Gcore, един от водещите представители в областта на глобалния обществен облак, ръбовите изчисления и ръбовото изкуствено интелигентност, представи своето решение „Извод на ръба“, проектирано да осигури безпроблемно, реално време, ниско забавяне за AI приложения. Тази иновация позволява на предварително обучените модели за машинно самообучение бързо да реагират от най-близкия ръбов изводен вузел по целия свят до потребителя, гарантирайки реално време без проблеми при извода.
Чрез бързото глобално разгръщане на употребата на случаи като генеративен AI, разпознаване на обекти, анализ на животни поведенчески модели, виртуални помощници и мониторинг на производството, решението на Gcore задава нови стандарти за ефективността на предприятието. То работи в неговата обширна мрежа от над 180 ръбови възли и използва технологии за ниско забавяне при умно маршрутизиране за взаимосвързване.
Поставени стратегически близо до крайния потребител в мрежата на Gcore, високопроизводителните възли използват L40S графичните процесори на NVIDIA за AI извод, което гарантира времена на реакция под 30 милисекунди. Освен това пропускателната способност на лентата може да достигне до 200Tbps, осигурявайки изключителни възможности за обучение и извод.
Решението „Извод на ръба“ не само поддържа широк спектър от основни модели за машинно самообучение и персонализирани модели, но и решава обичайните проблеми с намаляване на производителността, които често се изпитват, когато моделите се изпълняват върху същите сървъри, където са били обучени. Моделите на база на отворен код, достъпни чрез платформата за машинно самообучение на Gcore, включват LLaMA Pro 8B, Mistral 7B и Stable-Diffusion XL. Те могат да бъдат избрани, персонализирани за конкретни случаи и разпространявани по глобалните изводни възли.
Решението на Gcore разполага с множество предимства: гъвкава ценова структура, при която клиентите плащат само за използваните ресурси, вградена защита от DDoS атаки, която осигурява всеки крайен връх чрез инфраструктурата на Gcore, и спазване на индустриални стандарти като GDPR, PCI DSS и ISO/IEC 27001 за оптимално съхранение на данни и сигурност. Освен това решението е различимо с мащабируемост, за да поддържа върхови натоварвания и внезапни вълнове от натоварване, благодарение на функцията за автоматично мащабиране на моделите, и осигурява неограничено обектно складиране в облак, съвместимо с S3.
Пригодено за индустрии от автомобилостроенето до производството, от търговията на дребно до технологиите, „Извод на ръба“ от Gcore дава възможност на бизнесите да подобрят своите възможности чрез разходоемко, мащабируемо и сигурно разпространение на модели за изкуствен интелект. Андре Райтенбах, изпълнителен директор на Gcore, подчерта усилията, които полагат за предоставяне на среда, която позволява на клиентите да се фокусират върху обучението на модели за машинно самообучение, без да се тревожат за разходи, технологии или нуждите от инфраструктура, и по този начин внася модерен, ефективен и ефективен пейзаж на AI извод в различни сектори.
Решението „Извод на напредъка“ на Gcore е иновативно отношение, което се стреми да намали забавянето в AI приложенията, като извършва извода на ръба на мрежата, по-близо до източника на данните или потребителя. Този подход е от съществено значение за приложения, които изискват реалновременни реакции, като например автономни превозни средства, устройства на IoT и интерактивни уеб услуги.
Важни въпроси и отговори:
– Какво е ръбовото изчисление?
Ръбовото изчисление се отнася до изчислителните процеси, извършвани на ръба на мрежата, по-близо до мястото, където данните се генерират, вместо в централизирано хранилище за обработка на данни.
– Защо ниското забавяне е важно за AI приложенията?
Ниското забавяне е от критично значение за AI приложения, които изискват реалновременен анализ и взимане на решения, като например автономни превозни средства, системи за мониторинг на здравето и алгоритми за финансово търговане. Забавянето в обработката на данни може да доведе до остарели резултати и лоша производителност.
– Какви са предизвикателствата, свързани с „Извода на ръба“?
Едно от ключовите предизвикателства е разпространението и управлението на ръбовата инфраструктура, тъй като включват широко разпределение на ресурси. Осигуряването на сигурност във всички връхчета е по-сложно в сравнение с централизираните системи. Освен това е трудно да се постигне последователност в изпълнението във всички ръбови възли.
Основни предизвикателства:
– Сигурност: Разпространението на възможностите за Извод на AI в много места може да въведе рискове за сигурност, които изискват здравословни мерки за защита.
– Последователност: Поддържането на еднакъв ниво на производителност във всички ръбови възли и ефективното управление на тези разпределени системи е техническо предизвикателство.
– Разпределение на ресурси: Определянето на ефективното разпределение на ресурси за различни AI задачи без надпреварване и допълнителни разходи е друго предизвикателство при базираните на ръбов изводни решения.
Контроверзи:
– Съхранение на данни: Обработката на данните по-близо до източника може да породи притеснения относно поверителността, особено ако чувствителна информация се обработва от ръбови възли в различни юрисдикции.
Предимства:
– Намалено забавяне: Чрез обработка на данни близо до източника, времената за отговор се намаляват драстично, което е критично за приложения, изискващи незабавни реакции в реално време.
– Мащабируемост: Инфраструктурата на ръба може да се разшири, за да отговори на търсенето без нужда от огромни централизирани центрове за данни.
– Гъвкавост: Различни модели на AI могат да се разпространяват според нуждите на конкретни възли, осигурявайки персонализирани решения за различни случаи на употреба.
Недостатъци:
– Увеличена сложност: Управлението на разпределена мрежа от ръбови възли може да бъде по-сложно от управлението на централизирани облачни ресурси.
– Предизвикателства за сигурността: Всеки ръбов възел разширява потенциално повърхността за атаки от кибер заплахи, което прави важно поддържането на здрави сигурностни мерки.
– Цена: Разпространението на ръбовата инфраструктура може да бъде скъпо, въпреки че гъвкавата ценова структура на Gcore помага да се намали това.
За повече информация за Gcore и техните услуги посетете техния официален уебсайт на Gcore. Уверете се, че изследвате само доверени източници, за да избегнете потенциална дезинформация или остаряла информация.