پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی سازمان ها را ترغیب می کند تا پذیرش راه حل های هوش مصنوعی را تسریع کنند. در چنین شرایطی اگر هوش مصنوعی با اهداف استراتژیک سازمان همسو باشد، می تواند مزیت رقابتی ایجاد کند، کارکنانی کارآمدتر و مولدتر پرورش و ریسک ها را کاهش دهد. هوش مصنوعی می تواند فرایندهای مختلف کسب و کار مانند بازاریابی و تجربه مشتری را برای افزایش درآمد و سهم بازار بهبود بخشد؛ لذا اهمیت ایجاد یک زیرساخت قوی هوش مصنوعی و داده به عنوان سنگ بنای ابتکارات موفق هوش مصنوعی برای سازمان ها قابل انکار نیست. زیرساخت هوش مصنوعی مجموعه ای از فناوری ها، چارچوب ها و ابزارهایی است که برای ساخت و استقرار برنامه های کاربردی هوش مصنوعی به کار گرفته می شوند. یک زیرساخت طراحی شده خوب به دانشمندان و توسعه دهندگان داده کمک می کند تا به داده ها دسترسی داشته باشند، الگوریتم های یادگیری ماشینی را استقرار دهند و منابع محاسباتی سخت افزار را مدیریت کنند. این زیرساخت جریان روان داده های با کیفیت را تضمین، مدیریت حجم زیادی از داده ها را تسهیل و در نتیجه زمینه را برای استفاده مقیاس پذیر و کارآمد فناوری هوش مصنوعی فراهم می کند. علاوه بر این زیرساخت هوش مصنوعی از نیازهای عملیاتی این فناوری پشتیبانی، نوآوری را هدایت و مزیت رقابتی برای مشاغل به همراه خواهد داشت.
زیر ساخت هوش مصنوعی چیست؟
بولتن[۱]: زیرساخت هوش مصنوعی سخت افزار، نرم افزار و منابع شبکه ای مورد نیاز برای توسعه و استقرار کارآمد هوش مصنوعی را فراهم می کند که به عنوان ستون فقرات برنامه های کاربردی از چت بات ها گرفته تا ماشین های خودران عمل می کند. کیفیت زیرساخت هوش مصنوعی در توانایی آن برای پردازش و تحلیل کارآمد مقادیر زیادی از داده ها خلاصه می شود که امکان تصمیم گیری، پیش بینی ها و بینش های سریع تر را فراهم می آورد.
آی بی ام: زیرساخت هوش مصنوعی که به عنوان پشته هوش مصنوعی[۲] نیز شناخته می شود، اصطلاحی است که به سخت افزار و نرم افزار مورد نیاز برای ایجاد و استقرار برنامه ها و راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی اشاره دارد.
ران ای آی[۳]: زیرساخت هوش مصنوعی شامل سخت افزار، نرم افزار و عناصر شبکه ای است که سازمان ها را قادر می سازد تا به طور مؤثر پروژه های هوش مصنوعی را توسعه، استقرار و مدیریت کنند. زیرساخت به عنوان ستون فقرات هر پلتفرم هوش مصنوعی عمل می کند و پایه و اساس الگوریتم های یادگیری ماشینی را برای پردازش حجم وسیعی از داده ها و ایجاد بینش یا پیش بینی فراهم می آورد.
کلودین[۴]: زیرساخت هوش مصنوعی به ترکیبی از قطعات سخت افزاری و نرم افزاری اشاره دارد که به طور خاص برای پشتیبانی از حجم کاری هوش مصنوعی طراحی شده اند. این حجم کاری شامل وظایف مربوط به یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش داده های مقیاس پذیر است.
ایزرا[۵]: زیرساخت هوش مصنوعی یا به عبارت دیگر پشته فناوری هوش مصنوعی به محیط سخت افزاری و نرم افزاری یکپارچه ای اشاره دارد که از حجم کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی می کند. در واقع پشته شامل تمامی سخت افزارها و نرم افزارهای مورد نیاز برای ساخت و پیاده سازی برنامه ها و راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی است. زیرساخت قوی و قابل اعتماد هوش مصنوعی به توسعه دهندگان ابزارها و منابعی برای ایجاد و استقرار برنامه های کاربردی هوش مصنوعی ارائه می دهد.
