Хотя многие компании считают облако лучшим выбором для обучения и запуска больших приложений ИИ, лишь небольшая часть существующей облачной инфраструктуры на данный момент имеет соответствующие вычислительные мощности, пишет The Wall Street Journal (WSJ). «Сейчас существует довольно большой дисбаланс между спросом и предложением», — сообщил Четан Капур (Chetan Kapoor), директор по управлению продуктами в подразделении AWS EC2. Ниди Чаппелл (Nidhi Chappell), генеральный менеджер Azure AI Infrastructure, отметила наличие «неутолимого» спроса на запуск больших языковых моделей (LLM).
Однако основная часть текущей облачной инфраструктуры не была создана для запуска таких больших и сложных систем. Облако позиционировалось как удобная альтернатива локальным серверам, которую можно легко масштабировать под свои цели с оплатой по факту использования. Большая часть современного облачного пространства состоит из серверов с CPU общего назначения, предназначенных для одновременного выполнения нескольких рабочих нагрузок. И гораздо меньше имеется GPU-серверов и кластеров, оптимизированных для ИИ и больших рабочих нагрузок. При этом AWS, Google, Meta✴ и Microsoft уже увеличили срок эксплуатации имеющегося оборудования с трёх–четырёх до шести лет.
Источник изображения: Google
По словам Капура, оптимизированная для ИИ-нагрузок инфраструктура составляет лишь небольшой процент от общего объёма облачных ресурсов компании, хотя темпы её роста гораздо выше, чем у других сегментов. Капур сообщил, что в течение следующих 12 мес. компания развернёт несколько ИИ-кластеров. Microsoft Azure и Google Cloud Platform заявили WSJ, что тоже работают над тем, чтобы сделать ИИ-инфраструктуру большей частью своего парка. Вместе с тем в Microsoft отметили, что не собираются отказываться от серверов общего назначения, которые по-прежнему ценны для компаний.
А вот Dell ожидает, что высокая стоимость облачных вычислений может подтолкнуть компании к локальному развёртыванию систем. «Существующие экономические модели, в первую очередь, публичной облачной среды, не были оптимизированы для того типа спроса и уровня активности, который мы увидим, когда люди перейдут на ИИ-системы», — заявил технический директор Dell Джон Роес (John Roese). По его словам, в локальной среде компании смогут сэкономить на расходах на сеть и хранение данных. С этим не согласны облачные провайдеры, утверждающие, что у них есть доступные по цене предложения, и что в долгосрочной перспективе on-premise системы обойдутся дороже в связи с необходимостью обновления оборудования.
HPE и вовсе строит собственный публичный облачный сервис для обучения моделей ИИ на базе суперкомпьютера, который будет доступен во второй половине 2023 года. «Он специально создан для крупномасштабных сценариев использования ИИ», — заявил Джастин Хотард (Justin Hotard), исполнительный вице-президент и глава сегмента HPC & AI. Впрочем, поставщики оборудования сходятся во мнении, что ИИ-индустрия всё ещё находится на начальном этапе, и что в конечном итоге решение может быть гибридным, когда только часть вычислений будет выполняться в облаке.
Источник:
