Od danych do wiedzy: Esencja fabryki AI
Wyobraźmy sobie tradycyjną fabrykę, do której trafiają surowce, a opuszczają ją gotowe produkty. Fabryka AI działa na podobnej zasadzie, ale zamiast dóbr fizycznych przekształca surowe dane w użyteczną inteligencję. Ta wyspecjalizowana infrastruktura obliczeniowa zarządza całym cyklem życia AI – od początkowego pozyskiwania danych, przez szkolenie, dostrajanie, aż po wnioskowanie na dużą skalę, które napędza aplikacje oparte na AI.
Fabryka AI to nie tylko centrum danych; to specjalnie zaprojektowane środowisko zoptymalizowane pod kątem każdego etapu rozwoju AI. W przeciwieństwie do ogólnych centrów danych, które obsługują różnorodne obciążenia, fabryka AI jest skoncentrowana na przyspieszeniu tworzenia AI. Sam Jensen Huang stwierdził, że Nvidia przeszła „od sprzedaży chipów do budowy ogromnych fabryk AI”, podkreślając ewolucję firmy w dostawcę infrastruktury AI.
Wynikiem działania fabryki AI nie są tylko przetworzone dane; to generowanie tokenów, które manifestują się jako tekst, obrazy, filmy i przełomowe badania. Oznacza to fundamentalną zmianę z prostego pobierania informacji na generowanie dostosowanych treści za pomocą AI. Podstawową miarą sukcesu fabryki AI jest przepustowość tokenów AI – szybkość, z jaką system generuje prognozy lub odpowiedzi, które bezpośrednio napędzają działania biznesowe, automatyzację i tworzenie zupełnie nowych usług.
Ostatecznym celem jest umożliwienie organizacjom przekształcenia AI z długoterminowego przedsięwzięcia badawczego w natychmiastowe źródło przewagi konkurencyjnej. Tak jak tradycyjna fabryka bezpośrednio przyczynia się do generowania przychodów, fabryka AI ma na celu wytwarzanie niezawodnej, wydajnej i skalowalnej inteligencji.
Prawa skalowania napędzające eksplozję obliczeń AI
Szybka ewolucja generatywnej AI, od prostego generowania tokenów po zaawansowane możliwości rozumowania, postawiła bezprecedensowe wymagania przed infrastrukturą obliczeniową. Zapotrzebowanie to jest napędzane przez trzy podstawowe prawa skalowania:
Skalowanie wstępnego szkolenia: Dążenie do większej inteligencji wymaga większych zbiorów danych i bardziej złożonych parametrów modelu. To z kolei wymaga wykładniczo większych zasobów obliczeniowych. W ciągu zaledwie ostatnich pięciu lat skalowanie wstępnego szkolenia spowodowało oszałamiający 50-milionowy wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową.
Skalowanie po szkoleniu: Dostrajanie wstępnie wytrenowanych modeli do konkretnych zastosowań w świecie rzeczywistym wprowadza kolejną warstwę złożoności obliczeniowej. Wnioskowanie AI, czyli proces stosowania wytrenowanego modelu do nowych danych, wymaga około 30 razy więcej obliczeń niż wstępne szkolenie. W miarę jak organizacje dostosowują istniejące modele do swoich unikalnych potrzeb, łączne zapotrzebowanie na infrastrukturę AI gwałtownie rośnie.
Skalowanie w czasie testowania (długie myślenie): Zaawansowane aplikacje AI, takie jak agentowe AI lub fizyczne AI, wymagają iteracyjnego rozumowania – eksplorowania wielu potencjalnych odpowiedzi przed wybraniem optymalnej. Ten proces „długiego myślenia” może zużywać do 100 razy więcej mocy obliczeniowej niż tradycyjne wnioskowanie.
Tradycyjne centra danych nie są w stanie sprostać tym wykładniczym wymaganiom. Fabryki AI są jednak specjalnie zaprojektowane, aby optymalizować i podtrzymywać to ogromne zapotrzebowanie na moc obliczeniową, zapewniając idealną infrastrukturę zarówno do wnioskowania, jak i wdrażania AI.
Podstawa sprzętowa: GPU, DPU i szybkie sieci
Budowa fabryki AI wymaga solidnego szkieletu sprzętowego, a Nvidia dostarcza niezbędne „wyposażenie fabryczne” za pośrednictwem swoich zaawansowanych chipów i zintegrowanych systemów. W sercu każdej fabryki AI leży obliczenia o wysokiej wydajności, napędzane głównie przez GPU Nvidii. Te wyspecjalizowane procesory doskonale radzą sobie z przetwarzaniem równoległym, które jest fundamentalne dla obciążeń AI. Od czasu ich wprowadzenia do centrów danych w latach 2010, GPU zrewolucjonizowały przepustowość, zapewniając znacznie większą wydajność na wat i na dolara w porównaniu z serwerami opartymi wyłącznie na CPU.