هایپراستک[۶]: زیرساخت هوش مصنوعی شامل سخت افزار، نرم افزار و اجزای شبکه است که از توسعه فناوری، استقرار مدل ها و مدیریت راه حل های هوش مصنوعی پشتیبانی می کند. این اجزا برای پردازش حجم زیادی از داده ها، آموزش مدل های یادگیری ماشین و استقرار برنامه های کاربردی هوش مصنوعی ضروری هستند. سازمان ها با توسعه زیرساخت قوی هوش مصنوعی می توانند جریان روان داده ها را برای گردش کار هوش مصنوعی مدیریت کنند.
اجزای کلیدی زیرساخت فناورانه هوش مصنوعی
تازه ترین گزارشات سیسکو نشان می دهند: در حالی که سازمان ها مشتاق استفاده از هوش مصنوعی هستند، اما بسیاری از آن ها در زمینه زیرساخت هوش مصنوعی و حاکمیت داده برنامه ریزی دقیقی نداشته اند. اگر چه کمتر از یک چهارم رهبران کسب و کار مدعی هستند که پردازنده های گرافیکی کافی برای پشتیبانی از حجم کاری فعلی و آینده دارند، بیش از نیمی از آن ها می گویند که برای استفاده از سیستم های هوش مصنوعی پیچیده نیاز به ارتقای زیرساخت دارند. ایجاد یک زیرساخت قوی برای برنامه های کاربردی و موارد استفاده هوش مصنوعی علاوه بر توسعه زیرساخت امنیتی نیازمند توجه به دو حوزه سخت افزار و نرم افزار می باشد:
سخت افزار
عناصر سخت افزاری زیرساخت هوش مصنوعی، قدرت و ذخیره سازی لازم برای پردازش مجموعه داده های بزرگ و اجرای الگوریتم های پیچیده را فراهم می کنند. اجزای کلیدی عبارتند از:
- واحدهای پردازش گرافیکی[۷]: آن ها برای بار کاری هوش مصنوعی به دلیل توانایی در انجام پردازش موازی ضروری هستند و به طور قابل توجهی سرعت آموزش مدل یادگیری عمیق را افزایش می دهند.
- واحدهای پردازش مرکزی[۸]: آن ها وظایف پردازشی همه منظوره را مدیریت می کنند که برای هماهنگ کردن عملیات هوش مصنوعی و اجرای مدل های یادگیری ماشینی ساده تر استفاده می شوند.
- واحدهای پردازش تانسور[۹]: این واحدها توسط گوگل برای وظایف یادگیری ماشین، بهبود عملکرد محاسبات شبکه عصبی و جایگزینی برای بار کاری خاص هوش مصنوعی طراحی شده اند.
- سیستم های ذخیره سازی پرسرعت: سیستم های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی سریع به مجموعه داده های بزرگ دارند. درایوهای حالت جامد با ظرفیت بالا[۱۰] و سیستم های ذخیره سازی توزیع شده[۱۱] تأخیر را به حداقل می رسانند و از بازیابی سریع تر داده ها در طول آموزش مدل و استنتاج پشتیبانی می کنند.
- زیرساخت شبکه: راه حل های شبکه پرسرعت برای انتقال مجموعه داده های بزرگ و پشتیبانی از پردازش هوش مصنوعی توزیع شده[۱۲]، به ویژه در محیط هایی که از چندین سرور یا منابع مبتنی بر ابر استفاده می کنند، بسیار مهم هستند.
نرم افزار
لایه نرم افزار زیرساخت هوش مصنوعی شامل ابزارها و پلتفرم هایی است که آموزش و استقرار مدل های هوش مصنوعی را تسهیل می کند:
- چارچوب های یادگیری ماشین: آن ها کتابخانه های از پیش ساخته شده ای را برای ساخت، آموزش و استقرار مدل های هوش مصنوعی ارائه می کنند که زمان و پیچیدگی توسعه را کاهش می دهند.
- پایگاه داده: پیمایش مؤثر در پشته هوش مصنوعی به یک پایگاه داده هوش مصنوعی با کارایی بالا نیاز دارد که داده های ساختاریافته و بدون ساختار را مدیریت کند. سازمان نیاز به پردازش و تحلیل داده های آماده هوش مصنوعی (نماینده، مرتبط، قابل اعتماد و آگاه) در یک پایگاه داده یکپارچه و بلادرنگ هوش مصنوعی دارد تا تضمین شود که تصمیمات هوشمندانه نه تنها بسیار دقیق، بلکه قابل توضیح و درک هستند.
- پلتفرم های مدیریت داده: با توجه به این که هوش مصنوعی به مدیریت کارآمد مجموعه داده های بزرگ نیاز دارد، این پلتفرم ها به سازمان اجازه می دهند تا داده های خود را با خدمات هوش مصنوعی مبتنی بر ابر ادغام و برنامه های هوش مصنوعی را با داده های متفاوت غنی کنند.
- پلتفرم های استقرار مدل[۱۳]: این پلتفرم ها شامل اصول و شیوه های خودکارسازی و ساده سازی چرخه حیات یادگیری ماشین، از جمع آوری داده ها و آموزش مدل گرفته تا استقرار و نظارت است.
- ابزارهای کانتینری سازی و هماهنگ سازی[۱۴]: این ابزارها استقرار برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را مقیاس بندی می کنند و اطمینان می دهند که آن ها بی وقفه و در محیط های مختلف اجرا می شوند.
- ابزارهای نظارت و نگهداری: این ابزارها به سازمان اجازه می دهند تا عملکرد مدل را ردیابی، کنترل نسخه را مدیریت و سیستم های قابل اعتماد را حفظ کنند.
- منابع ابری: مدل های هوش مصنوعی به منابع محاسباتی و ذخیره سازی قابل توجهی نیاز دارند. گنجاندن سرویس های ابری در پشته فناوری، قدرت لازم را برای این مدل ها فراهم می کند. مقیاس پذیری ذاتی زیرساخت ابری کمک می کنند تا سیستم های هوش مصنوعی بدون افت عملکرد یا ایجاد قطعی، با تغییر بار کاری سازگار شوند.
زیرساخت امنیتی
فناوری هوش مصنوعی چالش های امنیتی منحصربه فردی را معرفی می کند که نیاز به استراتژی های جدیدی برای مقابله مؤثر با آن ها احساس می شود. درک ریسک های خاص هوش مصنوعی و ایجاد راهکارهای امنیتی مناسب گام های حیاتی برای یک تحول مسئولانه و قابل اعتماد هستند؛ لذا توجه به زیرساخت امنیتی برای محافظت از مدل های هوش مصنوعی و داده های آموزشی کلیدی است.
مزایای حاصل از توسعه زیرساخت موفق هوش مصنوعی
از آنجایی که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد و بر هر جنبه ای از کسب و کار تأثیر می گذارد، ایجاد زیرساخت مستحکم هوش مصنوعی در حمایت از توسعه و اجرای آن بسیار مهم خواهد بود. زیرساخت هوش مصنوعی قدرت محاسباتی، ذخیره سازی و منابع شبکه ای مورد نیاز برای پردازش سریع مقادیر زیادی از داده ها را فراهم می کند و سیستم های هوش مصنوعی را قادر می سازد تا وظایف را خودکار، پیش بینی ها را بهبود و با سرعت و کارایی بیشتر تصمیم بگیرند. در واقع زیرساخت منابع ضروری را برای توسعه و استقرار ابتکارات هوش مصنوعی فراهم می کند و به سازمان ها اجازه می دهد تا از قدرت یادگیری ماشین و کلان داده ها برای به دست آوردن بینش و تصمیم گیری داده محور استفاده کنند. اهمیت زیرساخت هوش مصنوعی در نقش آن به عنوان تسهیل کننده عملیات موفق نمایان است که به عنوان کاتالیزوری برای نوآوری، کارایی و رقابت عمل می کند. از مزایای توسعه زیرساخت موفق هوش مصنوعی می توان به موارد زیر اشاره کرد:
افزایش مقیاس پذیری
با رشد ابتکارات هوش مصنوعی، حجم داده ها و پیچیدگی مدل های یادگیری ماشین به طور تصاعدی افزایش می یابند. در چنین شرایطی لازم است که زیرساخت هوش مصنوعی برای تطبیق با این رشد مقیاس پذیر شده و تضمین کند که سازمان ها خواسته های آتی را بدون به خطر انداختن عملکرد یا قابلیت اطمینان برآورده می کنند. با توجه به اینکه زیرساخت هوش مصنوعی عمدتاً مبتنی بر ابر است، انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بیشتری را نسبت به زیرساخت فناوری اطلاعات ارائه می دهد و مدیریت مجموعه داده های بزرگ و پیچیدگی محاسباتی هوش مصنوعی را ایده آل می کند.
