بررسی اجمالی
هوش مصنوعی در خلأ وجود ندارد. برای عملکرد آن به زیرساختی عظیم نیاز است که شامل سخت‌افزار، نرم‌افزار، شبکه و موارد دیگر می‌شود. امروزه، استقرار و مدیریت زیرساخت برای پشتیبانی از هوش مصنوعی خود به یک صنعت تبدیل شده است، زیرا متخصصان به طور مداوم در تلاش‌اند تا مؤثرترین پایه‌ها را برای استقرار مقیاس‌پذیر، کارآمد و امن راه‌حل‌های هوش مصنوعی توسعه دهند. داشتن زیرساخت مناسب هوش مصنوعی برای پشتیبانی از تمام مراحل چرخه عمر هوش مصنوعی، چه آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد، مدیریت جریان‌های کاری یادگیری ماشین یا پشتیبانی از اکوسیستم‌های هوش مصنوعی سازمانی، حیاتی است. در این مقاله، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه تیم‌ها زیرساخت‌های هوش مصنوعی را طراحی می‌کنند و چگونه می‌توانید از آن‌ها در سازمان خود برای بهبود ابتکارات هوش مصنوعی استفاده کنید.
زیرساخت هوش مصنوعی چیست؟
به زبان ساده، زیرساخت هوش مصنوعی مجموعه‌ای از تمام اجزای سخت‌افزاری، نرم‌افزاری و شبکه‌ای است که تیم‌ها برای پشتیبانی از بارهای کاری هوش مصنوعی به آن نیاز دارند. به نوعی، این زیرساخت شامل اسکلت، سیستم‌های قلبی-عروقی و تنفسی است که به هوش مصنوعی توانایی عملکرد می‌دهد. زیرساخت هوش مصنوعی چیزی فراتر از سرورها و GPUها و الگوریتم‌هایی است که روی آن‌ها اجرا می‌شوند. این مجموعه شامل همه این‌ها و خیلی بیشتر است که به صورت یک کل منسجم با هم کار می‌کنند. علاوه بر موارد فوق، زیرساخت هوش مصنوعی به مواردی مانند دستگاه‌های ذخیره‌سازی تخصصی، پلتفرم‌های مدیریت Kubernetes، پروتکل‌های امنیتی و اتصالات شبکه‌ای پرسرعت نیاز دارد. همه این‌ها اجزای زیرساخت هوش مصنوعی هستند و همگی قطعات ضروری پازل به شمار می‌روند. اگر یک عنصر غایب باشد یا عملکرد ضعیفی داشته باشد، کل اکوسیستم هوش مصنوعی ممکن است با حداکثر کارایی خود عمل نکند (یا حتی اصلاً کار نکند). هرچه محیط زیرساخت هوش مصنوعی قوی‌تر باشد، تیم‌ها می‌توانند مدل‌ها را با کارایی و اثربخشی بیشتری آموزش دهند و مستقر کنند.
زیرساخت هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟
زیرساخت هوش مصنوعی پایه‌ای برای عملیات هوش مصنوعی است و اجزای آن در پشت صحنه با هم کار می‌کنند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر ارائه دهند. اکثریت قریب به اتفاق پیاده‌سازی‌های زیرساخت هوش مصنوعی مبتنی بر ابر هستند یا به صورت سرویس ارائه می‌شوند، به جای اینکه در محل وجود داشته باشند. ساخت زیرساخت هوش مصنوعی مانند هر پروژه بزرگ فناوری اطلاعات آغاز می‌شود، با برنامه‌ریزی و تأمین سخت‌افزار. تصمیم‌گیرندگان باید سخت‌افزار را با دقت انتخاب کنند و اطمینان حاصل کنند که قدرت و مقیاس‌پذیری لازم برای پشتیبانی از بارهای کاری سنگین را دارد. گام بعدی انتخاب یک چارچوب نرم‌افزاری است که از ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی شما پشتیبانی کند. از اینجا، پلتفرم زیرساخت قادر به دریافت داده‌هایی است که برای آموزش و توسعه مدل استفاده می‌شوند؛ مدیریت این داده‌ها یکی دیگر از وظایف کلیدی مدیران زیرساخت هوش مصنوعی است. در نهایت، با آماده شدن زیرساخت، تیم‌ها آماده آموزش، اعتبارسنجی و استقرار این مدل‌های هوش مصنوعی در میدان هستند. در بخش بعدی، درباره هر یک از این مراحل بیشتر صحبت خواهیم کرد.
اجزای کلیدی زیرساخت هوش مصنوعی
زیرساخت هوش مصنوعی از پنج عنصر کلیدی تشکیل شده است. در اینجا نگاهی به چگونگی کمک هر یک از آن‌ها به تشکیل یک کل بزرگ‌تر از مجموع اجزای آن و ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی مؤثر داریم:
- شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری: ویژگی متمایز اصلی زیرساخت هوش مصنوعی استفاده از GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی) و/یا TPUها (واحدهای پردازش تنسور) است که می‌توانند وظایف پردازش موازی عظیم ذاتی در بارهای کاری هوش مصنوعی را مدیریت کنند. این پردازشگرها باید روی سرورهای با کارایی بالا با حافظه زیاد نصب شوند تا قادر به پشتیبانی از حجم عظیم داده‌هایی باشند که در طول آموزش و استنتاج جابجا می‌شوند.
- راه‌حل‌های ذخیره‌سازی: حجم عظیم داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی باید جایی ذخیره شوند، به این معنی که زیرساخت هوش مصنوعی باید با سرورهای فایل بزرگ در محل یا (به طور رایج‌تر) ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر با دسترسی بالا طراحی شود. این ذخیره‌سازی نه تنها باید به اندازه کافی بزرگ باشد تا این حجم عظیم داده را در خود جای دهد، بلکه باید با بالاترین سرعت‌ها قابل دسترسی باشد. داده‌های ذخیره‌شده روی درایوهای نواری و مشابه با زیرساخت هوش مصنوعی سازگار نیستند.
- شبکه و اتصال: با جابجایی داده‌ها بین دستگاه‌ها، زیرساخت هوش مصنوعی باید این حرکت را با حداقل تأخیر و بالاترین سطح توان عملیاتی پشتیبانی کند. زیرساخت‌های هوش مصنوعی امروزی به برخی از پیشرفته‌ترین توپولوژی‌های شبکه‌ای که تاکنون ایجاد شده‌اند وابسته هستند.
- چارچوب‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری: توسعه‌دهندگان به چارچوب‌های نرم‌افزاری برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی خود نیاز دارند. این شامل مجموعه‌ای از بسته‌هایی است که توسعه‌دهندگان برای توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، مانند TensorFlow، PyTorch، LlamaIndex، CrewAI و LangChain. هر چارچوب تمرکز متفاوتی دارد و شامل منابع مورد نیاز برای ایجاد نوع خاصی از الگوریتم هوش مصنوعی به همراه ابزارهایی برای مدیریت و پاکسازی داده‌های مورد استفاده در این فرآیندها است.
- پلتفرم‌های ارکستراسیون و مدیریت: پلتفرم‌های ارکستراسیون و مدیریت، سیستم‌های نرم‌افزاری هستند که استقرار مدل‌های هوش مصنوعی تکمیل‌شده را در تولید کنترل می‌کنند. این سیستم‌ها شامل روال‌های خودکار هستند که نیاز به پیکربندی دستی سرور و فعالیت‌های مدیریتی مرتبط را به شدت کاهش می‌دهند.
مزایای زیرساخت هوش مصنوعی چیست؟
زیرساخت هوش مصنوعی چگونه در عملیات روزمره به سازمان شما سود می‌رساند؟ این پنج مزیت کلیدی هستند:
توسعه و استقرار سریع‌تر مدل‌ها
مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند روی پلتفرم‌های سخت‌افزاری سنتی توسعه یابند، اما این معمولاً کاری کند و ناکارآمد است. زیرساخت هوش مصنوعی با مقیاس‌پذیری بالا می‌تواند منابع مورد نیاز را برای پردازش حجم عظیم داده‌های مورد نیاز برای تکمیل سریع یک مدل و انتقال آن به تولید به کار گیرد.
مقیاس‌پذیری بهبودیافته برای مجموعه‌های داده بزرگ و مدل‌ها
مقیاس‌بندی یک زیرساخت فناوری اطلاعات سنتی به معنای افزودن انبوه دستگاه‌های ذخیره‌سازی و استخدام کارکنان مورد نیاز برای مدیریت آن‌ها است. همان‌طور که زیرساخت هوش مصنوعی می‌تواند قدرت پردازشی خود را برای پاسخگویی به نیازهای شما مقیاس‌بندی کند، همچنین می‌تواند فضای ذخیره‌سازی را مقیاس‌بندی کند و به شما امکان می‌دهد به راحتی ظرفیت را برای تمام داده‌هایی که مدل‌های هوش مصنوعی شما با رشد عملیات نیاز دارند، اضافه کنید.
امنیت پیشرفته برای داده‌های حساس
پلتفرم‌های زیرساخت هوش مصنوعی از ابتدا با در نظر گرفتن امنیت طراحی شده‌اند. در حالی که زیرساخت سنتی ممکن است نیاز به وصله‌های مداوم با به‌روزرسانی‌های امنیتی داشته باشد، زیرساخت هوش مصنوعی برای مقاومت در برابر انواع حملات در هر مرحله از چرخه عمر هوش مصنوعی طراحی شده است. این همچنین به حفظ انطباق با مقرراتی که بر هوش مصنوعی و داده‌های مورد استفاده آن تمرکز دارند کمک می‌کند.
کارایی هزینه از طریق استفاده بهینه از منابع
مقیاس‌پذیری بهتر به معنای هدررفت کمتر منابع و هزینه‌های کمتر است، زیرا شما فقط برای منابعی که استفاده می‌کنید پرداخت می‌کنید. این به نوبه خود بازگشت سرمایه برنامه هوش مصنوعی شما را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را قابل پیش‌بینی‌تر می‌کند.
پشتیبانی از برنامه‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند مدل‌های مولد
ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی خود مانند مدل‌های مولد هوش مصنوعی یک تلاش پیچیده است که نمی‌توانید به راحتی در چارچوب یک زیرساخت فناوری اطلاعات سنتی به آن دست یابید. به زبان ساده: اگر واقعاً می‌خواهید پتانسیل هوش مصنوعی را کاوش کنید، به زیرساخت هوش مصنوعی نیاز خواهید داشت.
چگونه یک زیرساخت هوش مصنوعی مؤثر بسازیم: ۶ نکته تخصصی
آماده‌اید تا ساخت زیرساخت هوش مصنوعی خود را شروع کنید؟ در اینجا شش گام کلیدی برای قرار گرفتن در مسیر درست آورده شده است:
- ارزیابی نیازهای فعلی و برنامه‌های رشد آینده: هیچ ابتکار هوش مصنوعی موفقی بدون درک محکم از آنچه سازمان اکنون نیاز دارد و به کجا می‌خواهد برود، راه‌اندازی نشده است. این مرحله برنامه‌ریزی اولیه همچنین شامل تنظیم بودجه‌ها علاوه بر تعیین مشکلات خاصی است که امیدوارید با هوش مصنوعی برطرف کنید.
- انتخاب شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و گزینه‌های ذخیره‌سازی مناسب: هنگامی که مشکل(ها)یی را که امیدوارید حل کنید شناسایی کردید، ارائه‌دهنده شما می‌تواند به شما کمک کند تا به سمت گزینه‌های سخت‌افزاری و ذخیره‌سازی که برای موارد استفاده خاص شما مناسب‌تر هستند هدایت شوید. برای مثال، کارشناسان معمولاً GPUها را برای آموزش هوش مصنوعی مولد بهتر می‌دانند، در حالی که TPUها اغلب برای وظایف یادگیری ماشین مناسب‌تر هستند.
- انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری و ابزارهای ارکستراسیون سازگار: چارچوب‌های مختلف هوش مصنوعی در وظایف مختلف برتری دارند؛ نمی‌توانید فقط یکی را انتخاب کنید و انتظار داشته باشید که تمام نیازهای هوش مصنوعی شما را به صورت آماده برآورده کند. انتخاب چارچوب ایده‌آل و سیستم ارکستراسیون مرتبط با آن یک تصمیم کلیدی است که به ورودی متخصصان با تجربه‌ای نیاز دارد که تفاوت‌های ظریف هر گزینه موجود را درک کنند.