Flagowe GPU Nvidii do centrów danych są uważane za silniki tej nowej rewolucji przemysłowej. Te GPU są często wdrażane w systemach Nvidia DGX, które są zasadniczo gotowymi do użycia superkomputerami AI. Nvidia DGX SuperPOD, klaster wielu serwerów DGX, jest opisywany jako „przykład gotowej do użycia fabryki AI” dla przedsiębiorstw, oferując gotowe do użycia centrum danych AI, podobne do prefabrykowanej fabryki do obliczeń AI.
Poza surową mocą obliczeniową, struktura sieciowa fabryki AI ma ogromne znaczenie. Obciążenia AI obejmują szybki ruch ogromnych zbiorów danych między rozproszonymi procesorami. Nvidia rozwiązuje ten problem za pomocą technologii takich jak NVLink i NVSwitch, szybkich połączeń, które umożliwiają GPU w serwerze współdzielenie danych z niezwykłą przepustowością. Do skalowania między serwerami Nvidia oferuje ultraszybkie rozwiązania sieciowe, w tym przełączniki InfiniBand i Spectrum-X Ethernet, często sparowane z jednostkami przetwarzania danych (DPU) BlueField w celu odciążenia zadań sieciowych i pamięci masowej.
To kompleksowe, szybkie podejście do łączności eliminuje wąskie gardła, umożliwiając tysiącom GPU bezproblemową współpracę jako jeden, gigantyczny komputer. Wizją Nvidii jest traktowanie całego centrum danych jako nowej jednostki obliczeniowej, łącząc chipy, serwery i szafy tak ściśle, że fabryka AI działa jako kolosalny superkomputer.
Kolejną kluczową innowacją sprzętową jest Grace Hopper Superchip, który łączy CPU Nvidia Grace z GPU Nvidia Hopper w jednym pakiecie. Ta konstrukcja zapewnia imponującą przepustowość 900 GB/s między chipami za pośrednictwem NVLink, tworząc ujednoliconą pulę pamięci dla aplikacji AI. Dzięki ścisłemu połączeniu CPU i GPU, Grace Hopper eliminuje tradycyjne wąskie gardło PCIe, umożliwiając szybsze dostarczanie danych i obsługę większych modeli w pamięci. Systemy oparte na Grace Hopper zapewniają 7-krotnie wyższą przepustowość między CPU i GPU w porównaniu ze standardowymi architekturami.
Ten poziom integracji jest kluczowy dla fabryk AI, zapewniając, że żądne danych GPU nigdy nie są pozbawione informacji. Od GPU i CPU po DPU i sieć, portfolio sprzętowe Nvidii, często montowane w systemach DGX lub ofertach chmurowych, stanowi fizyczną infrastrukturę fabryki AI.
Stos oprogramowania: CUDA, Nvidia AI Enterprise i Omniverse
Sam sprzęt jest niewystarczający; wizja fabryki AI Nvidii obejmuje kompleksowy stos oprogramowania, aby w pełni wykorzystać tę infrastrukturę. U podstaw leży CUDA, platforma obliczeń równoległych i model programowania Nvidii, który umożliwia programistom wykorzystanie mocy akceleracji GPU.
CUDA i powiązane z nią biblioteki CUDA-X (do głębokiego uczenia, analizy danych itp.) stały się standardem w obliczeniach GPU, upraszczając rozwój algorytmów AI, które działają wydajnie na sprzęcie Nvidii. Tysiące aplikacji AI i obliczeń o wysokiej wydajności jest zbudowanych na platformie CUDA, co czyni ją preferowanym wyborem do badań i rozwoju w dziedzinie głębokiego uczenia. W kontekście fabryki AI CUDA zapewnia niskopoziomowe narzędzia do maksymalizacji wydajności na „hali produkcyjnej”.
Opierając się na tych fundamentach, Nvidia oferuje Nvidia AI Enterprise, natywny dla chmury pakiet oprogramowania zaprojektowany w celu usprawnienia rozwoju i wdrażania AI dla przedsiębiorstw. Nvidia AI Enterprise integruje ponad 100 frameworków, wstępnie wytrenowanych modeli i narzędzi – wszystkie zoptymalizowane pod kątem GPU Nvidii – w spójną platformę ze wsparciem klasy korporacyjnej. Przyspiesza każdy etap potoku AI, od przygotowania danych i szkolenia modelu po obsługę wnioskowania, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo i niezawodność wdrożeń produkcyjnych.