سرعت بیشتر
سرعت در هوش مصنوعی بسیار مهم است، به ویژه در شرایطی که تصمیم گیری بلادرنگ در اولویت است. به عنوان مثال، وسایل نقلیه خودران باید بتوانند مقادیر زیادی از داده های حسی را بلادرنگ پردازش و با کمترین ریسک در جاده ها حرکت کنند یا پلتفرم های الگوریتمی معاملات سهام باید محاسباتی را در چند ثانیه انجام دهند تا از فرصت های مناسب بازار استفاده کنند. حال آن که زیرساخت هوش مصنوعی معمولاً از سریع ترین فناوری های محاسباتی با کارایی بالا برای تقویت الگوریتم هایی هوش مصنوعی استفاده می کند. این فناوری ها برای پردازش موازی طراحی شده اند، به این معنی که می توانند چندین کار محاسباتی را به طور همزمان انجام دهند؛ به این ترتیب زمان مورد نیاز برای آموزش مدل های هوش مصنوعی به میزان قابل توجهی کاهش می یابد.
کاهش هزینه ها
در حالی که سرمایه گذاری اولیه در زیرساخت هوش مصنوعی می تواند گران باشد، هزینه طولانی مدت توسعه و استقرار برنامه های هوش مصنوعی در زیرساخت فناوری اطلاعات می تواند حتی بالاتر باشد، زیرا این سیستم ها اغلب مقیاس پذیری، کارایی و قدرت پردازش مورد نیاز برای تقویت بار کاری هوش مصنوعی را ندارند، در نهایت منجر به تأخیرکارآمدی و مصرف انرژی بیشتر می شوند که افزایش هزینه های عملیاتی را در پی خواهد داشت. زیرساخت هوش مصنوعی می تواند با استفاده از راه حل های مبتنی بر ابر و بهینه سازی منابع به کاهش هزینه های سخت افزاری، ذخیره سازی و نگهداری کمک کند.
عملکرد بهتر
سیستم های هوش مصنوعی با پشتیبانی زیرساخت قوی می توانند مجموعه داده های وسیعی را پردازش و تحلیل کنند و تصمیم گیری را سرعت دهند. قدرت محاسباتی بالا و پردازش موازی امکان آموزش سریع تر بر روی داده های پیچیده تر را فراهم می کند و در نتیجه مدل های دقیق تری ارائه می شوند که عملکرد آن ها با دسترسی یکپارچه به داده ها بهبود می یابد.
همکاری بیشتر
زیرساخت هوش مصنوعی به دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین امکان می دهد تا پروژه های هوش مصنوعی خود را به اشتراک بگذارند و به طور مؤثرتری اجرا و مدیریت کنند. در این میان ابزارهای MLOps که شامل اصول و شیوه های خودکارسازی و ساده سازی چرخه حیات یادگیری ماشین، از جمع آوری داده ها و آموزش مدل گرفته تا استقرار و نظارت هستند، به تسهیل همکاری بین نقش های مختلف کمک می کنند.
امنیت و انطباق بهتر
با افزایش نگرانی ها در مورد حفظ حریم خصوصی داده ها و الزامات قانونی، یک زیرساخت قوی هوش مصنوعی مدیریت و پردازش امن داده ها را تضمین می کند. همچنین می تواند به انطباق با قوانین قابل اجرا و استانداردهای صنعت کمک کند و از این طریق خطرات قانونی و اعتباری بالقوه را کاهش دهد.
پشتیبانی از قابلیت های هوش مصنوعی مولد
زیرساخت هوش مصنوعی شرکت ها را قادر می سازد تا از پتانسیل هوش مصنوعی مولد استفاده کنند. زیرساخت با ارائه یک محیط امن و مقیاس پذیر برای توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی از نوآوری مسئولانه و در عین حال کنترل بر خروجی ها پشتیبانی می کند. این امر به کسب و کارها اجازه می دهد تا فرصت های جدید را کشف کنند و در عین حال خطرات مرتبط با پیشرفت سریع هوش مصنوعی مولد را کاهش دهند.
