Specialiseret hardware revolutionerer kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) ved at muliggøre hurtigere og mere effektiv bearbejdning af komplekse opgaver. Denne skift fra traditionelt generel hardware til specialiserede chips er drevet af behovet for at imødekomme de voksende krav inden for AI og ML-applikationer.
Mens virksomheder som NVIDIA længe har domineret markedet for AI-chips, intensiveres konkurrencen, da flere spillere træder ind på arenaen. Google har for eksempel gjort betydelige fremskridt med sine Tensor Processing Units (TPU), og Amazon har for nylig introduceret Trainium2, en dedikeret AI-chip til træningssystemer. Startups som Cerebras, SambaNova Systems, Graphcore og Tenstorrent bringer også nye perspektiver til AI hardwareløsninger.
Dog indebærer denne overgang til specialiseret hardware udfordringer for DevOps-teams. En af de største udfordringer er at sikre ydeevneportabilitet, hvilket betyder at sikre, at applikationer kører effektivt på forskellige computerarkitekturer med minimal modificering.
Kompleksiteten ved kognitiv computering med forskellige algoritmer og modeller gør det svært at sikre en ensartet softwareoplevelse på forskellig hardware. For at tackle dette skal organisationer optimere deres miljøer for maksimal effektivitet, selv når arbejdsbelastningen er ukendt. Denne optimeringsproces bliver mere omfattende, når man tænker på continuous integration og continuous deployment (CI/CD) pipelines, som kræver omfattende test og validering på tværs af flere hardwarekonfigurationer.
Når organisationer adopterer specialiseret hardware, er der potentiale for viden-silos og unødige kompleksiteter for driftsteams og kunder. Specialister, der udelukkende fokuserer på én type hardware eller applikation, kan drive innovation, men de kan også skabe barrierer for samarbejde og videndeling.
For at navigere i disse udfordringer og udnytte potentialet i specialiseret hardware kan DevOps-teams anvende forskellige strategier. Løbende forskning og udvikling, som f.eks. U.S. Department of Energy’s Exascale Computing Project, kan føre til nye metoder og værktøjer, der understøtter ydeevneportabilitet. Eksisterende værktøjer som containerisering, benchmarking og profilering og kodeportabilitetsbiblioteker kan også bidrage til at opnå ydeevneportabilitet ved at standardisere implementering og optimere softwaren til forskellige hardwarekonfigurationer.
I sidste ende ligger nøglen i at vedtage agile metoder, der prioriterer iterativ udvikling og kontinuerlig forbedring. Ved at omfavne disse tilgange og udnytte mulighederne i specialiseret hardware kan DevOps-teams låse det fulde potentiale af AI- og ML-teknologier op.
Ofte stillede spørgsmål
The source of the article is from the blog combopop.com.br