Революция ИИ здесь. Для многих компаний это означает, что использует их обычный гиперсмасштаб для доступа к мощным ресурсам графического процессора. Эти ресурсы могут позволить себе изменение игры достижения продукта, но соблюдают значительную стоимость. Обеспечение того, чтобы вы получили производительность, за которую вы платите, требует тщательной проверки, чтобы выйти за рамки маркетинга облачных поставщиков.
Многочисленные факторы влияют на эффективность (и в конечном итоге ROI) развертывания ИИ: сеть, хранение и охлаждение, и это лишь некоторые из них. Эта статья вооружит вас знаниями для тщательной оценки облачных поставщиков ИИ, чтобы помочь вам максимизировать вашу прибыль от этих значительных инвестиций.
Где облачные провайдеры могут терпеть неудачу
Легко попасть в спецификации самих графических процессоров: NVIDIA H200, B200 и GB200 NVL72 являются нынешними лидерами эффективности, но обработка мощности является лишь частью уравнения. Окружающая оперативная мощность так же важна, как и значительно повлиять на эффективность вашего развертывания. Ниже приведены вопросы, за которыми следуют протоколы тестирования, которые помогут вам выйти за рамки маркетинговых претензий при оценке ваших альтернатив AI Cloud.
Сетевые узкие места — это молчаливые убийцы производительности
Рабочие нагрузки искусственного интеллекта, особенно обучение крупных моделей, требуют сверхбычных сети. Казалось бы, впечатляющий графический процессор может сидеть на холостом ходу, ожидая данных, если сеть переподписана или имеет нестабильные ссылки.
Отставка означает, что поставщик выделил большую пропускную способность сети, чем физически доступен. В пиковые времена ваша работа будет конкурировать с другими работами в переподпишенной сети, что приведет к резкому снижению производительности. Хотя это приносит пользу поставщику услуг за счет снижения стоимости построения и управления сетью, это может существенно повлиять на ваше время выполнения и, в конечном итоге, на ваш рентабельность инвестиций.
Чтобы избежать этой проблемы, убедитесь, что ваш провайдер выделяет последовательную, разблокированную полосу пропускания каждому из ваших узлов. При оценке облачного поставщика есть два конкретных вопроса, которые вам нужно задать:
Важно не согласиться на общий ответ. Спросите конкретные показатели и гарантии производительности. Еще более важно: не спрашивайте. Проверьте это (подробнее об этом позже).
Тренировочные прогоны с медленными хранениями и загрузка моделей
Мощный GPU так же эффективен, как и система хранения, которая питает данные ИТ. Если хранилище не может не отставать, даже самые быстрые графические процессоры будут сидеть на холостом ходу, ожидая загрузки данных. Недостаточная пропускная способность хранения не только замедляет обучение и рабочие нагрузки с выводом, но также может вызвать контрольно -пропускные пункты задержки и сбои, рискуя потерей ценного прогресса.
Облачные провайдеры часто рекламируют пиковые скорости хранения, но реальная производительность под нагрузкой может быть значительно ниже. Такие факторы, как перегрузка сети, споры о общих ресурсах хранения и задержки, могут снизить устойчивую пропускную способность, влияя на общую скорость.
Мы предлагаем попросить любого потенциального поставщика услуг следующим образом:
Охлаждение, дроссельная и скрытая деградация производительности
Охлаждение имеет решающее значение и часто упускается из виду. Если графические процессоры перегреваются, они затягивают свои результаты, чтобы предотвратить повреждение. Эта дросселя может значительно снизить вашу производительность, даже не зная об этом. Проблема в том, что поставщики редко выделяют свою инфраструктуру охлаждения. Возможно, вы платите за пиковую производительность графического процессора, но тайно получаете только половину скорости из -за перегрева.
Перед подписанием контракта спросите своего облачного провайдера, какое охлаждение они используют, чтобы обеспечить постоянную производительность графического процессора, как они контролируют и активно решают любые проблемы с дроссельностью, связанные с охлаждением, и какую прозрачность они будут предоставлять проблемы.
Вы получаете полный графический процессор?
Модели ценообразования GPU могут вводить в заблуждениеПолем Многие облачные провайдеры рекламируют экземпляры GPU, не четко заявляя, получаете ли вы эксклюзивный доступ к оборудованию или общей виртуальной части. Это различие значительно влияет как на производительность, так и экономичную эффективность.
Скрытый риск находится в разрезе ресурсов и переоборудованииПолем Некоторые поставщики тихо разделяют графические процессоры, выделяя доли своей вычислительной мощности нескольким пользователям. Другие переосмысливают свою инфраструктуру, что означает, что больше рабочих нагрузок конкурируют за ограниченные ресурсы, чем система может полностью поддержать. Хотя экземпляры могут показаться «доступными», фактическая производительность может колебаться из -за споров и шумных соседей, что приводит к более медленному времени обучения, ухудшению скорости вывода и неэффективному использованию ресурсов.