W istocie AI Enterprise działa jako system operacyjny i oprogramowanie pośredniczące fabryki AI. Zapewnia gotowe do użycia komponenty, takie jak Nvidia Inference Microservices (skonteneryzowane modele AI do szybkiego wdrażania) i framework Nvidia NeMo (do dostosowywania dużych modeli językowych). Oferując te elementy składowe, AI Enterprise pomaga firmom przyspieszyć rozwój rozwiązań AI i płynnie przejść od prototypu do produkcji.
Stos oprogramowania Nvidii obejmuje również narzędzia do zarządzania i orkiestracji operacji fabryki AI. Na przykład Nvidia Base Command i narzędzia partnerów, takich jak Run:AI, ułatwiają planowanie zadań w klastrze, zarządzanie danymi i monitorowanie wykorzystania GPU w środowisku wieloużytkownikowym. Nvidia Mission Control (zbudowany na technologii Run:AI) zapewnia ujednolicony interfejs do nadzorowania obciążeń i infrastruktury, z inteligencją do optymalizacji wykorzystania i zapewnienia niezawodności. Narzędzia te zapewniają fabrykom AI zwinność podobną do chmury, umożliwiając nawet mniejszym zespołom IT wydajne zarządzanie klastrem AI o skali superkomputera.
Szczególnie unikalnym elementem stosu oprogramowania Nvidii jest Nvidia Omniverse, który odgrywa kluczową rolę w wizji fabryki AI. Omniverse to platforma do symulacji i współpracy, która umożliwia twórcom i inżynierom budowanie cyfrowych bliźniaków – wirtualnych replik systemów ze świata rzeczywistego – z fizycznie dokładną symulacją.
Dla fabryk AI Nvidia wprowadziła Omniverse Blueprint for AI Factory Design and Operations. Umożliwia to inżynierom projektowanie i optymalizację centrów danych AI w środowisku wirtualnym przed wdrożeniem jakiegokolwiek sprzętu. Innymi słowy, Omniverse pozwala przedsiębiorstwom i dostawcom usług w chmurze symulować fabrykę AI (od układów chłodzenia po sieć) jako model 3D, testować zmiany i rozwiązywać problemy wirtualnie, zanim zostanie zainstalowany jakikolwiek serwer. To radykalnie zmniejsza ryzyko i przyspiesza wdrażanie nowej infrastruktury AI.
Poza projektowaniem centrów danych, Omniverse jest również używany do symulacji robotów, pojazdów autonomicznych i innych maszyn opartych na AI w fotorealistycznych wirtualnych światach. Jest to nieocenione w opracowywaniu modeli AI w branżach takich jak robotyka i motoryzacja, skutecznie służąc jako warsztat symulacyjny fabryki AI. Integrując Omniverse ze swoim stosem AI, Nvidia zapewnia, że fabryka AI to nie tylko szybsze szkolenie modeli, ale także wypełnienie luki w realnych wdrożeniach poprzez symulację cyfrowych bliźniaków.
Fabryka AI: Nowy paradygmat przemysłowy
Wizja Jensena Huanga dotycząca AI jako infrastruktury przemysłowej, porównywalnej z elektrycznością lub przetwarzaniem w chmurze, stanowi głęboką zmianę w sposobie, w jaki postrzegamy i wykorzystujemy AI. To nie jest tylko produkt; to podstawowy czynnik napędzający gospodarkę, który będzie zasilał wszystko, od informatyki przedsiębiorstw po autonomiczne fabryki. Stanowi to nic innego jak nową rewolucję przemysłową, napędzaną transformacyjną mocą generatywnej AI.
Kompleksowy stos oprogramowania Nvidii dla fabryki AI, obejmujący od niskopoziomowego programowania GPU (CUDA) po platformy klasy korporacyjnej (AI Enterprise) i narzędzia do symulacji (Omniverse), zapewnia organizacjom kompleksowy ekosystem. Mogą nabyć sprzęt Nvidii i wykorzystać zoptymalizowane oprogramowanie Nvidii do zarządzania danymi, szkoleniem, wnioskowaniem, a nawet wirtualnymi testami, z gwarantowaną kompatybilnością i wsparciem. Naprawdę przypomina to zintegrowaną halę produkcyjną, w której każdy komponent jest starannie dostrojony, aby działać w harmonii. Nvidia i jej partnerzy stale ulepszają ten stos o nowe możliwości, co skutkuje solidnym fundamentem oprogramowania, który pozwala naukowcom danych i programistom skupić się na tworzeniu rozwiązań AI, zamiast zmagać się ze złożonością infrastruktury.