualche settimana a un anno o più, a seconda della complessità del progetto.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale