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訓練AI究竟是在本地還是云端更好呢

戴爾企業(yè)級解決方案 ? 來源:戴爾企業(yè)級解決方案 ? 2024-07-19 10:59 ? 次閱讀
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急得滿頭大汗的小王看向悠閑喝茶的小李道:你怎么不緊不慢的?剛剛主任發(fā)的緊急任務做完了?

小李得意的說:這年頭,偷偷用一下AI就搞定啦~

一旁的小張插進來:你還敢用!不怕安全部門找你??!

小王聽罷,還是老老實實埋頭苦干吧。

隨著各種AI“超級助手”的不斷升級,各行各業(yè)的員工使用其幫助提高工作效率的比例可能比想象中高得多。

根據微軟和領英聯合開展的一項調查顯示,自今年5月起到過去的6個月里,全球78%的知識型員工秘密地將自己的AI工具(BYOAI)帶入到工作中,且這一現象在中小型公司中更為常見(80%)。

雖然這種方式提高了效率,但難以忽視一些關鍵信息被放在公共模型中帶來的?險。幸運的是,眾多企業(yè)意識到采用人工智能的重要性,將重點轉向通過實施AI實現利益最大化的發(fā)展戰(zhàn)略。不過,在進行訓練階段又陷入了兩難:究竟在本地,還是云端更好呢?

有些企業(yè)選擇了云——能夠動態(tài)調整計算資源以適應訓練變化的靈活性給眾多管理者會心一擊。其次,云端配備的高性能GPU、TPU等加速器,能夠高效處理大規(guī)模數據集和復雜模型,加快訓練速度;易于訪問與協(xié)作、通常集成了多種自動化工具和服務的云平臺也極大地簡化了開發(fā)流程;并且,由于無需維護硬件設施,在云端訓練AI更具經濟效益。

但是,在云端訓練的缺點也不少:數據傳輸時可能消耗大量的時間和帶寬;盡管采取嚴格的安全措施,卻仍有隱私泄露的風險;當網絡延遲或中斷時,可能中斷訓練過程,影響效率;對于高度定制化的軟硬件需求有一定限制,且在模型訓練好后,將模型部署到本地或其他環(huán)境時,可能會遇到兼容性和優(yōu)化問題。

于是,一些企業(yè)選擇可以更好地控制數據與成本,具有網絡獨立性,可完全根據需求定制化硬件和軟件環(huán)境,并可直接監(jiān)控和調試訓練過程、能夠無懼延遲及時反饋問題的本地部署。

然而,本地訓練同樣存在一些問題——硬件資源固定、計算資源有限;需要定期維護與升級設備,增加額外的時間和成本負擔;進行大規(guī)模訓練時可能增加能源消耗和冷卻成本;不便于協(xié)作等。

同時兼顧云和本地優(yōu)勢的混合云,或是最優(yōu)選。

采用混合云訓練AI的一般步驟和考慮因素有:

●架構設計:設計一個能夠跨越本地數據中心和公有云的混合云架構至關重要。通常涉及構建或利用現有的Kubernetes集群,確保本地集群與云服務商的容器服務兼容。

●數據管理與遷移:使用數據同步工具或服務在本地與云端之間高效地移動或緩存數據,確保數據一致性的同時,也能根據訓練需求動態(tài)調整數據位置。

●模型開發(fā)與訓練:在本地或云上開發(fā)AI模型,利用云服務商提供的AI開發(fā)平臺和工具進行模型訓練??梢栽诒镜剡M行初步測試和調試,然后利用公有云的彈性GPU資源進行大規(guī)模并行訓練。

●彈性資源擴展:根據訓練任務的需求,動態(tài)擴展公有云商的計算資源。如在需要大量計算是自動或手動增加云上GPU實例的數量,訓練完成后釋放資源以降低成本。

●模型推理與部署:訓練好的模型可以在混合環(huán)境中部署,既可以在本地進行低延遲推理,也可以部署到公有云上,利用云服務的全球分布特性服務于不同地區(qū)的用戶。

●監(jiān)控與優(yōu)化:實施全面的監(jiān)控系統(tǒng),跟蹤模型訓練過程中的資源使用情況、性能指標和成本消耗,不斷優(yōu)化模型訓練效率和成本效益。

●安全與合規(guī):確保在整個混合云架構中實施嚴格的數據加密、訪問控制和合規(guī)措施,特別是在數據傳輸和存儲過程中,保護敏感信息不被泄露。

打通云上云下

讓“魚和熊掌兼得”

作為業(yè)界最靈活,最安全和高效的橫向擴展文件存儲平臺之一,PowerScale是戴爾AI解決方案整體架構中最重要的基礎。聚合了多個節(jié)點的性能,PowerScale可以完全滿足AI的存儲性能需求,不僅能夠增強模型訓練加載GPU的性能,同時還能提供先進的、經過驗證的可用性、數據保護、安全性和多租戶等功能。并且,由于能夠輕松擴充數十PB,可大量并發(fā)、就地分析、自動分層和簡單管理,PowerScale對于基于文本的模型訓練或推理沒有明顯的瓶頸,十分適合AI模型訓練。

此外,為了解決公司因多年來在數據中心、邊緣和云部署中構建和使用多種不同類型的存儲、存儲設備而導致的“同時跨多個位置管理數據”難題,戴爾還全面推出了適用于Azure的戴爾APEX文件存儲,不僅彌合了云存儲和AI驅動的見解之間的巨大差距,還支持靈活支付費用,為用戶提供極大的便利。

適用于Azure的戴爾APEX文件存儲的核心是戴爾PowerScale OneFS,通過將這個高性能橫向擴展文件存儲解決方案引入Azure云,戴爾使用戶能夠更有效地整合和管理數據,降低存儲成本并增強數據保護和安全性,同時利用原生云AI工具更快地獲得見解。

通過SyncIQ本機復制,它可將文件數據從本地設備快速、無風險、策略驅動地遷移到云。由于OneFS軟件平臺在本地和Azure中是相同的,因此用戶無需對底層存儲架構進行任何更改。一旦進入云,IT團隊就會使用他們已熟悉的用戶界面、命令執(zhí)行界面(CLI)、API界面和身份管理,方便企業(yè)利用現有技能,減少管理數據和技術架構所花費的時間,降低管理復雜性。

適用于Azure的APEX文件存儲可在單個命名空間中支持多達18個節(jié)點和5.6PiB,可提供可擴展性和靈活性,同時又不犧牲管理的簡易性,并可實現:

● 集群性能提高6倍

● 命名空間大至11倍

● 每個卷最多可增加23倍快照

● 集群彈性提高2倍

● 橫向擴展到252個節(jié)點

另外,APEX文件存儲直接與多種最常見的AI工具(包括Azure AI Studio)集成,利用原生AI工具來支持最苛刻的工作負載。適用于Azure的戴爾APEX文件存儲專為混合云和云爆發(fā)用例而設計,無論是傳統(tǒng)IT工作負載還是尖端的人工智能應用程序,它都具有最高的AI規(guī)模性能,將AI工作負載推向創(chuàng)新和效率的新高度。

結 語

在數字技術快速發(fā)展的時代,多云策略的需求從未如此明顯。通過更加靈活、安全、高效的解決方案,企業(yè)不僅能夠從容應對挑戰(zhàn),還能以前所未有的速度驅動業(yè)務增長。作為行業(yè)領導者,戴爾科技將繼續(xù)以領先的創(chuàng)新、全面的服務,幫助企業(yè)更好地適應AI時代。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:訓練AI在本地還是云端?

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