Jebakan Tersembunyi Infrastruktur AI: Yang Dipelajari Pelanggan Enam Bulan Setelah Peluncuran (dan Cara Kami Mengatasinya di Kompleks Perangkat Keras-Lunak Kami)
NVIDIA
Seorang arsitek dari tim Scala^r (bagian dari Rubytech Group) menjelaskan masalah umum yang dihadapi pelanggan saat membangun infrastruktur AI sendiri, seperti masalah integrasi, pemilihan GPU, kemacetan jaringan, daya dan pendinginan, serta sertifikasi. Artikel ini menjelaskan bagaimana kompleks perangkat keras-lunak siap pakai (PAK) Scala^r MII menghindari masalah ini dengan menyediakan tumpukan yang teruji, jaringan yang dioptimalkan, dan peningkatan penjadwal.
Artikel yang ditulis oleh Alexey, seorang arsitek di Scala^r (bagian dari Rubytech Group), membahas tantangan yang dihadapi pelanggan saat membangun infrastruktur AI mereka sendiri. Jebakan utama meliputi: komponen yang bekerja secara individual tetapi gagal bersama-sama saat dibebani; memilih GPU yang salah (sering kali H100 padahal tidak diperlukan); kesalahan konfigurasi jaringan yang menurunkan kinerja (misalnya, mencampur lalu lintas RDMA dengan lalu lintas cadangan); kurangnya toleransi kesalahan pada klaster Kubernetes; meremehkan kebutuhan daya dan pendinginan; dan proses sertifikasi yang panjang untuk industri yang diatur. Untuk mengatasi hal ini, Scala^r menawarkan kompleks perangkat keras-perangkat lunak 'Scala^r MII', yang menyediakan kombinasi pra-uji dari perangkat keras, sistem operasi, Kubernetes, tumpukan GPU, dan tumpukan jaringan, mengurangi waktu penerapan menjadi 1–2 minggu dan meningkatkan kinerja sebesar 200–300% dibandingkan dengan perakitan sendiri. Kompleks ini mendukung beberapa platform GPU (NVIDIA dan alternatif Tiongkok) dan mencakup fitur-fitur seperti pemisahan lalu lintas fisik, jaringan MLAG, penjadwal khusus dengan kesadaran topologi GPU, daya redundan, dan sertifikat FSTEC. Artikel ini juga menyoroti tiga skenario: pelatihan, penyesuaian halus, dan inferensi, di mana PAK memberikan peningkatan kinerja yang signifikan.
Sumber: Habr — хаб ИИ —
asli