От данных к пониманию: суть фабрики ИИ
Представьте себе традиционную фабрику, куда поступает сырье и выходят готовые продукты. Фабрика ИИ работает по аналогичному принципу, но вместо физических товаров она преобразует необработанные данные в полезную информацию. Эта специализированная вычислительная инфраструктура управляет всем жизненным циклом ИИ — от первоначального приема данных до обучения, тонкой настройки и, в конечном итоге, до масштабного вывода, который лежит в основе приложений, управляемых ИИ.
Фабрика ИИ — это не просто центр обработки данных; это специально созданная среда, оптимизированная для каждого этапа разработки ИИ. В отличие от универсальных центров обработки данных, которые обрабатывают различные рабочие нагрузки, фабрика ИИ ориентирована на ускорение создания ИИ. Сам Дженсен Хуанг заявил, что Nvidia перешла «от продажи чипов к строительству массивных фабрик ИИ», подчеркнув эволюцию компании в поставщика инфраструктуры ИИ.
Результатом работы фабрики ИИ являются не просто обработанные данные; это генерация токенов, которые проявляются в виде текста, изображений, видео и научных прорывов. Это знаменует собой фундаментальный сдвиг от простого извлечения информации к созданию адаптированного контента с использованием ИИ. Основным показателем успеха фабрики ИИ является пропускная способность токенов ИИ — скорость, с которой система выдает прогнозы или ответы, которые напрямую влияют на бизнес-действия, автоматизацию и создание совершенно новых услуг.
Конечная цель состоит в том, чтобы дать организациям возможность превратить ИИ из долгосрочного исследовательского проекта в непосредственный источник конкурентного преимущества. Подобно тому, как традиционная фабрика напрямую способствует получению дохода, фабрика ИИ предназначена для производства надежного, эффективного и масштабируемого интеллекта.
Законы масштабирования, подпитывающие взрывной рост вычислений ИИ
Стремительная эволюция генеративного ИИ, от простой генерации токенов до продвинутых возможностей рассуждения, предъявила беспрецедентные требования к вычислительной инфраструктуре. Этот спрос обусловлен тремя фундаментальными законами масштабирования:
Масштабирование предварительного обучения: Стремление к большему интеллекту требует больших наборов данных и более сложных параметров модели. Это, в свою очередь, требует экспоненциально больших вычислительных ресурсов. Только за последние пять лет масштабирование предварительного обучения привело к ошеломляющему увеличению потребности в вычислениях в 50 миллионов раз.
Масштабирование после обучения: Тонкая настройка предварительно обученных моделей для конкретных реальных приложений вносит еще один уровень вычислительной сложности. Вывод ИИ, процесс применения обученной модели к новым данным, требует примерно в 30 раз больше вычислений, чем предварительное обучение. По мере того, как организации адаптируют существующие модели к своим уникальным потребностям, совокупный спрос на инфраструктуру ИИ резко возрастает.
Масштабирование во время тестирования (долгое мышление): Продвинутые приложения ИИ, такие как агентный ИИ или физический ИИ, требуют итеративного рассуждения — изучения многочисленных потенциальных ответов перед выбором оптимального. Этот процесс «долгого мышления» может потреблять в 100 раз больше вычислительных ресурсов, чем традиционный вывод.
Традиционные центры обработки данных плохо приспособлены для удовлетворения этих экспоненциальных требований. Фабрики ИИ, однако, специально созданы для оптимизации и поддержания этих огромных вычислительных потребностей, обеспечивая идеальную инфраструктуру как для вывода, так и для развертывания ИИ.
Аппаратная основа: GPU, DPU и высокоскоростные сети
Создание фабрики ИИ требует надежной аппаратной основы, и Nvidia предоставляет необходимое «фабричное оборудование» с помощью своих передовых чипов и интегрированных систем. В основе каждой фабрики ИИ лежат высокопроизводительные вычисления, основанные в первую очередь на GPU Nvidia. Эти специализированные процессоры превосходно справляются с параллельной обработкой, которая является основополагающей для рабочих нагрузок ИИ. С момента своего появления в центрах обработки данных в 2010-х годах GPU произвели революцию в пропускной способности, обеспечивая значительно большую производительность на ватт и на доллар по сравнению с серверами, использующими только CPU.
