NVIDIA與Supermicro：實現成功的關鍵生成AI技術架構

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解鎖生成式人工智慧的投資回報：成功策略

生成式人工智慧擁有顯著的投資回報潛力，估計每年可達2.6兆至4.4兆美元。然而，這也需要大量的計算資源和基礎設施。加入NVIDIA和Supermicro的專家，揭示如何確定關鍵應用案例並建立一個為成功準備的AI平台。

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將生成式人工智慧整合到商業運營中不僅有益，而且資源消耗龐大，需比以往技術更多的計算、網絡和存儲資源。有效地訪問數據、自定義預訓練模型並大規模運行，需要一個完善的AI硬體和軟體生態系統，並且需具備專業技術專長。

行業專家的見解

NVIDIA的高級產品行銷經理安東尼·拉里賈尼和Supermicro的高級產品行銷經理近藤祐介，在OctoML的共同創辦人兼CEO路易斯·塞澤的主持下，討論如何利用生成式人工智慧的策略。他們探討了關鍵的基礎設施決策、工作負載考量，及如何優化組織的AI策略。

基礎設施與工作負載對齊

將基礎設施與組織需求對齊至關重要。拉里賈尼指出，首要步驟是想像最終目標。“了解基礎設施將支持哪些工作負載。大型基礎模型與即時應用的計算需求差異很大。”

在評估工作負載時，需考慮擴展性。預估潛在的應用需求，無論是批次處理還是即時互動，如聊天機器人。

雲端解決方案 vs. 本地解決方案

生成式人工智慧應用通常需要擴展，這引發了雲端與本地解決方案之間的辯論。近藤強調，這取決於具體的應用案例及所需擴展程度。雲端提供了更大的擴展靈活性；然而，本地解決方案需前瞻性設計及大量初始投資。

“評估你項目的潛在規模。使用GPU雲端是否比自建基礎設施更具成本效益？”他指出，雲端成本正在下降，而計算能力則在提升。

開源與專有模型

越來越多的企業傾向於使用定制化的專業模型。拉里賈尼強調，檢索加強生成等技術使企業能高效利用專有數據，這影響了基礎設施的選擇。定制模型有助於降低訓練成本和時間。

“根據您的特定需求微調基礎模型可提高成本效益和GPU利用率，”近藤補充道。

利用全面的軟體堆疊最大化硬體效能

優化硬體還需一個複雜的軟體堆疊。近藤表示，“大型基礎設施複雜，需要與NVIDIA專家從設計階段開始協作，以確保兼容性。”

打造完整的AI軟體堆疊資源密集，因此NVIDIA已轉型為全堆疊計算公司。Nemo框架作為NVIDIA AI Enterprise平台的一部分，幫助企業在廣泛的基礎設施上最佳化生成式人工智慧模型的構建、自定義和部署。

未來應對大型語言模型的複雜性

隨著大型語言模型（LLMs）的增長，其能量需求也隨之上升。近藤提到，“對於GPU的預期功率正在迅速增加”，這促使創新冷卻解決方案以最佳化能效。而拉里賈尼則指出，出現了新的軟體開發技術，以提高部署效率並保持成本效益和可持續性。

“無論企業規模如何，對於優化系統的需求日益增加，而新的AI應用案例也在不斷涌現，”他說，強調持續優化軟體的必要性。

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