Infrastruktura gotowa na AI – technologie, które zwiększą możliwości Twojej firmy

Rozwój sztucznej inteligencji napędza niespotykany dotąd wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową. Uruchomienie lokalnych wersji LLM czy fine-tuning* istniejących modeli  wymaga przetwarzania olbrzymich zbiorów danych i wykonania miliardów operacji, co przekłada się na ogromne obciążenia dla sprzętu komputerowego. W praktyce oznacza to, że organizacje planujące projekty AI muszą już teraz zadbać o odpowiednio wydajne serwery, zasoby pamięci masowej oraz sieć, bo bez tego nawet najlepsze algorytmy nie przyniosą oczekiwanych efektów. 

Innymi słowy, infrastruktura stała się podstawą sukcesu w projektach AI. Firmy świadome tych potrzeb traktują inwestycje w nowoczesne rozwiązania IT nie jako koszt, lecz jako strategię budowania przewagi konkurencyjnej. 

Mimo entuzjazmu wokół AI, wdrażanie tych technologii stawia przed działami IT wiele wyzwań infrastrukturalnych.  

Projekty wykorzystujące sztuczną inteligencję wymagają dużej mocy obliczeniowej, zdolnej przetwarzać ogromne ilości danych w krótkim czasie. Typowe serwery obliczeniowe stosowane w centrach danych mogą szybko okazać się niewystarczające do obsługi zaawansowanych zadań AI. Przykładowo, fine-tuning sieci neuronowej wymaga nie tylko dużej mocy obliczeniowej procesorów GPU, ale także odpowiedniego zarządzania danymi, których objętość może sięgać petabajtów. 

Warto zaznaczyć, że samo posiadanie wydajnego sprzętu to nie wszystko, równie istotne jest efektywne wykorzystanie tej mocy w praktyce. Specjalistyczne obciążenia AI często trudno zintegrować z istniejącą infrastrukturą – próba uruchomienia wymagających workflow AI na typowej firmowej macierzy danych czy klastrze obliczeniowym może okazać się błędem, który objawi się spadkiem wydajności w miarę wzrostu liczby użytkowników i danych. Aplikacje zaczynają wtedy działać coraz wolniej, pojawiają się przestoje i błędy, a harmonogram projektów się opóźnia. Skalowanie takich rozwiązań staje się trudne. W efekcie potencjał AI nie jest w pełni wykorzystywany, jeśli procesory GPU muszą bezczynnie czekać na dane lub zmagają się z wąskimi gardłami w sieci. Nieefektywne zarządzanie zasobami IT może oznaczać marnowanie potencjału drogiego sprzętu. 

Przejdźmy zatem do omówienia poszczególnych rozwiązań, które pozwolą wykorzystać w pełni potencjał AI.  

W odpowiedzi na rosnące potrzeby sztucznej inteligencji na rynku pojawiły się serwery zoptymalizowane specjalnie do obsługi algorytmów AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych serwerów bazujących głównie na CPU, serwery dedykowane AI wyposażone są przede wszystkim w specjalistyczne GPU, które pozwalają na równoległe przetwarzanie dużej liczby operacji matematycznych, które są kluczowe podczas treningu modeli uczenia maszynowego.

Dla porównania, typowy serwer ogólnego zastosowania skupia się na wydajności pojedynczych rdzeni i dużej ilości pamięci RAM, co świetnie sprawdza się przy obsłudze baz danych czy aplikacji webowych, ale okazuje się niewystarczające przy uczeniu głębokich sieci neuronowych. Serwer dedykowany AI może natomiast równolegle wykonać ogromną liczbę operacji na danych – dokładnie tego wymagają algorytmy uczenia głębokiego, które polegają na mnożeniu wielkich macierzy i aktualizacji tysięcy parametrów jednocześnie.

Typowe serwery AI, na przykład wyposażone w układy NVIDIA A100 lub H100, są w stanie skrócić czas treningu nawet kilkukrotnie względem klasycznych maszyn. Są przy tym bardziej energooszczędne, co wpływa na długoterminową opłacalność inwestycji. Tego typu serwery, dzięki swojej architekturze, umożliwiają szybkie skalowanie, przez co rozwijają się razem z potrzebami organizacji, bez konieczności kosztownej przebudowy całego środowiska IT.

Odpowiedzią na te wyzwania jest automatyzacja, inteligentna priorytetyzacja alertów oraz wsparcie analizy zagrożeń przez sztuczną inteligencję.

Jednak to nie wszystko. Nawet najlepszy sprzęt nie zapewni optymalnej wydajności bez odpowiedniego oprogramowania. 

Odpowiednio dobrane oprogramowanie może znacząco przyspieszyć i zoptymalizować działanie całego środowiska AI. Frameworki NVIDIA takie jak CUDA, cuDNN czy TensorRT zapewniają programistom dostęp do specjalistycznych bibliotek optymalizujących działanie GPU. 

CUDA to platforma programistyczna, która pozwala wykorzystać moc kart graficznych NVIDIA w równoległych obliczeniach ogólnego przeznaczenia. Z kolei cuDNN jest biblioteką zoptymalizowaną pod kątem obliczeń w sieciach neuronowych, dzięki czemu czas potrzebny na trening modelu zostaje istotnie skrócony. 

TensorRT jest natomiast narzędziem do optymalizacji gotowych modeli AI podczas fazy inferencji, czyli wtedy, gdy już wytrenowany model trafia do środowiska produkcyjnego. Dzięki TensorRT modele są w stanie działać szybciej, zużywając mniej zasobów sprzętowych, co umożliwia ich wykorzystanie nawet w zastosowaniach wymagających błyskawicznej odpowiedzi, np. rozpoznawanie obrazów w czasie rzeczywistym. 

Kolejnym filarem zaawansowanej infrastruktury AI – obok mocy obliczeniowej – jest pamięć masowa i zarządzanie danymi. W projektach AI często pracujemy na olbrzymich wolumenach danych: dziesiątkach milionów plików graficznych, petabajtach tekstu czy godzinach nagrań audio/wideo. Efektywne podanie tych danych modelom ma krytyczne znaczenie dla wydajności. Macierze DDN (DataDirect Networks), zaprojektowane specjalnie pod AI i HPC, eliminują te ograniczenia dzięki architekturze opartej na nośnikach NVMe i wysoko równoległych systemach plików. Ich rozwiązania oferują przepustowość sięgającą setek GB/s oraz miliony operacji I/O na sekundę, co pozwala na pełne wykorzystanie mocy GPU bez opóźnień wynikających z oczekiwania na dane.

Dzięki skalowalnej architekturze, DDN umożliwia stopniową rozbudowę środowiska – bez utraty wydajności. Integracja z platformami GPU, takimi jak NVIDIA DGX, oraz pełne wsparcie dla protokołów klasy enterprise czyni z nich wszechstronne rozwiązanie dla organizacji planujących duże wdrożenia AI.

Uzupełnieniem obrazu rozwiązań storage dla AI jest platforma WekaFS (Weka) – czyli równoległy, wysoko wydajny system plików stworzony z myślą o obciążeniach typu AI/ML i HPC. Weka reprezentuje nieco inne podejście niż dedykowane macierze sprzętowe: jest to rozwiązanie programowe, które można uruchomić na standardowych serwerach z dyskami NVMe lub w chmurze, aby uzyskać jednolity, bardzo szybki dostęp do danych dla klastrów obliczeniowych.Co daje Weka? Przede wszystkim wydajność na poziomie najszybszych macierzy oraz elastyczność czysto programowego rozwiązania. Architektura WekaFS rozkłada dane i obciążenia wejścia-wyjścia na wiele węzłów (serwerów) jednocześnie, wykorzystując równoległość do zwiększenia przepustowości i zmniejszenia opóźnień.

Skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji to nie tylko kwestia algorytmów czy danych. To przede wszystkim odpowiednio zaprojektowana i przygotowana infrastruktura. Bez niej nawet najlepsze modele mogą utknąć na etapie testów albo nie osiągnąć pełnej efektywności. 

Firmy, które traktują wdrożenia AI poważnie, powinny zadbać o to, by ich środowisko IT było przygotowane na nowe wyzwania. Niezależnie od tego, czy chodzi o dostosowanie dużych modeli językowych, analizę obrazów medycznych czy prognozowanie zachowań klientów, to właśnie moc obliczeniowa, szybki dostęp do danych i dopasowane oprogramowanie przesądzają o skuteczności całego przedsięwzięcia. 

Infrastruktura dla AI przestaje być dodatkiem. Staje się fundamentem rozwoju i źródłem realnej przewagi. Warto potraktować ją strategicznie. Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z naszymi specjalistami.