تصميم البنية التحتية السحابية لأحمال الذكاء الاصطناعي

البنية التحتية السحابية للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة

تفرض أحمال الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة متطلبات تختلف عن البنى التحتية السحابية التقليدية. نستعرض في هذا المقال مبادئ تصميم بنية تحتية سحابية مُحسّنة لمشاريع الذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة.

بنية خوادم GPU

• NVIDIA A100/H100: أفضل خيارات GPU لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) والتعلّم العميق
• إعداد متعدد وحدات GPU: عرض نطاق عالٍ بين وحدات GPU باستخدام NVLink وNVSwitch
• التوازن بين CPU وGPU: معالجات Intel Xeon Platinum لتغذية وحدات GPU بالبيانات بكفاءة كافية
• سعة الذاكرة: ذاكرة DDR5 ECC لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة

استراتيجية التخزين

بيانات التدريب: إنتاجية عالية وزمن استجابة منخفض مع أقراص NVMe SSD. وأنظمة ملفات متوازية (BeeGFS وLustre) لمجموعات البيانات الكبيرة.

مخرجات النماذج: إدارة إصدارات النماذج ومشاركتها عبر تخزين الكائنات المتوافق مع S3.

نقاط الحفظ والسجلات: تخزين عالي الأداء في الكتابة لنقاط حفظ التدريب.

تحسين الشبكة

• RDMA/RoCE: اتصال شبكي منخفض زمن الاستجابة للتدريب الموزّع
• 100GbE+: عرض نطاق عالٍ بين خوادم GPU
• طوبولوجيا Spine-Leaf: بنية شبكية غير حاجبة (non-blocking)

البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من CloudRUX

تعمل CloudRUX على خدمة GPU لمشاريع الذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة. وعند إطلاقها، سيُعلن عن طرازات GPU والأسعار وموقع مركز البيانات على صفحة المنتج. ويمكنك منذ الآن التخطيط لبنيتك مع مهندسينا.

الخلاصة

التصميم الصحيح للبنية التحتية لأحمال الذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة أمر حاسم للأداء والتكلفة معًا. سرّع مشاريعك مع البنية التحتية الجاهزة للذكاء الاصطناعي من CloudRUX.