Разблокировка ROI с помощью генеративного ИИ: стратегии для успеха
Генеративный ИИ обладает значительным потенциалом по возврату инвестиций, который оценивается от 2,6 до 4,4 триллионов долларов в год по всем отраслям. Однако это требует значительных вычислительных ресурсов и инфраструктуры. Присоединяйтесь к экспертам NVIDIA и Supermicro, которые расскажут, как определить ключевые случаи использования и создать платформу, готовую к ИИ для достижения успеха.
Смотрите бесплатно по запросу сейчас
Внедрение генеративного ИИ в бизнес-процессы не только полезно, но и ресурсоемко, требуя больше вычислительных мощностей, сетевых ресурсов и хранилищ, чем предыдущие технологии. Эффективный доступ к данным, настройка заранее обученных моделей и их масштабное использование требует комплексной экосистемы аппаратного и программного обеспечения, а также специализированной технической экспертизы.
Мнения экспертов отрасли
Энтони Лариджани, старший менеджер по маркетингу продуктов в NVIDIA, и Юсуке Кондо, старший менеджер по маркетингу продуктов в Supermicro, обсуждают стратегии использования генеративного ИИ в разговоре, модератором которого выступает Луис Сезе, сооснователь и CEO OctoML. Они рассматривают ключевые решения по инфраструктуре, особенности рабочих нагрузок и оптимизацию стратегий ИИ для вашей организации.
Согласование инфраструктуры и рабочих нагрузок
Согласование инфраструктуры с потребностями организации имеет первостепенное значение. По словам Лариджани, первым шагом является представление конечных целей. "Понять, какие рабочие нагрузки инфраструктура должна поддерживать. Для масштабных базовых моделей и приложений в реальном времени вычислительные требования существенно различаются."
При оценке рабочих нагрузок учитывайте масштабируемость. Оцените потенциальный спрос приложений, будь то пакетная обработка или взаимодействия в реальном времени, такие как чат-боты.
Облачные и локальные решения
Приложения генеративного ИИ часто требуют масштабирования, что вызывает споры о том, что выбрать: облачные или локальные решения. Кондо подчеркивает, что это зависит от конкретных случаев использования и необходимых масштабов. Облако предлагает большую гибкость для масштабирования, однако локальные решения требуют дальновидности и значительных первоначальных инвестиций.
"Оцените потенциальный масштаб вашего проекта. Более ли это экономически эффективно использовать облачные GPU по сравнению со строительством собственной инфраструктуры?" - спрашивает он, отмечая, что затраты на облачные услуги снижаются, в то время как вычислительная мощность растет.
Открытые против проприетарных моделей
Наблюдается растущая тенденция к кастомизированным, специализированным моделям внутри предприятий. Лариджани отмечает, что такие техники, как генерация с использованием извлечения, позволяют компаниям эффективно использовать собственные данные, что влияет на выбор инфраструктуры. Настройка моделей снижает затраты на обучение и время.
"Тонкая настройка базовых моделей в соответствии с вашими специфическими потребностями улучшает как экономию расходов, так и использование GPU," добавляет Кондо.
Максимизация аппаратных ресурсов с комплексным программным стеком
Оптимизация аппаратного обеспечения также включает сложный программный стек. Кондо отмечает: "Инфраструктура большого масштаба сложна и требует сотрудничества с экспертами NVIDIA с самого начального этапа, чтобы обеспечить совместимость."
Создание полного программного стека ИИ требует значительных ресурсов, что объясняет, почему NVIDIA преобразовалась в компанию полного стека вычислений. Фреймворк Nemo, часть платформы NVIDIA AI Enterprise, помогает компаниям оптимально создавать, настраивать и внедрять модели генеративного ИИ по обширным инфраструктурам.
Подготовка к сложностям больших языковых моделей
С увеличением больших языковых моделей (LLM) растут и их энергетические потребности. Кондо отмечает: "Ожидаемая мощность для GPU стремительно увеличивается," что требует инноваций в системах охлаждения для оптимизации энергоэффективности. Кроме того, Лариджани указывает на новые методы разработки программного обеспечения, которые повышают эффективность развертывания при сохранении экономичности и устойчивости.
"Существует растущий спрос на оптимизированные системы, вне зависимости от размера бизнеса, и новые случаи использования ИИ часто появляются," - говорит он, подтверждая необходимость постоянной доработки программного обеспечения.
Рейтинг
