Armadilhas ocultas da infraestrutura de IA: o que o cliente aprende seis meses após o lançamento (e como abordamos isso em nosso complexo de hardware e software)

O artigo, escrito por Alexey, arquiteto na Scala^r (parte do Grupo Rubytech), discute os desafios que os clientes enfrentam ao construir sua própria infraestrutura de IA. As principais armadilhas incluem: componentes que funcionam individualmente, mas falham juntos sob carga; escolha errada da GPU (muitas vezes H100 quando não é necessária); configurações incorretas de rede que degradam o desempenho (por exemplo, misturar tráfego RDMA com tráfego de backup); falta de tolerância a falhas em clusters Kubernetes; subestimar os requisitos de energia e refrigeração; e o longo processo de certificação para indústrias regulamentadas. Para resolver esses problemas, a Scala^r oferece o complexo de hardware e software 'Scala^r MII', que fornece uma combinação pré-testada de hardware, sistema operacional, Kubernetes, pilha de GPU e pilha de rede, reduzindo o tempo de implantação para 1–2 semanas e aumentando o desempenho em 200–300% em comparação com a montagem própria. O complexo suporta múltiplas plataformas de GPU (NVIDIA e alternativas chinesas) e inclui recursos como separação física de tráfego, rede MLAG, um agendador personalizado com consciência de topologia de GPU, energia redundante e certificados FSTEC. O artigo também destaca três cenários: treinamento, ajuste fino e inferência, onde o PAK fornece ganhos significativos de desempenho.