Операційні виклики в сучасній інфраструктурі штучного інтелекту

Коли платформи штучного інтелекту зростають у масштабах, багато обмежуючих факторів вже не пов’язані з проєктуванням моделей або алгоритмічною продуктивністю, а стосуються роботи підлягаючої інфраструктури. GPU-акселератори є ключовими компонентами і відповідають за значну частину загальних витрат системи, що робить їх безперервну доступність і стабільну роботу критично важливими для продуктивності та ефективності всієї платформи. Однак апаратні збої, проблеми з драйверами та конфігурацією трапляються періодично, зменшуючи доступну потужність.

Ці виклики стають більш помітними в великих середовищах, які працюють безперервно, таких як AI Factories, де інфраструктура повинна працювати з високою завантаженістю протягом тривалих проміжків часу. У таких системах навіть короткі збої на апаратному рівні безпосередньо призводять до втрат потужності та зниження доходу. Внаслідок цього, надійність і керованість фізичної інфраструктури стали основними питаннями в проєктуванні та експлуатації сучасних систем штучного інтелекту. Ця стаття розгляне, чому автоматизація bare metal стала настільки критично важливою для інфраструктури штучного інтелекту, і підкреслить, як Canonical MAAS може бути рішенням для AI Factories.

AI Factories: програмне забезпечення для хмари й апаратне забезпечення bare metal

AI Factories – це великомасштабні середовища штучного інтелекту, розроблені для безперервної роботи, перетворюючи дані та обчислювальні потужності на моделі, прогнози або згенерований контент. Вони зазвичай створені, щоб максимізувати пропускну здатність з дорогого апаратного забезпечення і підтримувати постійний потік навчальних і відправних навантажень. Цей термін відносно новий і описує клас розгортань, де ефективність, повторюваність та стійка завантаженість є основними цілями проєктування.

З архітектурної точки зору, AI Factories є хмароорієнтованими на рівні програмного забезпечення. Робочі навантаження зазвичай контейнеризуються та оркеструються за допомогою Kubernetes, що забезпечує планування, ізоляцію та автоматизацію завдань штучного інтелекту. У той же час ці середовища часто покладаються на прямий доступ до фізичних серверів для задоволення вимог до продуктивності. Віртуалізацію зазвичай уникають, щоб зберегти низьку затримку, повний доступ до GPU та високошвидкісну мережу. Результатом є багатошарова архітектура, в якій програмне забезпечення для хмари залежить від стабільного, послідовного та ефективно керованого базового апаратного забезпечення.

Роль автоматизації bare metal в інфраструктурі штучного інтелекту

В цих середовищах з щільним розміщенням GPU, проблеми з апаратним забезпеченням і низькорівневим програмним забезпеченням не є винятковими подіями, а є очікуваними операційними умовами. Апаратні збої, проблеми з несумісністю драйверів, помилки на рівні ядра та зміщення конфігурацій відбуваються регулярно і призводять до непрацюючих машин, зазвичай на тривалий час. Якщо відновлення та повторне налаштування залежать від ручного втручання, ці збої безпосередньо ведуть до тривалого простою та зменшення потужності апаратного забезпечення – тому тут і приходить на допомогу автоматизація bare metal.

Автоматизація bare metal стосується автоматичного надання, конфігурації та управління життєвим циклом фізичних серверів. Це включає розгортання операційних систем, налаштування та перевірку апаратного забезпечення. Це дозволяє командам інфраструктури підтримувати узгоджений та здоровий інвентар, легко повторно налаштовувати вузли та відновлюватися з апаратних або системних збоїв з мінімальним ручним втручанням. Завдяки автоматизації bare metal організації можуть розглядати фізичні сервери як гнучкі ресурси, обмежуючи операційний вплив апаратних збоїв і підтримуючи вищий рівень ефективної потужності на всій платформі штучного інтелекту.

Canonical MAAS як основа для операцій AI Factories

Апаратне забезпечення як ресурси для хмари

Canonical MAAS забезпечує спосіб управління апаратною інфраструктурою з тими ж очікуваннями автоматизації та еластичності, що й на платформах хмари. Це перетворює фізичні сервери на програмовані ресурси, які можуть бути надані, повторно сконфігуровані та переналаштовані через автоматизовані робочі процеси, а не ручні процеси. Підтримка інструментів Infrastructure as Code, таких як Terraform, забезпечує повну інтеграцію з рештою інфраструктури штучного інтелекту.

Ця гнучкість особливо добре підходить для середовищ AI, де апаратне забезпечення повинно бути швидко виведено в аферу, надійно відновлене після збоїв і переназначене, коли змінюються вимоги до навантаження.

Прогнозоване управління життєвим циклом

Вузли постійно доступні з MAAS через контролер управління платою (BMC), що забезпечує надвбудований канал, який дозволяє MAAS контролювати живлення та весь життєвий цикл вузлів:

• Виявлення: Нові машини виявляються та додаються до інвентарю
• Комісія: Виявлення апаратних можливостей машин (ЦП, пам’ять, мережеві інтерфейси, диски тощо)
• Розгортання: Розгортання операційної системи за допомогою PXE-завантаження на машині
• Переназначення: Звільнення машини, щоб її можна було повторно використовувати

MAAS спілкується з вузлами через контролер управління платою (BMC), який управляє всім життєвим циклом машин, забезпечуючи автоматичне надання, відновлення та переробку серверів, і дозволяючи несправним або неправильно налаштованим вузлам повернутися до роботи з мінімальними затримками.

Критичним аспектом цієї моделі є перевірка апаратного забезпечення та управління здоров’ям. MAAS підтримує тестування апаратних засобів як частину процесу, що дозволяє перевірити системи перед тим, як їх встановлять в експлуатацію. Це зменшує ймовірність введення несправних компонентів в активні кластері штучного інтелекту. Регулярне тестування та моніторинг здоров’я апаратного забезпечення допомагають виявити деградацію або приховані збої з часом, що дозволяє проводити профілактичне обслуговування замість реактивного відновлення.

Всі ці можливості допомагають забезпечити стабільність і передбачуваність фізичного рівня.

Основи для Kubernetes на bare metal

Як постачальник bare metal хмари, MAAS може служити фізичною хмарою під Kubernetes. Це доповнює оркестрацію навантаження, забезпечуючи доступність та узгодженість підлягаючого апаратного забезпечення. MAAS повністю інтегрований з Juju. Ця комбінація забезпечує повну оркестрацію системи, дозволяючи координацію управління фізичними машинами та навантаженнями.

Операції інфраструктури та повернення інвестицій

Є багато факторів, які впливають на ефективність інфраструктури штучного інтелекту. Планування та управління навантаженнями впливають на продуктивність, але доступність апаратного забезпечення в основному обумовлена операціями інфраструктури. Таким чином, загальний вихід платформи штучного інтелекту залежить від стабільної доступності апаратного забезпечення та ідеальної координації з управлінням навантаженнями. Повільне надання, непослідовні конфігурації та довгі процеси відновлення зменшують ефективну потужність і підвищують вартість одиниці виходу AI.

Автоматизуючи надання bare metal та управління життєвим циклом, команди інфраструктури можуть зменшити простої, покращити узгодженість і зберегти більше акселераторів у продуктивному використанні. Таким чином, поліпшення в операціях інфраструктури безпосередньо перетворюються на вищу завантаженість і кращий повернення інвестицій.

Для організацій, які експлуатують великі платформи штучного інтелекту, включаючи AI Factories, автоматизація bare metal є ключовим фактором економічної ефективності системи. Kubernetes забезпечує оркестрацію навантаження, але автоматизоване управління bare metal визначає, наскільки надійно інфраструктура штучного інтелекту може приносити цінність.