از داده تا بینش: جوهره کارخانه هوش مصنوعی
یک کارخانه سنتی را تصور کنید، جایی که مواد خام وارد می‌شوند و محصولات نهایی بیرون می‌آیند. کارخانه هوش مصنوعی بر اساس یک اصل مشابه عمل می‌کند، اما به جای کالاهای فیزیکی، داده‌های خام را به هوش عملی تبدیل می‌کند. این زیرساخت محاسباتی تخصصی، کل چرخه حیات هوش مصنوعی را مدیریت می‌کند – از دریافت اولیه داده‌ها تا آموزش، تنظیم دقیق و در نهایت، استنتاج با حجم بالا که برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی را تقویت می‌کند.
کارخانه هوش مصنوعی صرفاً یک مرکز داده نیست. این یک محیط هدفمند است که برای هر مرحله از توسعه هوش مصنوعی بهینه شده است. برخلاف مراکز داده عمومی که انواع مختلفی از حجم کاری را مدیریت می‌کنند، کارخانه هوش مصنوعی به طور متمرکز بر تسریع ایجاد هوش مصنوعی تمرکز دارد. جنسن هوانگ خود اظهار داشته است که انویدیا “از فروش تراشه به ساخت کارخانه‌های عظیم هوش مصنوعی” تبدیل شده است و این نشان‌دهنده تکامل این شرکت به یک ارائه‌دهنده زیرساخت هوش مصنوعی است.
خروجی یک کارخانه هوش مصنوعی فقط داده‌های پردازش شده نیست. این تولید توکن‌هایی است که به صورت متن، تصاویر، ویدیوها و پیشرفت‌های تحقیقاتی ظاهر می‌شوند. این نشان‌دهنده یک تغییر اساسی از صرفاً بازیابی اطلاعات به تولید محتوای سفارشی شده با استفاده از هوش مصنوعی است. معیار اصلی موفقیت برای یک کارخانه هوش مصنوعی، توان عملیاتی توکن هوش مصنوعی است – نرخی که سیستم با آن پیش‌بینی‌ها یا پاسخ‌هایی را تولید می‌کند که مستقیماً اقدامات تجاری، اتوماسیون و ایجاد خدمات کاملاً جدید را هدایت می‌کنند.
هدف نهایی این است که سازمان‌ها را قادر سازد تا هوش مصنوعی را از یک تلاش تحقیقاتی بلندمدت به یک منبع فوری مزیت رقابتی تبدیل کنند. درست مانند یک کارخانه سنتی که مستقیماً به تولید درآمد کمک می‌کند، کارخانه هوش مصنوعی برای تولید هوش قابل اعتماد، کارآمد و مقیاس‌پذیر طراحی شده است.
قوانین مقیاس‌بندی که باعث انفجار محاسبات هوش مصنوعی می‌شوند
تکامل سریع هوش مصنوعی مولد، از تولید توکن ساده تا قابلیت‌های استدلال پیشرفته، تقاضاهای بی‌سابقه‌ای را برای زیرساخت‌های محاسباتی ایجاد کرده است. این تقاضا توسط سه قانون اساسی مقیاس‌بندی هدایت می‌شود:
مقیاس‌بندی پیش‌آموزش: دستیابی به هوش بیشتر، نیازمند مجموعه داده‌های بزرگتر و پارامترهای مدل پیچیده‌تر است. این به نوبه خود، به منابع محاسباتی نمایی بیشتری نیاز دارد. فقط در پنج سال گذشته، مقیاس‌بندی پیش‌آموزش، افزایش خیره‌کننده 50 میلیون برابری در الزامات محاسباتی را به همراه داشته است.
مقیاس‌بندی پس‌آموزش: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای کاربردهای خاص دنیای واقعی، لایه دیگری از پیچیدگی محاسباتی را معرفی می‌کند. استنتاج هوش مصنوعی، فرآیند اعمال یک مدل آموزش‌دیده به داده‌های جدید، تقریباً 30 برابر بیشتر از پیش‌آموزش به محاسبات نیاز دارد. از آنجایی که سازمان‌ها مدل‌های موجود را با نیازهای منحصر به فرد خود تطبیق می‌دهند، تقاضای تجمعی برای زیرساخت هوش مصنوعی به طور چشمگیری افزایش می‌یابد.
مقیاس‌بندی زمان آزمون (تفکر طولانی): برنامه‌های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی، مانند هوش مصنوعی عامل‌گرا یا هوش مصنوعی فیزیکی، به استدلال تکراری نیاز دارند – بررسی پاسخ‌های بالقوه متعدد قبل از انتخاب بهترین پاسخ. این فرآیند “تفکر طولانی” می‌تواند تا 100 برابر بیشتر از استنتاج سنتی، محاسبات مصرف کند.
مراکز داده سنتی برای پاسخگویی به این تقاضاهای نمایی مجهز نیستند. با این حال، کارخانه‌های هوش مصنوعی به طور هدفمند برای بهینه‌سازی و حفظ این نیاز محاسباتی عظیم ساخته شده‌اند و زیرساخت ایده‌آلی را برای استنتاج و استقرار هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.
بنیاد سخت‌افزاری: GPUها، DPUها و شبکه‌های پرسرعت
ساخت یک کارخانه هوش مصنوعی نیازمند یک ستون فقرات سخت‌افزاری قوی است و انویدیا “تجهیزات کارخانه” ضروری را از طریق تراشه‌های پیشرفته و سیستم‌های یکپارچه خود فراهم می‌کند. در هسته هر کارخانه هوش مصنوعی، محاسبات با کارایی بالا قرار دارد که عمدتاً توسط GPUهای انویدیا تامین می‌شود. این پردازنده‌های تخصصی در پردازش موازی که برای بارهای کاری هوش مصنوعی اساسی است، برتری دارند. از زمان معرفی آنها به مراکز داده در دهه 2010، GPUها انقلابی در توان عملیاتی ایجاد کرده‌اند و عملکرد بسیار بیشتری را در هر وات و هر دلار در مقایسه با سرورهای فقط CPU ارائه می‌دهند.
GPUهای پرچمدار مرکز داده انویدیا، موتورهای این انقلاب صنعتی جدید در نظر گرفته می‌شوند. این GPUها اغلب در سیستم‌های Nvidia DGX مستقر می‌شوند که اساساً ابررایانه‌های هوش مصنوعی آماده به کار هستند. Nvidia DGX SuperPOD، خوشه‌ای از سرورهای متعدد DGX، به عنوان “نمونه‌ای از کارخانه هوش مصنوعی آماده به کار” برای شرکت‌ها توصیف می‌شود که یک مرکز داده هوش مصنوعی آماده استفاده را ارائه می‌دهد، شبیه به یک کارخانه پیش‌ساخته برای محاسبات هوش مصنوعی.
فراتر از قدرت محاسباتی خام، ساختار شبکه یک کارخانه هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است. بارهای کاری هوش مصنوعی شامل حرکت سریع مجموعه داده‌های عظیم بین پردازنده‌های توزیع شده است. انویدیا این چالش را با فناوری‌هایی مانند NVLink و NVSwitch، اتصالات پرسرعتی که GPUها را در یک سرور قادر می‌سازد تا داده‌ها را با پهنای باند فوق‌العاده به اشتراک بگذارند، برطرف می‌کند. برای مقیاس‌بندی در سرورها، انویدیا راه‌حل‌های شبکه‌ای فوق‌سریع، از جمله سوئیچ‌های InfiniBand و Spectrum-X Ethernet را ارائه می‌دهد که اغلب با واحدهای پردازش داده BlueField (DPU) جفت می‌شوند تا وظایف شبکه و ذخیره‌سازی را تخلیه کنند.
این رویکرد اتصال پرسرعت سرتاسری، گلوگاه‌ها را از بین می‌برد و به هزاران GPU اجازه می‌دهد تا به عنوان یک کامپیوتر غول‌پیکر واحد، به طور یکپارچه همکاری کنند. چشم‌انداز انویدیا این است که کل مرکز داده را به عنوان واحد جدید محاسبات در نظر بگیرد، تراشه‌ها، سرورها و رک‌ها را به قدری محکم به هم متصل کند که کارخانه هوش مصنوعی به عنوان یک ابررایانه عظیم عمل کند.
یکی دیگر از نوآوری‌های کلیدی سخت‌افزاری، Grace Hopper Superchip است که یک CPU Nvidia Grace را با یک GPU Nvidia Hopper در یک بسته واحد ترکیب می‌کند. این طراحی، پهنای باند چشمگیر 900 گیگابایت بر ثانیه را از طریق NVLink بین تراشه به تراشه فراهم می‌کند و یک استخر حافظه یکپارچه برای برنامه‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. با جفت کردن محکم CPU و GPU، Grace Hopper گلوگاه سنتی PCIe را از بین می‌برد و امکان تغذیه سریع‌تر داده‌ها و پشتیبانی از مدل‌های بزرگتر در حافظه را فراهم می‌کند. سیستم‌های ساخته شده بر روی Grace Hopper، توان عملیاتی 7 برابر بیشتر بین CPU و GPU را در مقایسه با معماری‌های استاندارد ارائه می‌دهند.
