Спеціалізоване апаратне забезпечення революціонізує галузь штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML), дозволяючи швидше та ефективніше обробляти складні завдання. Цей перехід від традиційного загального апаратного забезпечення до спеціалізованих чіпів викликаний потребою відповідати зростаючим вимогам додатків AI та ML.
Хоча компанії, такі як NVIDIA, вже давно домінували на ринку чіпів для штучного інтелекту, конкуренція зростає, оскільки до гри вступають нові гравці. Наприклад, Google вже зробив значні успіхи з Tensor Processing Units (TPUs), а Amazon нещодавно представила Trainium2, спеціалізований чіп для навчання систем. Стартапи, такі як Cerebras, SambaNova Systems, Graphcore та Tenstorrent, також привносять нові підходи до апаратного забезпечення для штучного інтелекту.
Проте цей перехід до спеціалізованого апаратного забезпечення ставить перед командами DevOps виклики. Один із ключових викликів полягає у забезпеченні портативності продуктивності, що означає, що додатки повинні ефективно працювати на різних архітектурах обчислення з мінімальними змінами.
Складність когнітивного обчислення з його різними алгоритмами та моделями ускладнює забезпечення стійкого програмного досвіду на різноманітних апаратних платформах. Для вирішення цього організації повинні оптимізувати своє середовище для досягнення максимальної ефективності, навіть коли робоче навантаження є невідомим. Цей процес оптимізації стає більш складним при урахуванні контінуальної інтеграції та контінуального розгортання (CI/CD), які потребують широкого тестування та підтвердження на різних конфігураціях апаратного забезпечення.
При використанні спеціалізованого апаратного забезпечення, організації можуть створювати бар’єри для співпраці та обміну знаннями для операційних команд та клієнтів. Спеціалісти, які зосереджуються виключно на одному типі апаратного забезпечення або випадку використання програми, можуть сприяти інноваціям, проте вони також можуть створювати перешкоди для співпраці та обміну знаннями.
Для подолання цих викликів та використання потенціалу спеціалізованого апаратного забезпечення, команди DevOps можуть використовувати різні стратегії. Постійна наукова та технічна робота, така як Проект ексаскейл-обчислення від Міністерства енергетики США, може привести до нових методологій та інструментів, які підтримують портативність продуктивності. Існуючі інструменти, такі як контейнеризація, бенчмаркінг і профілювання, а також бібліотеки портативності коду, також можуть сприяти досягненню портативності продуктивності, стандартизуючи розгортання та оптимізуючи програмне забезпечення для різних конфігурацій апаратного забезпечення.
У кінці кінців, ключовим є прийняття гнучких методологій, які надають перевагу ітеративному розвитку та постійному удосконаленню. Шляхом прийняття цих підходів та використання можливостей спеціалізованого апаратного забезпечення команди DevOps можуть розкрити повний потенціал технологій AI та ML.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl