AI API, dijeljeni GPU ili namjenski GPU: što je pravi izbor za vaše poslovanje?

AI asistent koji povremeno odgovara na pitanja korisnika ima drukčije potrebe od usluge koja obrađuje zahtjeve cijeli dan. Pravi izbor počinje od zadatka, očekivane potražnje i toga tko će se brinuti o tehnologiji, a ne od najsnažnijeg GPU-a.

GPU je snažan čip koji se upotrebljava za izvršavanje mnogih AI zadataka. AI model je softver koji obavlja te zadatke. API je sučelje koje vašoj aplikaciji omogućuje upotrebu AI usluge bez samostalnog pokretanja modela.

Što zapravo birate?

Uz upravljani AI API pristupate usluzi spremnoj za upotrebu. Uz dijeljene ili namjenske GPU-ove unajmljujete računalne kapacitete i možda ćete morati sami upravljati AI softverom.

API usluga može raditi na dijeljenom ili namjenskom hardveru. Ključna su pitanja tko upravlja uslugom i kakvi su kapaciteti potrebni za vaše radno opterećenje.

Slika 1. Dvije različite odluke: AI usluga koju upotrebljavate i GPU kapaciteti na kojima se temelji.

Tri načina za početak

Opcija 1: upotrebljavajte AI kao uslugu

Upravljani API vašem timu omogućuje povezivanje aplikacije s podržanim modelom. Pružatelj usluge pokreće model, a vi ostajete odgovorni za aplikaciju, dopuštenja za pristup i provjeru jesu li njezini odgovori dovoljno dobri.

To može odgovarati neizvjesnoj ili neravnomjernoj potražnji. Prije nego što se odlučite, provjerite ograničenja upotrebe, vrijeme odziva u razdobljima velikog opterećenja i što se događa kada pružatelj usluge promijeni model. Također pitajte kamo se zahtjevi šalju, tko im može pristupiti i koliko se dugo podaci čuvaju.

Opcija 2: dijelite GPU kapacitete

Usluge dijeljenog GPU-a mogu dodjeljivati resurse na različite načine, uključujući hardversko particioniranje ili vremensko dijeljenje. Ti pristupi nude različite razine izolacije i predvidljivosti performansi. Pitajte pružatelja usluge koji su resursi dodijeljeni vašem radnom opterećenju i kako drugi korisnici mogu utjecati na performanse.

Dijeljenje funkcionira na različite načine. Neke usluge pružaju hardverski odvojen dio, dok druge dijele vrijeme obrade. Ti pristupi ne nude jednaku zaštitu ni performanse. Dokumentacija tvrtke NVIDIA razlikuje te pristupe.

Pitajte koliko memorije i procesorskog kapaciteta dobivate, mogu li drugi korisnici utjecati na vaš rad i tko održava AI softver. Sama oznaka „dijeljeni” ne daje vam odgovor.

Opcija 3: rezervirajte GPU za svoj tim

Namjenski GPU rezervira cijeli čip za vaš rad, ali ne nužno i cijeli poslužitelj. Vrijedi ga razmotriti za stalnu potražnju, veće modele ili aplikacije kojima je potrebno posebno konfigurirano AI okruženje.

I dalje vam je potreban netko tko će instalirati, ažurirati i nadzirati softver te ga oporaviti u slučaju problema, osim ako su te usluge uključene. Namjenski GPU nije automatski brži, sigurniji ni usklađen s propisima. Testirajte cjelokupnu uslugu, uključujući ono što se događa u slučaju kvara.

Usporedba opcija na prvi pogled

Za GPU opcije u nastavku pretpostavite da vaš tim upravlja AI softverom, osim ako zasebno ugovorite upravljanu uslugu.

Provjerite što je doista potrebno za zadatak

Počnite od korisnih odgovora, a ne od tehničkih specifikacija. Isprobajte stvarne zadatke i odlučite koja je kvaliteta prihvatljiva, koliko dugo ljudi mogu čekati i koliko osoba može istodobno upotrebljavati uslugu.

Važna je i memorija. Model koji stane u memoriju GPU-a za jedan kratak zahtjev može trebati više memorije za duge dokumente ili više istodobnih korisnika. Zamolite svoj tehnički tim ili pružatelja usluge da provjeri cjelokupno radno opterećenje.

Vremenski zahtjevi utječu na odluku. Noćna obrada može čekati u redu, ali korisnik koji očekuje odgovor u stvarnom vremenu uglavnom ne može. Testirajte razdoblja velikog opterećenja, a ne samo demonstraciju pri malom opterećenju.