این سطح از یکپارچگی برای کارخانه‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است و تضمین می‌کند که GPUهای تشنه داده هرگز از اطلاعات محروم نمی‌شوند. از GPUها و CPUها گرفته تا DPUها و شبکه‌سازی، مجموعه سخت‌افزاری انویدیا، که اغلب در سیستم‌های DGX یا پیشنهادات ابری مونتاژ می‌شود، زیرساخت فیزیکی کارخانه هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.
پشته نرم‌افزاری: CUDA، Nvidia AI Enterprise و Omniverse
سخت‌افزار به تنهایی کافی نیست. چشم‌انداز انویدیا از کارخانه هوش مصنوعی شامل یک پشته نرم‌افزاری جامع برای استفاده کامل از این زیرساخت است. در پایه، CUDA، پلتفرم محاسبات موازی و مدل برنامه‌نویسی انویدیا قرار دارد که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا از قدرت شتاب GPU استفاده کنند.
CUDA و کتابخانه‌های مرتبط با CUDA-X (برای یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل داده‌ها و غیره) به استاندارد محاسبات GPU تبدیل شده‌اند و توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی را که به طور موثر بر روی سخت‌افزار انویدیا اجرا می‌شوند، ساده می‌کنند. هزاران برنامه کاربردی هوش مصنوعی و محاسبات با کارایی بالا بر روی پلتفرم CUDA ساخته شده‌اند و آن را به انتخاب ترجیحی برای تحقیقات و توسعه یادگیری عمیق تبدیل کرده‌اند. در چارچوب کارخانه هوش مصنوعی، CUDA ابزارهای سطح پایین را برای به حداکثر رساندن عملکرد در “کف کارخانه” فراهم می‌کند.
با تکیه بر این پایه، انویدیا Nvidia AI Enterprise را ارائه می‌دهد، یک مجموعه نرم‌افزاری بومی ابر که برای ساده‌سازی توسعه و استقرار هوش مصنوعی برای شرکت‌ها طراحی شده است. Nvidia AI Enterprise بیش از 100 چارچوب، مدل از پیش آموزش‌دیده و ابزار را – که همگی برای GPUهای انویدیا بهینه‌سازی شده‌اند – در یک پلتفرم منسجم با پشتیبانی درجه سازمانی ادغام می‌کند. این پلتفرم هر مرحله از خط لوله هوش مصنوعی را، از آماده‌سازی داده‌ها و آموزش مدل گرفته تا ارائه استنتاج، تسریع می‌کند، در حالی که امنیت و قابلیت اطمینان را برای استقرارهای تولید تضمین می‌کند.
در اصل، AI Enterprise به عنوان سیستم عامل و میان‌افزار کارخانه هوش مصنوعی عمل می‌کند. این پلتفرم اجزای آماده استفاده، مانند Nvidia Inference Microservices (مدل‌های هوش مصنوعی کانتینری شده برای استقرار سریع) و چارچوب Nvidia NeMo (برای سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ) را فراهم می‌کند. با ارائه این بلوک‌های ساختمانی، AI Enterprise به شرکت‌ها کمک می‌کند تا توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی را تسریع کنند و آنها را به طور یکپارچه از نمونه اولیه به تولید منتقل کنند.
پشته نرم‌افزاری انویدیا همچنین شامل ابزارهایی برای مدیریت و هماهنگی عملیات کارخانه هوش مصنوعی است. به عنوان مثال، Nvidia Base Command و ابزارهای شرکایی مانند Run:AI، زمان‌بندی کار در یک خوشه، مدیریت داده‌ها و نظارت بر استفاده از GPU را در یک محیط چند کاربره تسهیل می‌کنند. Nvidia Mission Control (ساخته شده بر روی فناوری Run:AI) یک رابط یکپارچه برای نظارت بر بارهای کاری و زیرساخت‌ها، با هوشمندی برای بهینه‌سازی استفاده و اطمینان از قابلیت اطمینان فراهم می‌کند. این ابزارها چابکی شبیه ابر را به عملیات کارخانه هوش مصنوعی می‌آورند و حتی تیم‌های IT کوچکتر را قادر می‌سازند تا یک خوشه هوش مصنوعی در مقیاس ابررایانه را به طور موثر مدیریت کنند.
