تضيف Nvidia وظائف لإدارة الذكاء الاصطناعي المتطورة
تتمتع Nvidia بالفعل بسمعة عالمية وتحتل المرتبة الأولى في الحصة السوقية لصنع وحدات معالجة رسومات عالية الجودة (GPU) لعرض الصور والفيديو والرسوم المتحركة ثنائية أو ثلاثية الأبعاد للعرض.
في الآونة الأخيرة، استخدمت نجاحها للمغامرة في مجال تكنولوجيا المعلومات، ولكن دون صنع الأجهزة.
بعد مرور عام على إطلاق الشركة Nvidia Fleet Command، وهي خدمة قائمة على السحابة لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وإدارتها وتوسيع نطاقها على الحافة، أطلقت ميزات جديدة تساعد في معالجة المسافة بين هذه الخوادم من خلال تحسين إدارة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي المتطورة حول العالم.
عالم.
حوسبة الحافة هي نظام حوسبة موزع بمجموعته الخاصة من الموارد التي تسمح بمعالجة البيانات بالقرب من أصلها بدلاً من الاضطرار إلى نقلها إلى سحابة مركزية أو مركز بيانات.
تعمل الحوسبة المتطورة على تسريع عملية التحليل عن طريق تقليل وقت الاستجابة المتضمن في نقل البيانات ذهابًا وإيابًا. تم تصميم Fleet Command لتمكين التحكم في عمليات النشر هذه من خلال واجهته السحابية.
كتب تروي إستس، مدير تسويق المنتجات في Nvidia، في منشور بالمدونة: “في عالم الذكاء الاصطناعي، المسافة ليست صديقة للعديد من مديري تكنولوجيا المعلومات”.
“على عكس مراكز البيانات، حيث يتم دمج الموارد والموظفين، تحتاج المؤسسات التي تنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة إلى النظر في كيفية إدارة الطبيعة المتطرفة للبيئات المتطورة.”
الاستغناء عن زمن الوصول في عمليات النشر عن بُعد
في كثير من الأحيان، يصعب جعل العقد التي تربط مراكز البيانات أو السحابة ونشر الذكاء الاصطناعي عن بعد بالسرعة الكافية لاستخدامها في بيئة الإنتاج.
مع الكم الهائل من البيانات التي تتطلبها تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يتطلب الأمر شبكة عالية الأداء وإدارة بيانات لجعل عمليات النشر هذه تعمل بشكل جيد بما يكفي لتلبية اتفاقيات مستوى الخدمة.
قالت أماندا سوندرز، كبيرة مديري فيديو الذكاء الاصطناعي في Nvidia، لموقع VentureBeat: “يمكنك تشغيل الذكاء الاصطناعي في السحابة”. “
ولكن عادةً ما يستغرق وقت الاستجابة لإرسال الأشياء ذهابًا وإيابًا – حسنًا، لا تحتوي الكثير من هذه المواقع على اتصالات شبكة قوية؛ قد يبدو أنهم متصلون، لكنهم غير متصلين دائمًا.
يسمح لك Fleet Command بنشر هذه التطبيقات على الحافة مع الحفاظ على هذا التحكم فيها حتى تتمكن من الوصول عن بُعد ليس فقط إلى النظام ولكن التطبيق الفعلي نفسه، حتى تتمكن من رؤية كل ما يحدث “.
مع نطاق بعض عمليات النشر المتطورة للذكاء الاصطناعي، يمكن أن تمتلك المؤسسات ما يصل إلى آلاف المواقع المستقلة التي يجب أن تدار بواسطة تقنية المعلومات.
في بعض الأحيان يجب أن تعمل هذه في مواقع بعيدة للغاية، مثل منصات النفط أو مقاييس الطقس أو متاجر البيع بالتجزئة الموزعة أو المنشآت الصناعية. هذه الاتصالات ليست لضعاف القلوب التواصل.
توفر Nvidia Fleet Command منصة مُدارة لتنظيم الحاويات باستخدام توزيع Kubernetes الذي يجعل من السهل نسبيًا توفير ونشر تطبيقات وأنظمة الذكاء الاصطناعي في آلاف البيئات الموزعة، وكل ذلك من وحدة تحكم واحدة قائمة على السحابة، كما قال سوندرز.
يعد تحسين الاتصالات أيضًا جزءًا من المهمة
النشر هو خطوة واحدة فقط في إدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة.
قال إستس إن تحسين هذه التطبيقات عملية مستمرة تتضمن تطبيق التصحيحات ونشر تطبيقات جديدة وإعادة تشغيل أنظمة الحافة. تم تصميم ميزات Fleet Command الجديدة لجعل مهام سير العمل هذه تعمل في بيئة مُدارة باستخدام:
- الإدارة المتقدمة عن بُعد: تحتوي الإدارة عن بُعد في Fleet Command الآن على عناصر تحكم في الوصول وجلسات زمنية محددة، مما يقضي على نقاط الضعف التي تأتي مع اتصالات VPN التقليدية.
- يمكن للمسؤولين مراقبة النشاط بأمان واستكشاف المشكلات وإصلاحها في مواقع الحافة البعيدة من مكاتبهم المريحة. تتميز بيئات الحافة بالديناميكية للغاية – مما يعني أن المسؤولين المسؤولين عن عمليات نشر الذكاء الاصطناعي المتطورة يحتاجون إلى أن يكونوا ديناميكيين تمامًا لمواكبة التغييرات السريعة وضمان وقت تعطل النشر القليل. وهذا يجعل الإدارة عن بُعد ميزة مهمة لكل عملية نشر للذكاء الاصطناعي.
- توفير GPU (MIG) متعدد المثيلات: يتوفر MIG الآن في Fleet Command ، مما يتيح للمسؤولين تقسيم وحدات معالجة الرسومات وتعيين التطبيقات من واجهة مستخدم Fleet Command. من خلال السماح للمؤسسات بتشغيل تطبيقات متعددة للذكاء الاصطناعي على نفس وحدة معالجة الرسومات، تتيح MIG للمؤسسات تحديد حجم عمليات النشر الخاصة بها وتحقيق أقصى استفادة من البنية التحتية المتطورة الخاصة بها.
تستخدم العديد من الشركات ميزات Fleet Command الجديدة في برنامج تجريبي لحالات الاستخدام هذه:
- Domino Data Lab ، الذي يوفر منصة MLops للشركات التي تسمح لعلماء البيانات بتجربة نماذج الذكاء الاصطناعي والبحث عنها واختبارها والتحقق منها قبل نشرها في الإنتاج؛
- مزود إدارة الفيديو Milestone Systems، الذي أنشأ AI Bridge، بوابة واجهة برمجة التطبيقات التي تسهل منح تطبيقات الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى موجزات الفيديو المدمجة من عشرات تدفقات الكاميرا؛ و
- منصة IronYun AI Vaidio، التي تطبق تحليلات الذكاء الاصطناعي لمساعدة تجار التجزئة والفرق الموسيقية وملاعب اتحاد كرة القدم الأميركي والمصانع وغيرها على تزويد كاميراتهم الحالية بقوة الذكاء الاصطناعي.
المصدر: venturebeat
شاهد المزيد:
