Artificial intelligence

Nvidia đặt cược vào cơ sở phần mềm doanh nghiệp AI

Đám mây công cộng đã đóng vai trò là một lối tắt chính để tạo ra các dự án AI doanh nghiệp trong những năm gần đây, đặc biệt là trong thời kỳ đại dịch. Có dữ liệu kiểm tra? Cần tạo một mô hình? Mọi thứ bạn cần đều có thể được tìm thấy trong một đám mây công cộng như AWS hoặc Google Cloud hoặc Microsoft Azure. Nhưng hãy nhìn ra, những người hâm mộ đám mây. Có thể có một sự hồi sinh của điện toán tại chỗ cho AI đến với một doanh nghiệp gần bạn. Nói rằng việc dân chủ hóa AI là cần thiết để áp dụng rộng rãi, gã khổng lồ chip GPU Nvidia đã tung ra phần mềm có tên Nvidia AI Enterprise vào tính khả dụng chung. Công ty cũng đã xây dựng mối quan hệ đối tác với VMware (vSphere) và Domino Data Labs để tạo ra một nhóm phần mềm dành riêng cho AI để cho phép các tổ chức doanh nghiệp đưa các triển khai AI của họ lên các máy chủ tiêu chuẩn ngành trong các trung tâm dữ liệu tại chỗ. Thông báo của Nvidia về cơ bản thừa nhận rằng sự tăng trưởng cơ sở hạ tầng và phần cứng AI lớn nhất trong vài năm tới sẽ là tại chỗ. Điều đó được hỗ trợ bởi một báo cáo nghiên cứu thị trường gần đây từ công ty phân tích Omdia. Theo Jonathan Cassell, nhà phân tích chính về máy tính tiên tiến tại Omdia. Cassell nói: “Cho đến nay, việc triển khai các dự án AI trên đám mây đã dễ dàng hơn cho các công ty. “Bạn có thể thiết lập và chạy nhanh chóng. Nhưng trung tâm dữ liệu tại chỗ sẽ không biến mất. ” Omdia dự báo rằng doanh thu của bộ xử lý AI tại trung tâm dữ liệu tại chỗ sẽ tăng với tốc độ CAGR (tốc độ tăng trưởng kép hàng năm) là 78% từ năm 2020 đến năm 2026, cao hơn gấp đôi so với mức dự kiến ​​(36%) đối với lĩnh vực đám mây. Chắc chắn, cơ sở ban đầu nhỏ của việc triển khai tại chỗ chiếm một phần trong tỷ lệ tăng trưởng cao ở phía tại chỗ. Các yếu tố thúc đẩy khác là nhu cầu của một số ngành nhất định phải tiến lên với các dự án AI trong khi vẫn duy trì công việc đó tại chỗ. Ví dụ, một số ngành như tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe có thể phải đối mặt với môi trường quy định nghiêm ngặt khiến việc giữ dữ liệu và xử lý AI tại chỗ được ưu tiên hơn. Trong các trường hợp khác, các lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật có thể ảnh hưởng đến các tổ chức lựa chọn triển khai AI tại chỗ. Đối với một số ngành, độ trễ dữ liệu có thể đóng một yếu tố trong quyết định của các công ty trong việc duy trì khối lượng công việc AI trong nhà. Đám mây ở quá xa so với nơi dữ liệu được tạo ra, vì vậy tốt hơn nên thực hiện xử lý AI ở rìa nơi dữ liệu tồn tại. Cassell cho biết, thông báo của Nvidia cung cấp một con đường dễ dàng hơn cho các tổ chức muốn triển khai AI tại chỗ. Ông nói: “Có rất nhiều thách thức để triển khai AI trong môi trường trung tâm dữ liệu. “Nó đòi hỏi một mức độ chuyên môn công bằng. Nvidia đang cố gắng làm cho toàn bộ quy trình đơn giản hơn cho khách hàng doanh nghiệp… công ty muốn đưa toàn bộ quy trình triển khai AI vào lĩnh vực ảo hóa tiêu chuẩn mà bạn thấy trong các trung tâm dữ liệu. ” Manuvir Das là người đứng đầu mảng điện toán doanh nghiệp tại Nvidia. Trong một cuộc họp báo về phần mềm AI dành cho doanh nghiệp của công ty, ông cho biết nó nhắm đến hai đối tượng: các nhà khoa học dữ liệu, những người có được tất cả các công cụ và khuôn khổ mà họ mong đợi cho AI; và các quản trị viên CNTT, những người sẽ làm việc trong môi trường VMware quen thuộc. SDK (bộ công cụ phát triển phần mềm) có tên Rapids Data Science tối ưu hóa các khuôn khổ bao gồm TensorFlow và Pytorch cho GPU Nvidia để chúng có thể chạy nhanh hơn. Sự hợp tác với Domino Data Labs, công ty cung cấp nền tảng MLOps, sẽ cung cấp các công cụ cần thiết để thực hiện quy trình làm việc từ đầu đến cuối của AI, từ thu thập dữ liệu đến triển khai và sản xuất mô hình. Điều này bao gồm quản trị và báo cáo; hoạt động mô hình; khả năng tái tạo và hợp tác; và cơ sở hạ tầng tự phục vụ, có thể mở rộng. Domino Data Labs cung cấp một lớp ở giữa phần mềm Nvidia và bất kỳ số lượng công cụ, gói, ngôn ngữ, nguồn dữ liệu và hệ thống nào khác mà một doanh nghiệp có thể đã có, bao gồm Python, R, SAS, Snowflake, SQL, Jupyter, DataRobot, Spark và Amazon SageMaker. Nhưng Nvidia là một công ty phần cứng, phải không? Chuyên môn và nền tảng của Nvidia là trên các đơn vị xử lý đồ họa – các bộ đồng xử lý ban đầu được phát triển để xử lý đồ họa tốt hơn và cũng được sử dụng cho các tính toán chuyên sâu theo yêu cầu của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tương tự khác. Việc phát triển phần mềm cho AI sẽ không chỉ là một dự án phụ của một công ty như vậy để giúp họ bán được nhiều GPU hơn? Theo Das thì không. “Đây hoàn toàn không phải là một dự án phụ,” Das nói. “Chúng tôi tin rằng đây là một hoạt động kinh doanh quan trọng đối với Nvidia trong tương lai… Chúng tôi nghĩ rằng có một cơ hội đáng kể ở đây mà tách biệt với phần cứng.” Dữ liệu và lương Analytics tăng nhiệt trong nền kinh tế phục hồiNhững Điều CIO Cần Biết Về Công Nghệ Cơ Sở Dữ Liệu Đồ Thị

Back to top button