Verborgen valkuilen van AI-infrastructuur: wat de klant zes maanden na de launch leert (en hoe wij dit in onze hardware-softwarecombinatie hebben opgelost)

Het artikel, geschreven door Alexey, architect bij Scala^r (onderdeel van de Rubytech Group), bespreekt de uitdagingen waar klanten tegenaan lopen bij het opzetten van hun eigen AI-infrastructuur. De belangrijkste valkuilen zijn: componenten die afzonderlijk werken maar samen falen onder belasting; het kiezen van de verkeerde GPU (vaak H100 wanneer dit niet nodig is); netwerkconfiguratiefouten die de prestaties verminderen (bijvoorbeeld het mengen van RDMA-verkeer met back-upverkeer); gebrek aan fouttolerantie in Kubernetes-clusters; het onderschatten van de vereisten voor stroomvoorziening en koeling; en het langdurige certificeringsproces voor gereguleerde industrieën. Om deze problemen aan te pakken, biedt Scala^r het 'Scala^r MII'-hardware-softwarecomplex aan, dat een vooraf geteste combinatie van hardware, besturingssysteem, Kubernetes, GPU-stack en netwerkstack biedt, waardoor de implementatietijd wordt teruggebracht tot één tot twee weken en de prestaties met tweehonderd tot driehonderd procent toenemen in vergelijking met zelfassemblage. Het complex ondersteunt meerdere GPU-platforms (NVIDIA en Chinese alternatieven) en omvat functies zoals fysieke verkeersscheiding, MLAG-netwerken, een aangepaste planner met bewustzijn van GPU-topologie, redundante stroomvoorziening en FSTEC-certificaten. Het artikel belicht ook drie scenario's: training, fine-tuning en inferentie, waarbij het PAK aanzienlijke prestatieverbeteringen oplevert.