Yapay Zeka Altyapısının Gizli Tuzakları: Müşteri Lansmandan Altı Ay Sonra Ne Öğreniyor (ve Bunu Donanım-Yazılım Kompleksimizde Nasıl Ele Aldık)
NVIDIA
Rubytech Group'un bir parçası olan Scala^r ekibinden bir mimar, müşterilerin kendi yapay zeka altyapılarını kurarken karşılaştıkları entegrasyon sorunları, GPU seçimi, ağ darboğazları, güç ve soğutma ile sertifikasyon gibi tipik problemleri anlatıyor. Makale, hazır donanım-yazılım komplekslerinin (PAK) Scala^r MII'nin test edilmiş bir yığın, optimize edilmiş ağ ve zamanlayıcı iyileştirmeleri sağlayarak bu sorunlardan nasıl kaçındığını açıklıyor.
Alexey, Scala^r (Rubytech Group bünyesinde) mimarı tarafından yazılan makale, müşterilerin kendi yapay zeka altyapılarını kurarken karşılaştıkları zorlukları ele alıyor. Ana tuzaklar şunlardır: tek başına çalışan ancak yük altında birlikte çalışmayan bileşenler; genellikle gerekmediği halde yanlış GPU seçimi (sıklıkla H100); ağ performansını düşüren yapılandırma hataları (örneğin, RDMA trafiğini yedekleme trafiğiyle karıştırmak); Kubernetes kümelerinde hata toleransı eksikliği; güç ve soğutma gereksinimlerinin hafife alınması; ve düzenlemeye tabi sektörler için uzun sertifikasyon süreci. Bu sorunları çözmek için Scala^r, 'Scala^r MII' donanım-yazılım kompleksini sunuyor. Bu kompleks, önceden test edilmiş donanım, işletim sistemi, Kubernetes, GPU yığını ve ağ yığını kombinasyonu sağlayarak dağıtım süresini 1-2 haftaya indiriyor ve kendi kendine kuruluma kıyasla performansı %200-300 artırıyor. Kompleks, birden fazla GPU platformunu (NVIDIA ve Çin alternatifleri) destekliyor ve fiziksel trafik ayrımı, MLAG ağ bağlantısı, GPU topolojisi farkındalığına sahip özel bir zamanlayıcı, yedekli güç ve FSTEC sertifikaları gibi özellikler içeriyor. Makale ayrıca eğitim, ince ayar ve çıkarım olmak üzere üç senaryoyu vurguluyor; bu senaryolarda PAK önemli performans kazanımları sağlıyor.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal