طراحی زیرساخت ابری برای بارهای کاری هوش مصنوعی

زیرساخت ابری برای AI/ML

بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیازهایی متفاوت از زیرساخت‌های ابری سنتی دارند. در این مقاله، اصول طراحی زیرساخت ابری بهینه‌شده برای پروژه‌های AI/ML را بررسی می‌کنیم.

معماری سرور GPU

• NVIDIA A100/H100: بهترین گزینه‌های GPU برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و یادگیری عمیق
• پیکربندی چند GPU: پهنای باند بالا میان GPUها با NVLink و NVSwitch
• توازن CPU و GPU: Intel Xeon Platinum برای تغذیه‌ی کافی داده به GPUها
• ظرفیت حافظه: حافظه‌ی DDR5 ECC برای پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ

راهبرد ذخیره‌سازی

داده‌های آموزشی: توان عملیاتی بالا و تأخیر کم با NVMe SSD. سیستم‌فایل‌های موازی (BeeGFS، Lustre) برای مجموعه‌داده‌های بزرگ.

مصنوعات مدل: نسخه‌بندی و اشتراک‌گذاری مدل‌ها با ذخیره‌سازی شیء سازگار با S3.

Checkpointها و لاگ‌ها: ذخیره‌سازی با کارایی نوشتن بالا برای checkpointهای آموزش.

بهینه‌سازی شبکه

• RDMA/RoCE: ارتباط شبکه‌ای کم‌تأخیر برای آموزش توزیع‌شده
• 100GbE+: پهنای باند بالا میان سرورهای GPU
• توپولوژی Spine-Leaf: معماری شبکه‌ی بدون انسداد

زیرساخت هوش مصنوعی CloudRUX

CloudRUX در حال کار روی یک سرویس GPU برای پروژه‌های AI/ML است. با راه‌اندازی آن، مدل‌های GPU، قیمت‌گذاری و محل مرکز داده در صفحه‌ی محصول ما اعلام خواهد شد. هم‌اکنون می‌توانید معماری خود را با مهندسان ما برنامه‌ریزی کنید.

جمع‌بندی

طراحی درست زیرساخت برای بارهای کاری AI/ML هم برای کارایی و هم برای هزینه حیاتی است. پروژه‌های خود را با زیرساخت آماده‌ی هوش مصنوعی CloudRUX شتاب دهید.