จากข้อมูลสู่ข้อมูลเชิงลึก: แก่นแท้ของโรงงาน AI
ลองจินตนาการถึงโรงงานแบบดั้งเดิม ที่ซึ่งวัตถุดิบเข้าสู่กระบวนการ และผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปออกมา โรงงาน AI ทำงานบนหลักการที่คล้ายคลึงกัน แต่แทนที่จะเป็นสินค้าทางกายภาพ มันจะแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์เฉพาะทางนี้จัดการวงจรชีวิต AI ทั้งหมด ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลเริ่มต้นไปจนถึงการฝึกอบรม การปรับแต่งอย่างละเอียด และท้ายที่สุดคือการอนุมานปริมาณมากที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
โรงงาน AI ไม่ได้เป็นเพียงศูนย์ข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นสภาพแวดล้อมที่สร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของการพัฒนา AI ซึ่งแตกต่างจากศูนย์ข้อมูลทั่วไปที่จัดการปริมาณงานที่หลากหลาย โรงงาน AI มุ่งเน้นไปที่การเร่งการสร้าง AI Jensen Huang เองได้กล่าวว่า Nvidia ได้เปลี่ยน “จากการขายชิปไปสู่การสร้างโรงงาน AI ขนาดใหญ่” ซึ่งเน้นย้ำถึงวิวัฒนาการของบริษัทไปสู่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI
ผลลัพธ์ของโรงงาน AI ไม่ได้เป็นเพียงข้อมูลที่ประมวลผลเท่านั้น แต่เป็นการสร้างโทเค็นที่แสดงออกมาเป็นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และความก้าวหน้าในการวิจัย นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานจากการดึงข้อมูลเพียงอย่างเดียวไปสู่การสร้างเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมโดยใช้ AI ตัวชี้วัดหลักของความสำเร็จสำหรับโรงงาน AI คือปริมาณงานโทเค็น AI ซึ่งเป็นอัตราที่ระบบสร้างการคาดการณ์หรือการตอบสนองที่ขับเคลื่อนการดำเนินการทางธุรกิจ ระบบอัตโนมัติ และการสร้างบริการใหม่ทั้งหมดโดยตรง
เป้าหมายสูงสุดคือการเพิ่มขีดความสามารถให้องค์กรต่างๆ เปลี่ยน AI จากความพยายามในการวิจัยระยะยาวไปสู่แหล่งที่มาของความได้เปรียบทางการแข่งขันในทันที เช่นเดียวกับโรงงานแบบดั้งเดิมที่มีส่วนช่วยในการสร้างรายได้โดยตรง โรงงาน AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อผลิตข้อมูลอัจฉริยะที่เชื่อถือได้ มีประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้
กฎการปรับขนาดที่ขับเคลื่อนการระเบิดของการคำนวณ AI
วิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของ generative AI จากการสร้างโทเค็นอย่างง่ายไปสู่ความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง ได้สร้างความต้องการที่ไม่เคยมีมาก่อนในโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ ความต้องการนี้ขับเคลื่อนโดยกฎการปรับขนาดพื้นฐานสามประการ:
การปรับขนาดก่อนการฝึกอบรม: การแสวงหาความฉลาดที่มากขึ้นจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและพารามิเตอร์แบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้ต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มากขึ้นแบบทวีคูณ ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา การปรับขนาดก่อนการฝึกอบรมได้ขับเคลื่อนความต้องการคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นอย่างน่าตกใจถึง 50 ล้านเท่า
การปรับขนาดหลังการฝึกอบรม: การปรับแต่งแบบจำลองที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าอย่างละเอียดสำหรับการใช้งานจริงเฉพาะด้านจะเพิ่มความซับซ้อนในการคำนวณอีกชั้นหนึ่ง การอนุมาน AI ซึ่งเป็นกระบวนการใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมกับข้อมูลใหม่ ต้องการการคำนวณมากกว่าการฝึกอบรมล่วงหน้าประมาณ 30 เท่า เนื่องจากองค์กรต่างๆ ปรับแต่งแบบจำลองที่มีอยู่ให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของตน ความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สะสมจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก
การปรับขนาดเวลาทดสอบ (การคิดเชิงลึก): แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูง เช่น agentic AI หรือ physical AI ต้องการการให้เหตุผลแบบวนซ้ำ ซึ่งเป็นการสำรวจการตอบสนองที่เป็นไปได้จำนวนมากก่อนที่จะเลือกคำตอบที่เหมาะสมที่สุด กระบวนการ “การคิดเชิงลึก” นี้สามารถใช้คอมพิวเตอร์ได้มากกว่าการอนุมานแบบดั้งเดิมถึง 100 เท่า
ศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่มีอุปกรณ์เพียงพอที่จะจัดการกับความต้องการแบบทวีคูณเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม โรงงาน AI ได้รับการสร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและรักษาข้อกำหนดด้านคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่นี้ โดยมอบโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการอนุมานและการปรับใช้ AI
รากฐานฮาร์ดแวร์: GPU, DPU และเครือข่ายความเร็วสูง
การสร้างโรงงาน AI จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ที่แข็งแกร่ง และ Nvidia จัดหา “อุปกรณ์โรงงาน” ที่จำเป็นผ่านชิปขั้นสูงและระบบบูรณาการ หัวใจหลักของโรงงาน AI ทุกแห่งคือการประมวลผลประสิทธิภาพสูง ซึ่งขับเคลื่อนโดย GPU ของ Nvidia เป็นหลัก โปรเซสเซอร์เฉพาะทางเหล่านี้มีความเป็นเลิศในการประมวลผลแบบขนานซึ่งเป็นพื้นฐานของปริมาณงาน AI นับตั้งแต่มีการนำ GPU เข้าสู่ศูนย์ข้อมูลในปี 2010 GPU ได้ปฏิวัติปริมาณงาน โดยมอบประสิทธิภาพต่อวัตต์และต่อดอลลาร์ที่สูงกว่าเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ CPU อย่างเดียวอย่างมาก
GPU ศูนย์ข้อมูลเรือธงของ Nvidia ถือเป็นเครื่องยนต์ของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่นี้ GPU เหล่านี้มักจะถูกปรับใช้ในระบบ Nvidia DGX ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI แบบครบวงจร Nvidia DGX SuperPOD ซึ่งเป็นคลัสเตอร์ของเซิร์ฟเวอร์ DGX จำนวนมาก ได้รับการอธิบายว่าเป็น “ตัวอย่างของโรงงาน AI แบบครบวงจร” สำหรับองค์กร โดยนำเสนอศูนย์ข้อมูล AI ที่พร้อมใช้งานซึ่งคล้ายกับโรงงานสำเร็จรูปสำหรับการคำนวณ AI
นอกเหนือจากพลังการประมวลผลดิบแล้ว โครงสร้างเครือข่ายของโรงงาน AI ยังมีความสำคัญสูงสุด ปริมาณงาน AI เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนย้ายชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างรวดเร็วระหว่างโปรเซสเซอร์แบบกระจาย Nvidia จัดการกับความท้าทายนี้ด้วยเทคโนโลยี เช่น NVLink และ NVSwitch ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อความเร็วสูงที่ช่วยให้ GPU ภายในเซิร์ฟเวอร์สามารถแบ่งปันข้อมูลด้วยแบนด์วิดท์พิเศษ สำหรับการปรับขนาดข้ามเซิร์ฟเวอร์ Nvidia นำเสนอโซลูชันเครือข่ายที่รวดเร็วเป็นพิเศษ รวมถึงสวิตช์ InfiniBand และ Spectrum-X Ethernet ซึ่งมักจะจับคู่กับหน่วยประมวลผลข้อมูล BlueField (DPU) เพื่อลดภาระงานเครือข่ายและพื้นที่เก็บข้อมูล
วิธีการเชื่อมต่อแบบ end-to-end ความเร็วสูงนี้ช่วยขจัดปัญหาคอขวด ทำให้ GPU หลายพันตัวสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นเหมือนเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดยักษ์เพียงเครื่องเดียว วิสัยทัศน์ของ Nvidia คือการปฏิบัติต่อศูนย์ข้อมูลทั้งหมดเป็นหน่วยคอมพิวเตอร์ใหม่ เชื่อมต่อชิป เซิร์ฟเวอร์ และชั้นวางอย่างแน่นหนาจนโรงงาน AI ทำงานเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดมหึมา
นวัตกรรมฮาร์ดแวร์ที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือ Grace Hopper Superchip ซึ่งรวม Nvidia Grace CPU เข้ากับ Nvidia Hopper GPU ไว้ในแพ็คเกจเดียว การออกแบบนี้ให้แบนด์วิดท์ชิปต่อชิปที่น่าประทับใจ 900 GB/s ผ่าน NVLink สร้างพูลหน่วยความจำแบบรวมสำหรับแอปพลิเคชัน AI ด้วยการเชื่อมต่อ CPU และ GPU อย่างแน่นหนา Grace Hopper จะขจัดปัญหาคอขวด PCIe แบบดั้งเดิม ทำให้สามารถป้อนข้อมูลได้เร็วขึ้นและรองรับโมเดลขนาดใหญ่ขึ้นในหน่วยความจำ ระบบที่สร้างขึ้นบน Grace Hopper ให้ปริมาณงานระหว่าง CPU และ GPU สูงกว่าสถาปัตยกรรมมาตรฐานถึง 7 เท่า
การผสานรวมระดับนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับโรงงาน AI เพื่อให้มั่นใจว่า GPU ที่ต้องการข้อมูลจะไม่ขาดข้อมูล ตั้งแต่ GPU และ CPU ไปจนถึง DPU และเครือข่าย กลุ่มผลิตภัณฑ์ฮาร์ดแวร์ของ Nvidia ซึ่งมักจะประกอบเป็นระบบ DGX หรือข้อเสนอระบบคลาวด์ ถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพของโรงงาน AI
สแต็กซอฟต์แวร์: CUDA, Nvidia AI Enterprise และ Omniverse
ฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ วิสัยทัศน์ของ Nvidia เกี่ยวกับโรงงาน AI ครอบคลุมสแต็กซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมเพื่อใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานนี้อย่างเต็มที่ รากฐานอยู่ที่ CUDA ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์คู่ขนานและแบบจำลองการเขียนโปรแกรมของ Nvidia ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมพลังของการเร่งความเร็ว GPU
CUDA และไลบรารี CUDA-X ที่เกี่ยวข้อง (สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูล ฯลฯ) ได้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับการประมวลผล GPU ทำให้การพัฒนาอัลกอริธึม AI ที่ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์ Nvidia ง่ายขึ้น แอปพลิเคชัน AI และคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงหลายพันรายการสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม CUDA ทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับการวิจัยและพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึก ภายในบริบทของโรงงาน AI CUDA จัดหาเครื่องมือระดับต่ำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดใน “พื้นที่โรงงาน”
จากรากฐานนี้ Nvidia นำเสนอ Nvidia AI Enterprise ซึ่งเป็นชุดซอฟต์แวร์แบบคลาวด์เนทีฟที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการพัฒนาและการปรับใช้ AI สำหรับองค์กร Nvidia AI Enterprise รวมเฟรมเวิร์ก แบบจำลองที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้า และเครื่องมือมากกว่า 100 รายการ ซึ่งทั้งหมดได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ Nvidia GPU ไว้ในแพลตฟอร์มที่เหนียวแน่นพร้อมการสนับสนุนระดับองค์กร ช่วยเร่งทุกขั้นตอนของไปป์ไลน์ AI ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและการฝึกอบรมแบบจำลองไปจนถึงการให้บริการการอนุมาน ในขณะที่รับประกันความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือสำหรับการปรับใช้ในการผลิต
โดยพื้นฐานแล้ว AI Enterprise ทำหน้าที่เป็นระบบปฏิบัติการและมิดเดิลแวร์ของโรงงาน AI โดยมีส่วนประกอบที่พร้อมใช้งาน เช่น Nvidia Inference Microservices (แบบจำลอง AI แบบคอนเทนเนอร์สำหรับการปรับใช้อย่างรวดเร็ว) และเฟรมเวิร์ก Nvidia NeMo (สำหรับการปรับแต่งแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่) ด้วยการนำเสนอส่วนประกอบเหล่านี้ AI Enterprise ช่วยให้บริษัทต่างๆ เร่งการพัฒนาโซลูชัน AI และเปลี่ยนจากต้นแบบไปสู่การผลิตได้อย่างราบรื่น
สแต็กซอฟต์แวร์ของ Nvidia ยังรวมถึงเครื่องมือสำหรับการจัดการและประสานการดำเนินงานของโรงงาน AI ตัวอย่างเช่น Nvidia Base Command และเครื่องมือจากพันธมิตร เช่น Run:AI อำนวยความสะดวกในการจัดตารางงานทั่วทั้งคลัสเตอร์ การจัดการข้อมูล และการตรวจสอบการใช้งาน GPU ในสภาพแวดล้อมแบบผู้ใช้หลายคน Nvidia Mission Control (สร้างขึ้นจากเทคโนโลยี Run:AI) มีอินเทอร์เฟซแบบรวมสำหรับการดูแลปริมาณงานและโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมด้วยระบบอัจฉริยะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานและรับประกันความน่าเชื่อถือ เครื่องมือเหล่านี้นำความคล่องตัวเหมือนระบบคลาวด์มาสู่การดำเนินงานของโรงงาน AI ทำให้แม้แต่ทีมไอทีขนาดเล็กก็สามารถจัดการคลัสเตอร์ AI ระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
องค์ประกอบเฉพาะของสแต็กซอฟต์แวร์ของ Nvidia คือ Nvidia Omniverse ซึ่งมีบทบาทสำคัญในวิสัยทัศน์ของโรงงาน AI Omniverse เป็นแพลตฟอร์มการจำลองและการทำงานร่วมกันที่ช่วยให้ผู้สร้างและวิศวกรสามารถสร้างฝาแฝดดิจิทัล ซึ่งเป็นแบบจำลองเสมือนจริงของระบบในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยการจำลองที่แม่นยำทางกายภาพ
สำหรับโรงงาน AI Nvidia ได้เปิดตัว Omniverse Blueprint สำหรับการออกแบบและการดำเนินงานของโรงงาน AI สิ่งนี้ช่วยให้วิศวกรสามารถออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพศูนย์ข้อมูล AI ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงก่อนที่จะปรับใช้ฮาร์ดแวร์ใดๆ กล่าวอีกนัยหนึ่ง Omniverse ช่วยให้องค์กรและผู้ให้บริการระบบคลาวด์สามารถจำลองโรงงาน AI (ตั้งแต่รูปแบบการระบายความร้อนไปจนถึงเครือข่าย) เป็นแบบจำลอง 3 มิติ ทดสอบการเปลี่ยนแปลง และแก้ไขปัญหาเสมือนจริงก่อนที่จะติดตั้งเซิร์ฟเวอร์เดียว สิ่งนี้ช่วยลดความเสี่ยงได้อย่างมากและเร่งการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ใหม่
นอกเหนือจากการออกแบบศูนย์ข้อมูลแล้ว Omniverse ยังใช้เพื่อจำลองหุ่นยนต์ ยานยนต์อัตโนมัติ และเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI อื่นๆ ในโลกเสมือนจริงที่เหมือนจริง สิ่งนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น หุ่นยนต์และยานยนต์ ซึ่งทำหน้าที่เป็นเวิร์กช็อปการจำลองของโรงงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการผสานรวม Omniverse เข้ากับสแต็ก AI Nvidia ทำให้มั่นใจได้ว่าโรงงาน AI ไม่ได้เป็นเพียงเกี่ยวกับการฝึกอบรมแบบจำลองที่เร็วขึ้นเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการเชื่อมช่องว่างกับการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงผ่านการจำลองฝาแฝดดิจิทัล
โรงงาน AI: กระบวนทัศน์อุตสาหกรรมใหม่
วิสัยทัศน์ของ Jensen Huang เกี่ยวกับ AI ในฐานะโครงสร้างพื้นฐานทางอุตสาหกรรม ซึ่งเทียบได้กับไฟฟ้าหรือคอมพิวเตอร์คลาวด์ แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งในวิธีที่เรารับรู้และใช้ AI ไม่ได้เป็นเพียงผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่เป็นตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจหลักที่จะขับเคลื่อนทุกสิ่งตั้งแต่ไอทีขององค์กรไปจนถึงโรงงานอัตโนมัติ สิ่งนี้ถือเป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่ ซึ่งขับเคลื่อนโดยพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงของ generative AI
สแต็กซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมของ Nvidia สำหรับโรงงาน AI ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การเขียนโปรแกรม GPU ระดับต่ำ (CUDA) ไปจนถึงแพลตฟอร์มระดับองค์กร (AI Enterprise) และเครื่องมือจำลอง (Omniverse) ทำให้องค์กรต่างๆ มีระบบนิเวศแบบครบวงจร พวกเขาสามารถรับฮาร์ดแวร์ Nvidia และใช้ประโยชน์จากซอฟต์แวร์ที่ปรับให้เหมาะสมของ Nvidia เพื่อจัดการข้อมูล การฝึกอบรม การอนุมาน และแม้แต่การทดสอบเสมือนจริง พร้อมรับประกันความเข้ากันได้และการสนับสนุน มันเหมือนกับพื้นที่โรงงานแบบบูรณาการอย่างแท้จริง ซึ่งทุกองค์ประกอบได้รับการปรับแต่งอย่างพิถีพิถันเพื่อให้ทำงานได้อย่างกลมกลืน Nvidia และพันธมิตรกำลังปรับปรุงสแต็กนี้อย่างต่อเนื่องด้วยความสามารถใหม่ๆ ส่งผลให้มีรากฐานซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่งซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การสร้างโซลูชัน AI แทนที่จะต้องต่อสู้กับความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน