Daripada Data kepada Wawasan: Intipati Kilang AI
Bayangkan sebuah kilang tradisional, di mana bahan mentah masuk dan produk siap keluar. Kilang AI beroperasi pada prinsip yang sama, tetapi bukannya barangan fizikal, ia mengubah data mentah menjadi kecerdasan yang boleh diambil tindakan. Infrastruktur pengkomputeran khusus ini menguruskan keseluruhan kitaran hayat AI – daripada pengambilan awal data kepada latihan, penalaan halus, dan akhirnya, inferens volum tinggi yang memperkasakan aplikasi dipacu AI.
Kilang AI bukan sekadar pusat data; ia adalah persekitaran yang dibina khas yang dioptimumkan untuk setiap peringkat pembangunan AI. Tidak seperti pusat data generik yang mengendalikan pelbagai beban kerja, kilang AI tertumpu pada mempercepatkan penciptaan AI. Jensen Huang sendiri telah menyatakan bahawa Nvidia telah beralih ‘daripada menjual cip kepada membina kilang AI yang besar,’ menonjolkan evolusi syarikat itu menjadi penyedia infrastruktur AI.
Output kilang AI bukan hanya data yang diproses; ia adalah penjanaan token yang menjelma sebagai teks, imej, video, dan penemuan penyelidikan. Ini menandakan peralihan asas daripada hanya mendapatkan maklumat kepada menjana kandungan yang disesuaikan menggunakan AI. Metrik kejayaan teras untuk kilang AI ialah daya pemprosesan token AI – kadar sistem menghasilkan ramalan atau tindak balas yang secara langsung memacu tindakan perniagaan, automasi dan penciptaan perkhidmatan yang sama sekali baru.
Matlamat utama adalah untuk memperkasakan organisasi untuk mengubah AI daripada usaha penyelidikan jangka panjang kepada sumber kelebihan daya saing segera. Sama seperti kilang tradisional menyumbang secara langsung kepada penjanaan hasil, kilang AI direka untuk menghasilkan kecerdasan yang boleh dipercayai, cekap dan berskala.
Hukum Penskalaan yang Memacu Ledakan Pengkomputeran AI
Perkembangan pesat AI generatif, daripada penjanaan token mudah kepada keupayaan penaakulan lanjutan, telah meletakkan permintaan yang tidak pernah berlaku sebelum ini pada infrastruktur pengkomputeran. Permintaan ini didorong oleh tiga undang-undang penskalaan asas:
Penskalaan Pra-latihan: Usaha untuk kecerdasan yang lebih besar memerlukan set data yang lebih besar dan parameter model yang lebih kompleks. Ini, seterusnya, memerlukan sumber pengkomputeran yang lebih besar secara eksponen. Dalam tempoh lima tahun yang lalu sahaja, penskalaan pra-latihan telah memacu peningkatan keperluan pengkomputeran sebanyak 50 juta kali ganda.
Penskalaan Selepas Latihan: Penalaan halus model pra-terlatih untuk aplikasi dunia sebenar yang khusus memperkenalkan satu lagi lapisan kerumitan pengiraan. Inferens AI, proses menggunakan model terlatih kepada data baharu, memerlukan pengiraan kira-kira 30 kali lebih banyak daripada pra-latihan. Apabila organisasi menyesuaikan model sedia ada dengan keperluan unik mereka, permintaan kumulatif untuk infrastruktur AI melonjak secara mendadak.
Penskalaan Masa Ujian (Pemikiran Panjang): Aplikasi AI lanjutan, seperti AI ejen atau AI fizikal, memerlukan penaakulan berulang – meneroka banyak respons yang berpotensi sebelum memilih yang optimum. Proses ‘pemikiran panjang’ ini boleh menggunakan pengiraan sehingga 100 kali lebih banyak daripada inferens tradisional.
Pusat data tradisional tidak dilengkapi untuk mengendalikan permintaan eksponen ini. Kilang AI, bagaimanapun, dibina khas untuk mengoptimumkan dan mengekalkan keperluan pengkomputeran yang besar ini, menyediakan infrastruktur yang ideal untuk kedua-dua inferens dan penggunaan AI.
Asas Perkakasan: GPU, DPU dan Rangkaian Berkelajuan Tinggi
Membina kilang AI memerlukan tulang belakang perkakasan yang teguh, dan Nvidia menyediakan ‘peralatan kilang’ yang penting melalui cip termajunya dan sistem bersepadu. Teras setiap kilang AI terletak pada pengkomputeran berprestasi tinggi, yang dikuasakan terutamanya oleh GPU Nvidia. Pemproses khusus ini cemerlang dalam pemprosesan selari yang merupakan asas kepada beban kerja AI. Sejak pengenalan mereka ke pusat data pada tahun 2010-an, GPU telah merevolusikan daya pemprosesan, memberikan prestasi yang jauh lebih besar setiap watt dan setiap dolar berbanding pelayan CPU sahaja.
GPU pusat data perdana Nvidia dianggap sebagai enjin revolusi perindustrian baharu ini. GPU ini sering digunakan dalam sistem Nvidia DGX, yang pada asasnya adalah superkomputer AI turnkey. Nvidia DGX SuperPOD, gugusan banyak pelayan DGX, digambarkan sebagai ‘contoh kilang AI turnkey’ untuk perusahaan, menawarkan pusat data AI sedia untuk digunakan sama seperti kilang pasang siap untuk pengiraan AI.
Selain daripada kuasa pengkomputeran mentah, fabrik rangkaian kilang AI adalah sangat penting. Beban kerja AI melibatkan pergerakan pantas set data besar antara pemproses teragih. Nvidia menangani cabaran ini dengan teknologi seperti NVLink dan NVSwitch, sambungan berkelajuan tinggi yang membolehkan GPU dalam pelayan berkongsi data pada lebar jalur yang luar biasa. Untuk penskalaan merentas pelayan, Nvidia menawarkan penyelesaian rangkaian ultra pantas, termasuk suis InfiniBand dan Spectrum-X Ethernet, sering digandingkan dengan unit pemprosesan data (DPU) BlueField untuk memunggah tugas rangkaian dan storan.
Pendekatan ketersambungan berkelajuan tinggi hujung ke hujung ini menghapuskan kesesakan, membolehkan beribu-ribu GPU bekerjasama dengan lancar sebagai satu komputer gergasi tunggal. Visi Nvidia adalah untuk menganggap keseluruhan pusat data sebagai unit pengkomputeran baharu, menyambungkan cip, pelayan dan rak dengan begitu ketat sehingga kilang AI beroperasi sebagai superkomputer besar.
Satu lagi inovasi perkakasan utama ialah Grace Hopper Superchip, yang menggabungkan CPU Nvidia Grace dengan GPU Nvidia Hopper dalam satu pakej. Reka bentuk ini menyediakan 900 GB/s lebar jalur cip-ke-cip yang mengagumkan melalui NVLink, mewujudkan kolam memori bersatu untuk aplikasi AI. Dengan menggandingkan CPU dan GPU dengan ketat, Grace Hopper menghapuskan kesesakan PCIe tradisional, membolehkan penyusuan data yang lebih pantas dan menyokong model yang lebih besar dalam memori. Sistem yang dibina pada Grace Hopper memberikan daya pemprosesan 7x lebih tinggi antara CPU dan GPU berbanding seni bina standard.
Tahap integrasi ini adalah penting untuk kilang AI, memastikan GPU yang dahagakan data tidak pernah kekurangan maklumat. Daripada GPU dan CPU kepada DPU dan rangkaian, portfolio perkakasan Nvidia, yang sering dipasang ke dalam sistem DGX atau tawaran awan, membentuk infrastruktur fizikal kilang AI.
Tindanan Perisian: CUDA, Nvidia AI Enterprise dan Omniverse
Perkakasan sahaja tidak mencukupi; visi Nvidia tentang kilang AI merangkumi tindanan perisian yang komprehensif untuk memanfaatkan sepenuhnya infrastruktur ini. Di asasnya terletak CUDA, platform pengkomputeran selari dan model pengaturcaraan Nvidia, yang memperkasakan pembangun untuk memanfaatkan kuasa pecutan GPU.
CUDA dan perpustakaan CUDA-X yang berkaitan (untuk pembelajaran mendalam, analitik data, dll.) telah menjadi standard untuk pengkomputeran GPU, memudahkan pembangunan algoritma AI yang berjalan dengan cekap pada perkakasan Nvidia. Beribu-ribu aplikasi AI dan pengkomputeran berprestasi tinggi dibina di atas platform CUDA, menjadikannya pilihanutama untuk penyelidikan dan pembangunan pembelajaran mendalam. Dalam konteks kilang AI, CUDA menyediakan alat peringkat rendah untuk memaksimumkan prestasi di ‘lantai kilang.’
Membina asas ini, Nvidia menawarkan Nvidia AI Enterprise, suite perisian asli awan yang direka untuk menyelaraskan pembangunan dan penggunaan AI untuk perusahaan. Nvidia AI Enterprise menyepadukan lebih 100 rangka kerja, model pra-terlatih dan alatan – semuanya dioptimumkan untuk GPU Nvidia – ke dalam platform yang padu dengan sokongan gred perusahaan. Ia mempercepatkan setiap peringkat saluran paip AI, daripada penyediaan data dan latihan model kepada penyediaan inferens, sambil memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan untuk penggunaan pengeluaran.
Pada dasarnya, AI Enterprise berfungsi sebagai sistem pengendalian dan perisian tengah kilang AI. Ia menyediakan komponen sedia untuk digunakan, seperti Nvidia Inference Microservices (model AI dalam bekas untuk penggunaan pantas) dan rangka kerja Nvidia NeMo (untuk menyesuaikan model bahasa besar). Dengan menawarkan blok binaan ini, AI Enterprise membantu syarikat mempercepatkan pembangunan penyelesaian AI dan peralihannya dengan lancar daripada prototaip kepada pengeluaran.
Tindanan perisian Nvidia juga termasuk alatan untuk mengurus dan mengatur operasi kilang AI. Sebagai contoh, Nvidia Base Command dan alatan daripada rakan kongsi seperti Run:AI memudahkan penjadualan kerja merentas kluster, pengurusan data dan pemantauan penggunaan GPU dalam persekitaran berbilang pengguna. Nvidia Mission Control (dibina pada teknologi Run:AI) menyediakan antara muka bersatu untuk menyelia beban kerja dan infrastruktur, dengan kecerdasan untuk mengoptimumkan penggunaan dan memastikan kebolehpercayaan. Alat ini membawa ketangkasan seperti awan kepada operasi kilang AI, membolehkan pasukan IT yang lebih kecil menguruskan kluster AI berskala superkomputer dengan cekap.
Elemen yang unik dalam tindanan perisian Nvidia ialah Nvidia Omniverse, yang memainkan peranan penting dalam visi kilang AI. Omniverse ialah platform simulasi dan kerjasama yang memperkasakan pencipta dan jurutera untuk membina kembar digital – replika maya sistem dunia sebenar – dengan simulasi yang tepat secara fizikal.
Untuk kilang AI, Nvidia telah memperkenalkan Omniverse Blueprint untuk Reka Bentuk dan Operasi Kilang AI. Ini membolehkan jurutera untuk mereka bentuk dan mengoptimumkan pusat data AI dalam persekitaran maya sebelum menggunakan sebarang perkakasan. Dalam erti kata lain, Omniverse membolehkan perusahaan dan penyedia awan untuk mensimulasikan kilang AI (daripada susun atur penyejukan kepada rangkaian) sebagai model 3D, menguji perubahan dan menyelesaikan masalah secara maya sebelum satu pelayan dipasang. Ini secara mendadak mengurangkan risiko dan mempercepatkan penggunaan infrastruktur AI baharu.
Selain reka bentuk pusat data, Omniverse juga digunakan untuk mensimulasikan robot, kenderaan autonomi dan mesin berkuasa AI lain dalam dunia maya fotorealistik. Ini amat berharga untuk membangunkan model AI dalam industri seperti robotik dan automotif, yang berfungsi sebagai bengkel simulasi kilang AI. Dengan menyepadukan Omniverse dengan tindanan AInya, Nvidia memastikan bahawa kilang AI bukan sahaja mengenai latihan model yang lebih pantas, tetapi juga mengenai merapatkan jurang kepada penggunaan dunia sebenar melalui simulasi kembar digital.
Kilang AI: Paradigma Perindustrian Baharu
Visi Jensen Huang tentang AI sebagai infrastruktur perindustrian, setanding dengan elektrik atau pengkomputeran awan, mewakili peralihan mendalam dalam cara kita melihat dan menggunakan AI. Ia bukan sekadar produk; ia adalah pemacu ekonomi teras yang akan memperkasakan segala-galanya daripada IT perusahaan kepada kilang autonomi. Ini merupakan revolusi perindustrian baharu, didorong oleh kuasa transformatif AI generatif.
Tindanan perisian komprehensif Nvidia untuk kilang AI, merangkumi daripada pengaturcaraan GPU peringkat rendah (CUDA) kepada platform gred perusahaan (AI Enterprise) dan alatan simulasi (Omniverse), menyediakan organisasi dengan ekosistem sehenti. Mereka boleh memperoleh perkakasan Nvidia dan memanfaatkan perisian Nvidia yang dioptimumkan untuk mengurus data, latihan, inferens, dan juga ujian maya, dengan keserasian dan sokongan yang terjamin. Ia benar-benar menyerupai lantai kilang bersepadu, di mana setiap komponen ditala dengan teliti untuk berfungsi secara harmoni. Nvidia dan rakan kongsinya terus meningkatkan tindanan ini dengan keupayaan baharu, menghasilkan asas perisian yang teguh yang membolehkan saintis data dan pembangun menumpukan pada mencipta penyelesaian AI dan bukannya bergelut dengan kerumitan infrastruktur.