Специализираната хардуерна техника превръща DevOps
Специализираната хардуерна техника революционира областта на изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (МО), като позволява по-бързо и по-ефективно обработване на сложни задачи. Тази промяна от традиционната универсална хардуерна техника към специализирани чипове се налага от необходимостта да се отговори на нарастващите изисквания на AI и МО приложенията.
Нарастващо състезание
Докато компании като NVIDIA вече доминират на пазара на AI чипове, конкуренцията се засилва с присъствието на нови участници. Google, например, постигна значителен напредък с Tensor Processing Units (TPUs), а Amazon недавно представи Trainium2, специализиран чип за обучение на системи. Стартъп компании като Cerebras, SambaNova Systems, Graphcore и Tenstorrent също предоставят нови перспективи за решения в областта на AI хардуера.
Предизвикателства за отборите по DevOps
Този преход към специализирана техника възниква нови предизвикателства за отборите по DevOps. Едно от основните предизвикателства е гарантирането на преносимост на производителността, което означава да се уверим, че приложенията работят ефективно в различни архитектури на компютъра с минимални промени.
Сложността на когнитивното изчисление, със своите различни алгоритми и модели, затруднява осигуряването на последователно софтуерно изживяване в разнообразна хардуерна среда. За да се справят с това предизвикателство, организациите трябва да оптимизират средата си за по-голяма ефективност, дори когато натоварването е неизвестно. Този процес на оптимизация става по-сложен, когато се имат предвид непрекъснатото интегриране и непрекъснатото развитие (CI/CD) пайплайни, които изискват обстойно тестване и одобрение на множество хардуерни конфигурации.
Навигиране през предизвикателствата
При въвеждането на специализиран хардуер може да възникнат изолирани знания и ненужни сложности за екипите за операциите и клиентите. Специалисти, фокусирани само върху един вид хардуер или употреба на приложение, могат да стимулират иновации, но също така могат да създадат прегради за сътрудничество и споделяне на знания.
За навигиране през тези предизвикателства и за използване на потенциала на специализирания хардуер, екипите по DevOps могат да приложат различни стратегии. Непрекъснато изследване и разработка, като Проектът за пресстановяващо изчисление на Агенцията на Съединените щати за енергия, може да доведе до нови методологии и инструменти, които поддържат преносимостта на производителността. Съществуващи инструменти като контейнеризация, измерване и профилиране и библиотеки за преносимост на кода също могат да допринесат за постигането на преносимост на производителността, като стандартизират развертането и оптимизират софтуера за различни хардуерни конфигурации.
На последно място, ключът се крие в прилагането на гъвкави методологии, които предпочитат итеративно развитие и непрекъснато усъвършенстване. Чрез приемането на тези подходи и използвайки възможностите на специализирания хардуер, екипите по DevOps могат да отключат целия потенциал на AI и ML технологиите.
Често задавани въпроси:
The source of the article is from the blog guambia.com.uy