Флагманские GPU Nvidia для центров обработки данных считаются двигателями этой новой промышленной революции. Эти GPU часто развертываются в системах Nvidia DGX, которые, по сути, являются готовыми суперкомпьютерами ИИ. Nvidia DGX SuperPOD, кластер из многочисленных серверов DGX, описывается как «образец готовой фабрики ИИ» для предприятий, предлагая готовый к использованию центр обработки данных ИИ, похожий на сборную фабрику для вычислений ИИ.
Помимо чистой вычислительной мощности, сетевая структура фабрики ИИ имеет первостепенное значение. Рабочие нагрузки ИИ включают в себя быстрое перемещение огромных наборов данных между распределенными процессорами. Nvidia решает эту проблему с помощью таких технологий, как NVLink и NVSwitch, высокоскоростных межсоединений, которые позволяют GPU внутри сервера обмениваться данными с необычайной пропускной способностью. Для масштабирования между серверами Nvidia предлагает сверхбыстрые сетевые решения, включая коммутаторы InfiniBand и Spectrum-X Ethernet, часто в сочетании с блоками обработки данных BlueField (DPU) для разгрузки сетевых задач и задач хранения.
Этот комплексный подход к высокоскоростному подключению устраняет узкие места, позволяя тысячам GPU беспрепятственно сотрудничать как единый гигантский компьютер. Видение Nvidia состоит в том, чтобы рассматривать весь центр обработки данных как новую единицу вычислений, соединяя чипы, серверы и стойки настолько тесно, что фабрика ИИ работает как колоссальный суперкомпьютер.
Еще одним ключевым аппаратным нововведением является Grace Hopper Superchip, который объединяет CPU Nvidia Grace и GPU Nvidia Hopper в одном корпусе. Эта конструкция обеспечивает впечатляющую пропускную способность 900 ГБ/с между чипами через NVLink, создавая единый пул памяти для приложений ИИ. Благодаря тесной связи CPU и GPU, Grace Hopper устраняет традиционное узкое место PCIe, обеспечивая более быструю подачу данных и поддерживая более крупные модели в памяти. Системы, построенные на Grace Hopper, обеспечивают в 7 раз более высокую пропускную способность между CPU и GPU по сравнению со стандартными архитектурами.
Такой уровень интеграции имеет решающее значение для фабрик ИИ, гарантируя, что GPU, жаждущие данных, никогда не будут испытывать нехватку информации. От GPU и CPU до DPU и сетей, аппаратный портфель Nvidia, часто собранный в системы DGX или облачные предложения, составляет физическую инфраструктуру фабрики ИИ.
Программный стек: CUDA, Nvidia AI Enterprise и Omniverse
Одного оборудования недостаточно; видение Nvidia фабрики ИИ включает в себя комплексный программный стек, позволяющий в полной мере использовать эту инфраструктуру. В основе лежит CUDA, платформа параллельных вычислений и модель программирования Nvidia, которая позволяет разработчикам использовать возможности ускорения GPU.
CUDA и связанные с ней библиотеки CUDA-X (для глубокого обучения, анализа данных и т. д.) стали стандартом для вычислений на GPU, упрощая разработку алгоритмов ИИ, которые эффективно работают на оборудовании Nvidia. Тысячи приложений ИИ и высокопроизводительных вычислений построены на платформе CUDA, что делает ее предпочтительным выбором для исследований и разработок в области глубокого обучения. В контексте фабрики ИИ CUDA предоставляет низкоуровневые инструменты для максимизации производительности на «фабричном этаже».
Основываясь на этом фундаменте, Nvidia предлагает Nvidia AI Enterprise, облачный программный пакет, предназначенный для оптимизации разработки и развертывания ИИ для предприятий. Nvidia AI Enterprise объединяет более 100 фреймворков, предварительно обученных моделей и инструментов — все оптимизировано для GPU Nvidia — в единую платформу с поддержкой корпоративного уровня. Он ускоряет каждый этап конвейера ИИ, от подготовки данных и обучения модели до обслуживания вывода, обеспечивая при этом безопасность и надежность для производственных развертываний.
По сути, AI Enterprise функционирует как операционная система и промежуточное ПО фабрики ИИ. Он предоставляет готовые к использованию компоненты, такие как Nvidia Inference Microservices (контейнерные модели ИИ для быстрого развертывания) и фреймворк Nvidia NeMo (для настройки больших языковых моделей). Предлагая эти строительные блоки, AI Enterprise помогает компаниям ускорить разработку решений ИИ и плавно перевести их из прототипа в производство.
Программный стек Nvidia также включает инструменты для управления и оркестрации операций фабрики ИИ. Например, Nvidia Base Command и инструменты от партнеров, таких как Run:AI, облегчают планирование заданий в кластере, управление данными и мониторинг использования GPU в многопользовательской среде. Nvidia Mission Control (построенный на технологии Run:AI) предоставляет единый интерфейс для наблюдения за рабочими нагрузками и инфраструктурой, с интеллектом для оптимизации использования и обеспечения надежности. Эти инструменты обеспечивают облачную гибкость операций фабрики ИИ, позволяя даже небольшим ИТ-командам эффективно управлять кластером ИИ масштаба суперкомпьютера.
Особенно уникальным элементом программного стека Nvidia является Nvidia Omniverse, который играет ключевую роль в видении фабрики ИИ. Omniverse — это платформа для моделирования и совместной работы, которая позволяет создателям и инженерам создавать цифровые двойники — виртуальные копии реальных систем — с физически точным моделированием.
Для фабрик ИИ Nvidia представила Omniverse Blueprint for AI Factory Design and Operations. Это позволяет инженерам проектировать и оптимизировать центры обработки данных ИИ в виртуальной среде перед развертыванием какого-либо оборудования. Другими словами, Omniverse позволяет предприятиям и поставщикам облачных услуг моделировать фабрику ИИ (от схем охлаждения до сетей) в виде 3D-модели, тестировать изменения и устранять неполадки виртуально, прежде чем будет установлен какой-либо сервер. Это значительно снижает риск и ускоряет развертывание новой инфраструктуры ИИ.
Помимо проектирования центров обработки данных, Omniverse также используется для моделирования роботов, автономных транспортных средств и других машин с поддержкой ИИ в фотореалистичных виртуальных мирах. Это неоценимо для разработки моделей ИИ в таких отраслях, как робототехника и автомобилестроение, фактически служа мастерской моделирования фабрики ИИ. Интегрируя Omniverse со своим стеком ИИ, Nvidia гарантирует, что фабрика ИИ — это не только более быстрое обучение моделей, но и преодоление разрыва между реальным развертыванием с помощью моделирования цифровых двойников.
Фабрика ИИ: новая промышленная парадигма
Видение Дженсена Хуанга ИИ как промышленной инфраструктуры, сравнимой с электричеством или облачными вычислениями, представляет собой глубокий сдвиг в том, как мы воспринимаем и используем ИИ. Это не просто продукт; это основной экономический драйвер, который будет питать все, от корпоративных ИТ до автономных фабрик. Это представляет собой не что иное, как новую промышленную революцию, подпитываемую преобразующей силой генеративного ИИ.
Комплексный программный стек Nvidia для фабрики ИИ, охватывающий от низкоуровневого программирования GPU (CUDA) до платформ корпоративного уровня (AI Enterprise) и инструментов моделирования (Omniverse), предоставляет организациям универсальную экосистему. Они могут приобрести оборудование Nvidia и использовать оптимизированное программное обеспечение Nvidia для управления данными, обучением, выводом и даже виртуальным тестированием, с гарантированной совместимостью и поддержкой. Это действительно напоминает интегрированный фабричный цех, где каждый компонент тщательно настроен для гармоничной работы. Nvidia и ее партнеры постоянно совершенствуют этот стек, добавляя новые возможности, в результате чего получается надежная программная основа, которая позволяет специалистам по данным и разработчикам сосредоточиться на создании решений ИИ, а не бороться со сложностями инфраструктуры.