Prilagodba ili treniranje modela mogu zahtijevati drukčije resurse od njegove same upotrebe. Prije najma kapaciteta za tu svrhu provjerite izvedivost, kompatibilnost softvera i licence modela.

Usporedite ukupne troškove

Usporedite opcije koje daju podjednako korisne rezultate. Jeftiniji sustav ne donosi uštedu ako zaposlenici moraju ispravljati njegove odgovore ili ga korisnici napuštaju jer je spor.

Nemojte se ograničiti na istaknutu cijenu:

• API: naknade za upotrebu, svi alati ili dodatne usluge, ponovljeni zahtjevi te rad na izradi i održavanju vaše aplikacije.
• GPU: unajmljeni kapaciteti, prateći računalni resursi i pohrana, mrežne naknade, održavanje softvera i vrijeme zaposlenika, uključujući rezervne kapacitete ako su potrebni.

Razmotrite koliko kapaciteta ostaje neiskorišteno. Stalno radno opterećenje može opravdati rezervirani GPU, dok povremeni skokovi opterećenja možda ne mogu. Ne postoji jedinstvena razina prometa pri kojoj namjenski hardver postaje jeftiniji za svaku organizaciju.

Tri svakodnevna primjera

Ovo su ilustrativne situacije, a ne priče korisnika ili obećani rezultati.

1. Asistent za korisničku podršku s nepredvidljivom potražnjom. Počnite procjenom API-ja ako dostupan model daje dobre odgovore i zadovoljava vaše zahtjeve za podacima. Provjerite može li podnijeti razdoblja velikog opterećenja bez dugog čekanja.

2. Razvrstavanje dokumenata svake noći. Mali, predvidljiv zadatak upotrebljava model prilagođen vašem poslovanju i može čekati do jutra. Dijeljeni GPU kapaciteti mogu biti prikladni ako imaju dovoljno memorije i omogućuju pravovršen završetak.

3. AI usluga koja se upotrebljava tijekom cijelog dana. Vaš vlastiti model obrađuje stalan tok zahtjeva, a korisnici očekuju brze odgovore. Testirajte namjenske kapacitete, ali prije nego što se odlučite, potvrdite poboljšanje i operativne troškove.

Slika 2. Ovo su polazišta za probno testiranje, a ne čvrsta pravila. Zahtjevi za podacima i odgovornosti za softver važni su u svakom slučaju.

Pet pitanja prije odabira

Što AI mora dobro obavljati?

Definirajte korisne rezultate i prihvatljivo vrijeme čekanja.

Koliko će opterećenje biti?

Uključite vršna opterećenja, mirna razdoblja i više korisnika koji pristupaju istodobno.

Tko će se brinuti o radu sustava?

Dogovorite odgovornost za ažuriranja, sigurnost, nadzor i oporavak.

Kamo će podaci odlaziti?

Provjerite obradu, zapisnike, pohranu, razdoblja čuvanja podataka i pružatelje usluga sigurnosnog kopiranja. Sama pristupna točka u EU-u ne dokazuje da svaki dio usluge ostaje u EU-u; provjerite i ugovore.

Što pokazuje realistično probno testiranje?

Usporedite kvalitetu odgovora, vrijeme čekanja i ukupne troškove izvršenja zadatka.

Razgovarajte s CloudSigma o svojem AI radnom opterećenju

Platforma CloudSigma opisuje GPU passthrough, odnosno izravan pristup GPU-u za virtualni stroj, i GPU odsječke. Konfiguraciju odsječka i način njegova dijeljenja potrebno je potvrditi za odabranu implementaciju. Dostupne opcije ovise o lokaciji, hardveru i ugovorenoj usluzi. Prije odabira potvrdite tko upravlja AI softverom.

CloudSigma AI Mission Control zaseban je sloj za pristup i nadzor podržanih upravljanih AI usluga i odabranih izravnih veza s pružateljima usluga. CloudSigma AI Mission Control pruža sloj za pristup i nadzor podržanih upravljanih AI usluga i odabranih izravnih veza s pružateljima usluga. Podržava pravila koja uređuju pristup modelima, dobavljačima i regijama te prati upotrebu po projektima. Povezivanje GPU kapaciteta u vlasništvu korisnika zaseban je postupak uvođenja uz stručnu pomoć, koji uključuje pregled arhitekture, posluživanja modela, sigurnosti i operativnih postupaka, a ne automatsko samoposlužno postavljanje.

Spremni ste procijeniti opcije implementacije umjetne inteligencije? Razgovarajte s CloudSigma o svojem radnom opterećenju, očekivanoj potražnji, zahtjevima modela i potrebama vezanima uz lokaciju podataka. Zajedno možete utvrditi prikladne opcije i dogovoriti sljedeće korake procjene.