Tweet
Trong khóa huấn luyện này, chúng ta sẽ tìm hiểu về phần cứng tính toán cần thiết để vận hành các khối lượng công việc AI/ML (Artificial Intelligence / Machine Learning). Nội dung tập trung vào các công nghệ phần cứng cốt lõi hỗ trợ AI/ML, bao gồm Cisco Unified Computing System (UCS), tầm quan trọng của GPU, cũng như các cơ chế chia sẻ tài nguyên tính toán nhằm mang lại hiệu năng cao với chi phí hợp lý. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ bàn về TCO (Total Cost of Ownership) trong AI/ML và những nền tảng cơ bản của AI/ML clustering. Tổng quan về Hạ tầng Tính toán
Doanh nghiệp ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau đang nhận ra sức mạnh của AI/ML. Các nhà khoa học dữ liệu (data scientists) sử dụng tập dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình AI/ML. Một khi được huấn luyện, các mô hình này có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe, sản xuất, thương mại, đến các dịch vụ số.
Để đáp ứng các nhu cầu này, Cisco cung cấp nhiều lựa chọn nền tảng hạ tầng, bao gồm:
Những nền tảng này phù hợp cho cả training và inference của AI/ML, đồng thời có thể triển khai ở data center hoặc edge. Quản lý Hạ tầng Hợp Nhất
Cisco cung cấp giải pháp quản lý hợp nhất thông qua:
Hai công cụ này giúp loại bỏ silo, cung cấp mô hình vận hành thống nhất từ data center đến edge, đồng thời:
Để tận dụng hiệu quả hạ tầng phần cứng, doanh nghiệp triển khai ảo hóa thông qua OpenShift và Kubernetes, cho phép trừu tượng hóa tài nguyên hạ tầng. Trên đó, các công cụ AI như PyTorch và NVIDIA AI hỗ trợ triển khai và quản lý mô hình.
Hệ sinh thái này còn tích hợp NVIDIA NGC – một kho dịch vụ AI trên cloud, bao gồm:
Generative AI mở ra khả năng:
Tuy nhiên, để khai thác trọn vẹn tiềm năng này, doanh nghiệp cần một hạ tầng mạnh mẽ, tối ưu, được thiết kế chuyên biệt cho AI/ML.
👉 Đây là bức tranh nền tảng về hạ tầng tính toán cho AI/ML. Trong các bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào từng thành phần: từ GPU, clustering, đến TCO, và các kiến trúc triển khai tối ưu.
Doanh nghiệp ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau đang nhận ra sức mạnh của AI/ML. Các nhà khoa học dữ liệu (data scientists) sử dụng tập dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình AI/ML. Một khi được huấn luyện, các mô hình này có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe, sản xuất, thương mại, đến các dịch vụ số.
Để đáp ứng các nhu cầu này, Cisco cung cấp nhiều lựa chọn nền tảng hạ tầng, bao gồm:
- Cisco UCS C-Series Rack Server
- Cisco UCS X-Series Servers
- Cisco UCS Converged Infrastructure FlashStack
- Cisco UCS Converged Infrastructure FlexPod
- Cisco UCS Hyperconverged Infrastructure
Những nền tảng này phù hợp cho cả training và inference của AI/ML, đồng thời có thể triển khai ở data center hoặc edge. Quản lý Hạ tầng Hợp Nhất
Cisco cung cấp giải pháp quản lý hợp nhất thông qua:
- Cisco Nexus Dashboard
- Cisco Intersight (nền tảng quản lý dựa trên cloud)
Hai công cụ này giúp loại bỏ silo, cung cấp mô hình vận hành thống nhất từ data center đến edge, đồng thời:
- Giảm chi phí vận hành.
- Tăng tốc xử lý sự cố bằng phân tích và tự động hóa chủ động.
Để tận dụng hiệu quả hạ tầng phần cứng, doanh nghiệp triển khai ảo hóa thông qua OpenShift và Kubernetes, cho phép trừu tượng hóa tài nguyên hạ tầng. Trên đó, các công cụ AI như PyTorch và NVIDIA AI hỗ trợ triển khai và quản lý mô hình.
Hệ sinh thái này còn tích hợp NVIDIA NGC – một kho dịch vụ AI trên cloud, bao gồm:
- NVIDIA NeMo và BioNeMo: phục vụ mô hình ngôn ngữ và khoa học sự sống.
- NVIDIA Riva Studio: tập trung vào xử lý giọng nói và hội thoại.
- NGC Private Registry: chia sẻ an toàn các phần mềm AI độc quyền.
Generative AI mở ra khả năng:
- Biến văn bản thành hình ảnh.
- Tạo giọng nói chân thực.
- Hỗ trợ nghiên cứu khoa học và phát triển sản phẩm.
Tuy nhiên, để khai thác trọn vẹn tiềm năng này, doanh nghiệp cần một hạ tầng mạnh mẽ, tối ưu, được thiết kế chuyên biệt cho AI/ML.
👉 Đây là bức tranh nền tảng về hạ tầng tính toán cho AI/ML. Trong các bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào từng thành phần: từ GPU, clustering, đến TCO, và các kiến trúc triển khai tối ưu.
Attached Files