Подробное руководство по облачной инфраструктуре для ИИ-проектов
→ Хабр
Статья объясняет, как вычислительные ресурсы, системы хранения и сетевые технологии влияют на производительность AI-проектов и почему понимание этой инфраструктуры даёт конкурентное преимущество.
⭕️ Вычисления — основа AI:
- GPU: NVIDIA Blackwell (2024) — двойные кристаллы, вдвое большая пропускная способность памяти (8 ТБ/с)
- TPU: Google Trillium — удвоенный объем памяти и пропускная способность, на 67% энергоэффективнее
- CPU получают специализированные AI-инструкции (Intel AMX), оптимизированную память и интеграцию с гетерогенными системами
🔸 Хранение данных — топливо для AI:
- Производительность хранения часто становится критическим узким местом
- Медленное соединение между хранилищем и GPU может голодать вычислительные ресурсы
- Оптимизации: NVMe, высокоскоростные сети, RDMA, многоуровневое хранение
◾️ Сети — система кровообращения:
- Межкоммуникация GPU: NVLink (для прямого соединения GPU) и Infiniband (для распределенных систем)
- RDMA и GPUDirect — технологии прямой передачи данных между хранилищем и GPU, минуя CPU
- DPU и SmartNIC разгружают сетевые операции с CPU, освобождая ресурсы для вычислений
🔹 AI-фреймворки — связующее звено:
- JAX — https://jax.readthedocs.io/ — функциональное программирование, отличная производительность на TPU
- PyTorch — https://pytorch.org/ — простой API, мощная экосистема, превосходен на GPU
→ Хабр
Статья объясняет, как вычислительные ресурсы, системы хранения и сетевые технологии влияют на производительность AI-проектов и почему понимание этой инфраструктуры даёт конкурентное преимущество.
⭕️ Вычисления — основа AI:
- GPU: NVIDIA Blackwell (2024) — двойные кристаллы, вдвое большая пропускная способность памяти (8 ТБ/с)
- TPU: Google Trillium — удвоенный объем памяти и пропускная способность, на 67% энергоэффективнее
- CPU получают специализированные AI-инструкции (Intel AMX), оптимизированную память и интеграцию с гетерогенными системами
🔸 Хранение данных — топливо для AI:
- Производительность хранения часто становится критическим узким местом
- Медленное соединение между хранилищем и GPU может голодать вычислительные ресурсы
- Оптимизации: NVMe, высокоскоростные сети, RDMA, многоуровневое хранение
◾️ Сети — система кровообращения:
- Межкоммуникация GPU: NVLink (для прямого соединения GPU) и Infiniband (для распределенных систем)
- RDMA и GPUDirect — технологии прямой передачи данных между хранилищем и GPU, минуя CPU
- DPU и SmartNIC разгружают сетевые операции с CPU, освобождая ресурсы для вычислений
🔹 AI-фреймворки — связующее звено:
- JAX — https://jax.readthedocs.io/ — функциональное программирование, отличная производительность на TPU
- PyTorch — https://pytorch.org/ — простой API, мощная экосистема, превосходен на GPU