Это имеет значение для стоимости. Оплата экземпляра GPU, который не обеспечивает полную производительность, означает, что вы эффективно переплачиваете за то, что вы получаете. Если поставщик подавляет или нарезает графические процессоры без прозрачности, ваша стоимость на единицу фактической вычислительной мощности выше, чем ожидалось.
Обязательно спросите своего поставщика услуг:
Избыточность и надежность
Сбои питания, будь то полный отключение центра обработки данных или единый сбой питания, могут привести к остановке рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Учитывая высокие вычислительные требования обучения и вывода искусственного интеллекта, даже краткие перерывы могут разобраться в обучении, задержать сроки проекта и привести к значительным финансовым потерям.
Избыточная энергетическая инфраструктура необходима для обеспечения надежности. Без надлежащей избыточности единственная точка отказа в энергосистеме, такая как неисправные взлеты, сбой генератора или нарушение сетки, может вызвать неожиданное время простоя, влияя на производительность и увеличение эксплуатационных затрат.
Не все архитектуры избыточности равны. Некоторые облачные провайдеры реализуют избыточность N+1, где существует единый компонент резервного копирования для критической инфраструктуры питания, в то время как другие используют 2N избыточность, предлагая полностью дублированные системы для максимальной надежности. Понимание уровня избыточности вашего поставщика помогает оценить потенциальные риски для непрерывности вашей рабочей нагрузки.
Есть три ключевых вопроса, чтобы задать вашему поставщику о избыточности питания:
Остерегайтесь платы за передачу данных
Выходные сборы, сборы за вывод данных из облака, могут быстро стать значительным и часто неожиданным, бюджетным убийцей.
Некоторые поставщики взимают непомерные сборы за перемещение ваших наборов данных, эффективно запирая вас в свою платформу. Прежде чем развернуть, убедитесь, что любая и все выходные сборы четко указаны и согласованы. Кроме того, спросите о готовности вашего поставщика предоставить объемные скидки или предложить альтернативные модели ценообразования.
Программное стек Достаточность: драйверы, хранение и ядра имеют значение
ИИ — это не только оборудование; Это также о программном стеке. Устаревшие драйверы Nvidia, стеки медленного хранения или неоптимизированные ядра могут серьезно повлиять на производительность.
Новый блестящий GPU так же хорош, как и программное обеспечение, которое его управляет. Если поставщик не активно настраивает свою инфраструктуру и не поддерживает их программное обеспечение, вы оставляете производительность на столе.
Чтобы обеспечить максимальную эффективность, выберите поставщика, который активно поддерживает свою инфраструктуру. Спросите их:
Проверка производительности
Задавать правильные вопросы необходимо, но это только первый шаг. Вам нужно проверить все.
Помните, что тестирование обеспечивает снимок во времени. Постоянный мониторинг и анализ необходимы для обеспечения последовательной производительности.
Соглашения об уровне обслуживания (SLA) и удержание поставщиков ответственности
Соглашения об уровне обслуживания (SLA) необходимы для обеспечения надежности, установления явных ожиданий производительности и привлечения к ответственности облачных поставщиков. В рабочих нагрузках искусственного интеллекта, где длительное время простоя может означать потерянную производительность и повышение затрат, четко определенная SLA помогает снизить риск, гарантируя время отклика, обязательства по работе и процедуры восстановления сбоя.
Не все SLA созданы равными. Некоторые поставщики предлагают смутные или не связывающие гарантии, в то время как другие включают в себя строгие штрафы за неспособность выполнять обязательства по производительности. Сильная SLA должна указывать гарантии доступности, компенсацию за простоя и стратегии упреждающего сбоя сбоев.
Сбои графических процессоров могут быть особенно разрушительными. Поскольку рабочие нагрузки искусственного интеллекта часто требуют непрерывных высокопроизводительных вычислений, неудачный графический процессор может задержать обучение модели или задачи вывода без быстрой замены. Возможность быстрого замены или ремонта оборудования зависит от того, поддерживает ли поставщик запасные части на месте, быстрый доступ к компонентам замены и квалифицированными группами поддержки.
Вот несколько вопросов, которые нужно задать, чтобы убедиться, что ваш SLA будет адекватно защищать ваше развертывание:
Потребовать прозрачности и проверить производительность
Инвестирование в инфраструктуру искусственного интеллекта является значительным решением и очень значимыми денежными инвестициями. Выбор неправильного поставщика облачных услуг ИИ может оказаться дорогостоящим и невероятно неэффективным. Не полагайтесь исключительно на маркетинговые материалы. Задайте сложные вопросы, требуют прозрачности и тщательно проверяйте производительность. Принимая упреждающий подход, вы можете убедиться, что ваш облачный провайдер обеспечивает производительность, за которую вы платите, и раскрывает истинный потенциал ваших инициатив в области ИИ.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Jay Crystal является со-генеральным директором CORVEX, который предоставляет гибкие инфраструктурные решения для всего жизненного цикла AI, поставляемого с исключительным обслуживанием клиентов. Узнайте больше от Jay Crystal
