簡化 AI 基礎架構成本和投資報酬率管理
人工智能 (AI) 正在改變整個產業，以創新突破，需要大量昂貴的運算基礎架構。有效管理 AI 基礎架構工作流程，並最大限度地提高關鍵工作負載的開支對於獲得穩定的投資回報 (ROI) 至關重要。
常見疼痛點
AI 基礎設施投資
如果您沒有主動管理 AI 工作負載，則可能會花費太多。如果沒有有效的成本管理，叢集通常會被分開並保留運作，以提高成本，而配置不足的資源可能會延遲專案並提供低於最佳價值。當多個使用者群組存取多個系統時，這些挑戰只會增加。
高預付成本
AI 基礎架構（硬件、軟體和服務）通常需要大量的預先投資。
整合成本
將新的 AI 系統與現有基礎架構和流程整合可能很複雜且昂貴。
資料品質問題
由於 AI 模型只能與訓練的資料一樣好，因此資料質量差意味著預測不準確。
人才短缺
許多組織沒有具有 AI 專業知識的員工，因此管理 AI 實施項目變得困難。
網絡是平台，創造更好的 AI 基礎架構投資報酬率的機會
AI 訓練工作負載高度相互連，並以連續運算-同步-通信循環中執行。由於工作負載以最慢的連線速度執行，一次連線緩慢可以降低整個 AI 訓練工作負載的效能。事實上，人工智慧/ML 訓練中的掛鐘最多 30％ 只需要等待網絡回應。
考慮到 AI 基礎架構的成本很大，即使是網絡效能的小幅改進也可以從您的 AI 基礎架構投資中創造真正的價值。
高頻寬、低延遲網路對 AI 工作負載至關重要
網路延遲是指數據在網路上傳輸所需的時間。特別針對引發新一波數位中斷的 AI 模型而言，高延遲會產生嚴重的瓶頸，尤其是對於即時應用程式而言，這會減慢資料處理和產生結果的時間。
高頻寬、低延遲網路提供：
1.同步分散式計算： 在多個圖形處理單元 (GPU) 中訓練 AI 模型時，節點之間的同步需要快速的資料傳輸，延遲最小，以避免瓶頸。
二.大量資料量： 特別是在訓練期間，AI 模型處理需要高頻寬網絡才能在 GPU 和存儲系統之間快速傳輸數據的大量數據集。
三.即時處理： 自動駕駛車輛或實時視頻分析等 AI 應用程序需要低延遲以實時 AI 推論響應。
4.模型複雜度： 隨著 AI 模型變得越來越大，更複雜，資料傳輸需求的需求也越來越大，因此對高頻寬的需求也越來越大。
網路效能不足導致：
1. 模型訓練較慢 數據處理和價值時間。
二.效能降低 這對用戶體驗產生負面影響。
三.嚴重瓶頸 這會導致資源使用效率不高。
實現最佳 AI 基礎架構投資報酬率必須低網絡延遲
低網路延遲直接影響您的 AI 基礎架構投資報酬率。透過實現更快、更有效率的工作負載，低網路延遲可協助您實現更高的生產力、增強使用者體驗、降低營運成本、更大的競爭優勢、順暢的即時營運以及改善客戶滿意度，這些都直接促進人工智慧基礎架構投資報酬率。
聯繫企鵝解決方案 今天來了解我們如何 設計基礎設施 透過低延遲、高效能加速運算，解決 AI 基礎架構投資困難點，並產生可衡量的投資回報率。
隨著企業越來越轉向 AI 來擴展營運、自動化流程並實現變性的成果，我們通過基於經過多種生產部署中大規模驗證的基礎架構設計的系統架構來加速獲得價值的時間。
AI 基礎架構成本由運算密集的工作負載、GPU/TPU 需求、高效能儲存以及持續的能源和冷卻需求所驅動。了解這些有助於優化長期投資。
透過工作負載整合、調整資源規模，以及利用混合式或邊緣架構，組織可以降低成本並最大限度地提高 AI 基礎架構投資的投資報酬率。
成本最佳化包括動態資源佈建、利用開放標準，以及應用主動監控，以最大程度地減少過量配置和能源浪費。
追蹤效能指標，例如模型訓練壁鐘時間、系統正常運行時間、資源使用率以及與 AI 推論輸出相關的業務 KPI，以準確評估投資報酬率。
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