- پیاده‌سازی پروتکل‌های امنیتی از ابتدا: در دام عقب افتادن از نظر امنیتی نیفتید. ارائه‌دهنده خدمات شما منابع امنیتی بی‌شماری را از ابتدا در اختیار شما خواهد داشت. اطمینان حاصل کنید که نحوه عملکرد آن‌ها را درک می‌کنید و به درستی پیاده‌سازی شده‌اند.
- آزمایش مقیاس‌پذیری تحت بارهای کاری واقعی: مقیاس‌پذیری و عملکرد تحت بار می‌تواند و باید قبل از قرار گرفتن یک مدل در تولید آزمایش شود. بارهای کاری را راه‌اندازی کنید که تقریباً تقاضای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند — و شاید حتی بیشتر، تا ببینید زیرساخت هوش مصنوعی شما چگونه عمل می‌کند. اگر همه موارد بالا را به درستی انجام داده باشید، نباید مشکلی در مدیریت بارهای کاری بسیار سنگین بدون اختلال داشته باشد.
- نظارت و بهینه‌سازی مداوم عملکرد: بارهای کاری هوش مصنوعی شما در انزوا زندگی نخواهند کرد؛ تیم‌ها باید آن‌ها را به طور مداوم در حین استفاده واقعی نظارت کنند. اگر عملکرد شروع به کاهش کرد، این نشانه‌ای است برای بازنگری در تصمیمات زیرساختی که گرفته‌اید و در نظر گرفتن تغییراتی برای بهبود عملکرد و کارایی.
نمونه‌های زیرساخت هوش مصنوعی
کنجکاوید که زیرساخت هوش مصنوعی در دنیای واقعی چگونه کار می‌کند؟ این نمونه‌ها را در نظر بگیرید:
یادگیری عمیق با سیستم‌های با کارایی بالا
خودروهای خودران مثال کاملی از یادگیری عمیق هستند که روی سیستم‌های با کارایی بالا اعمال می‌شوند، زیرا خودروها در زمینه ایمنی هیچ حاشیه خطایی ندارند. در خودروهای خودران، داده‌ها به طور مداوم از هزاران خودرو برای آموزش روی شبکه‌های عصبی جمع‌آوری می‌شوند و بهبود مستمر را هدایت می‌کنند.
مقیاس‌بندی هوش مصنوعی در ابر
یک سیستم تشخیص تقلب مالی را در نظر بگیرید که به زیرساخت مبتنی بر ابر با سرعت بالا وابسته است تا رویدادهای غیرعادی را در زمان واقعی ثبت کند. زیرساخت باید بتواند با هزینه‌های مصرف‌کننده مقیاس‌بندی شود و تراکنش‌ها را به صورت یکپارچه ثبت کند، چه در یک صبح سه‌شنبه آرام یا در شروع شلوغی تعطیلات.
هوش مصنوعی سازمانی برای بینش‌ها
فروشندگان آنلاین به طور مداوم اعداد را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا مشخص کنند چه چیزی در حال رشد است و چه چیزی در حال کاهش. این نوع تحلیل یک مورد استفاده ایده‌آل برای زیرساخت هوش مصنوعی سازمانی است که با بینش‌های تولیدشده سریع، به فروشندگان امکان می‌دهد در لحظه مسیر خود را تغییر دهند.
نتیجه‌گیری
یک زیرساخت مقیاس‌پذیر، امن و یکپارچه برای پشتیبانی از ابتکارات موفق هوش مصنوعی در سطح سازمانی ضروری است. با ترکیب پلتفرم‌های فناوری انعطاف‌پذیر با اقدامات امنیتی قوی و جریان‌های کاری ساده‌سازی‌شده، سازمان‌ها قادر به انجام آزمایش‌های سریع، استقرار ساده‌شده مدل‌ها و مدیریت مؤثر این مدل‌ها هستند که در نهایت نوآوری را تقویت می‌کند، کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد و به حفظ انطباق کمک می‌کند.