تفاوت زیرساخت هوش مصنوعی با زیرساخت فناوری اطلاعات
زیرساخت هوش مصنوعی در طراحی و هدف آن به طور قابل توجهی با زیرساخت فناوری اطلاعات متفاوت است. در حالی که زیرساخت فناوری اطلاعات از طیف وسیعی از وظایف پشتیبانی می کند، زیرساخت هوش مصنوعی به طور خاص برای نیازهای محاسباتی با کارایی بالا طراحی می شود و شامل سخت افزارهای تخصصی به منظور ایجاد قابلیت پردازش موازی است که آموزش کارآمد مدل های هوش مصنوعی را ممکن می سازد. علاوه بر این، زیرساخت هوش مصنوعی بر راه حل های ذخیره سازی مقیاس پذیر و شبکه ای تأکید دارد که می تواند حجم عظیم داده های هوش مصنوعی را مدیریت کند. همچنین دارای پشته های نرم افزاری است که شامل کتابخانه ها و چارچوب های یادگیری ماشینی است،که معمولاً بخشی از تنظیمات استاندارد فناوری اطلاعات نیستند. این تمرکز بر محاسبات با سرعت بالا، مدیریت گسترده داده ها و ابزارهای تخصصی هوش مصنوعی، زیرساخت هوش مصنوعی را به عنوان پایه ای ضروری برای هدایت نوآوری از زیرساخت فناوری اطلاعات متمایز می کند.
همانطور که هوش مصنوعی در حال پیشرفت است، انتخاب زیرساخت مناسب کلیدی برای افزایش مقیاس پذیری، کارایی و انعطاف پذیری برنامه های هوش مصنوعی خواهد بود. با نگاهی به آینده، می توانیم انتظار توسعه زیرساخت هوش مصنوعی را به گونه ای داشته باشیم که هدف آن حفظ حریم خصوصی و رفع تأخیر و چالش های محاسباتی باشد که با افزایش تعداد پارامترها در مدل های بزرگ و همه منظوره هوش مصنوعی شروع می شوند. در توسعه زیر ساخت هوش مصنوعی بیشتر سازمان ها به منظور تنظیم دقیق مدل های هوش مصنوعی ارائه شده توسط ارائه دهندگان ابری، به ارتقای عمده منابع محاسباتی، مدیریت داده ها و ابزارهای امنیتی نیاز دارند. فراتر از زیرساخت، آن ها همچنین باید استراتژی هایی را برای استخدام یا توسعه نیروی کار هوش مصنوعی در نظر بگیرند تا در ساخت و نگهداری سیستم های هوش مصنوعی با کمبود مهارت و استعداد مواجه نشوند.
[۱] Builtin
[۲] AI Stack
[۳] Run AI
[۴] Cloudian
[۵] Aisera
[۶] Hyperstack
[۷] GPU: Graphic Processing Unit
[۸] CPU: Central Processing Unit
[۹] TPU: Tensor Processing Unit
[۱۰] SSD: Solid State Drive
[۱۱] Distributed Systems
[۱۲] Distributed AI Processing
[۱۳] Model Deployment Platforms
[۱۴] Containerization and Orchestration Tools
منابع:
https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/۲۰۲۴/۰۷/۲۸/a-journey-up-and-down-the-ai-stack/
https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-infrastructure
https://www.run.ai/guides/machine-learning-engineering/ai-infrastructure
https://aisera.com/blog/ai-infrastructure/
https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/key-components-of-ai-infrastructure
https://www.ibm.com/think/topics/ai-infrastructure
https://www.solulab.com/a-complete-guide-to-ai-tech-stack/
https://www.redhat.com/en/topics/ai/ai-infrastructure-explained
مقالات مرتبط:
تحول دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی
فرهنگ هوش مصنوعی؛ چیستی و چگونگی
رهبری هوش مصنوعی؛ چیستی و چگونگی
حکمرانی هوش مصنوعی؛ چیستی و چرایی
طراحی استراتژی هوش مصنوعی برای سازمان ها
دیدگاه‌ها ۰
هنوز دیدگاهی ثبت نشده است.