یک عنصر منحصر به فرد پشته نرم‌افزاری انویدیا، Nvidia Omniverse است که نقش محوری در چشم‌انداز کارخانه هوش مصنوعی ایفا می‌کند. Omniverse یک پلتفرم شبیه‌سازی و همکاری است که به سازندگان و مهندسان این امکان را می‌دهد تا دوقلوهای دیجیتال – نسخه‌های مجازی سیستم‌های دنیای واقعی – را با شبیه‌سازی دقیق فیزیکی بسازند.
برای کارخانه‌های هوش مصنوعی، انویدیا Omniverse Blueprint for AI Factory Design and Operations را معرفی کرده است. این به مهندسان امکان می‌دهد تا مراکز داده هوش مصنوعی را در یک محیط مجازی قبل از استقرار هر سخت‌افزاری طراحی و بهینه کنند. به عبارت دیگر، Omniverse به شرکت‌ها و ارائه‌دهندگان ابر اجازه می‌دهد تا یک کارخانه هوش مصنوعی (از طرح‌بندی‌های خنک‌کننده تا شبکه‌سازی) را به عنوان یک مدل سه‌بعدی شبیه‌سازی کنند، تغییرات را آزمایش کنند و به طور مجازی عیب‌یابی کنند، قبل از اینکه یک سرور نصب شود. این امر به طور چشمگیری ریسک را کاهش می‌دهد و استقرار زیرساخت‌های جدید هوش مصنوعی را تسریع می‌کند.
فراتر از طراحی مرکز داده، Omniverse همچنین برای شبیه‌سازی ربات‌ها، وسایل نقلیه خودران و سایر ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی در جهان‌های مجازی فوتورئالیستی استفاده می‌شود. این برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در صنایعی مانند رباتیک و خودرو بسیار ارزشمند است و به طور موثر به عنوان کارگاه شبیه‌سازی یک کارخانه هوش مصنوعی عمل می‌کند. با ادغام Omniverse با پشته هوش مصنوعی خود، انویدیا تضمین می‌کند که کارخانه هوش مصنوعیفقط در مورد آموزش سریع‌تر مدل نیست، بلکه در مورد پر کردن شکاف استقرار در دنیای واقعی از طریق شبیه‌سازی دوقلوی دیجیتال است.
کارخانه هوش مصنوعی: یک پارادایم صنعتی جدید
چشم‌انداز جنسن هوانگ از هوش مصنوعی به عنوان یک زیرساخت صنعتی، قابل مقایسه با برق یا رایانش ابری، نشان‌دهنده یک تغییر عمیق در نحوه درک و استفاده از هوش مصنوعی است. این صرفاً یک محصول نیست. این یک محرک اقتصادی اصلی است که همه چیز را از فناوری اطلاعات سازمانی گرفته تا کارخانه‌های خودران تامین می‌کند. این چیزی کمتر از یک انقلاب صنعتی جدید نیست که توسط قدرت دگرگون‌کننده هوش مصنوعی مولد تغذیه می‌شود.
پشته نرم‌افزاری جامع انویدیا برای کارخانه هوش مصنوعی، که از برنامه‌نویسی GPU سطح پایین (CUDA) تا پلتفرم‌های درجه سازمانی (AI Enterprise) و ابزارهای شبیه‌سازی (Omniverse) را در بر می‌گیرد، یک اکوسیستم یک‌جا را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد. آنها می‌توانند سخت‌افزار انویدیا را خریداری کنند و از نرم‌افزار بهینه‌سازی شده انویدیا برای مدیریت داده‌ها، آموزش، استنتاج و حتی آزمایش مجازی، با سازگاری و پشتیبانی تضمین شده استفاده کنند. این واقعاً شبیه یک کف کارخانه یکپارچه است، جایی که هر جزء به دقت تنظیم شده است تا در هماهنگی کار کند. انویدیا و شرکای آن به طور مداوم این پشته را با قابلیت‌های جدید بهبود می‌بخشند، که منجر به یک پایه نرم‌افزاری قوی می‌شود که به دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به جای دست و پنجه نرم کردن با پیچیدگی‌های زیرساخت، بر ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی تمرکز کنند.