As cargas de trabalho de AI referem-se aos tipos específicos de tarefas ou trabalhos computacionais realizados por sistemas de Artificial Intelligence (AI). Isso pode incluir atividades como processamento de dados, treinamento de modelos, inferência (fazer previsões), processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagens e muito mais. À medida que a AI continua evoluindo, essas cargas de trabalho se tornaram uma parte essencial de como as empresas e as tecnologias operam, exigindo hardware e software especializados para gerenciar as demandas exclusivas que colocam nos sistemas.
As cargas de trabalho de AI são essenciais porque potencializam os aplicativos em que confiamos diariamente, desde mecanismos de recomendação e assistentes de voz até sistemas de detecção de fraude e veículos autônomos. Sua importância não está apenas na complexidade das tarefas que executam, mas também nos grandes volumes de dados que processam e na velocidade com que precisam operar. À medida que os setores se esforçam para aproveitar insights e automação orientados por dados, as cargas de trabalho de AI estão no centro dessa transformação.
Desde assistência médica e finanças até fabricação e varejo, as cargas de trabalho de AI estão impulsionando a inovação e a eficiência. As empresas dependem cada vez mais de soluções com inteligência AI para obter vantagens competitivas, melhorar as experiências dos clientes e tomar decisões mais inteligentes. Como resultado, entender as cargas de trabalho de AI, e como otimizá-las e apoiá-las, está se tornando mais essencial do que nunca nos setores de negócios e tecnologia.
Tipos de cargas de trabalho de AI
As cargas de trabalho de AI podem ser agrupadas em várias categorias principais, cada uma com características distintas e requisitos de infraestrutura. Entender esses tipos é crucial para projetar sistemas que possam dar suporte eficiente a aplicativos orientados por AI.
1. Treinamento
O treinamento é o processo de ensinar um modelo de AI a reconhecer padrões ou tomar decisões expondo-o a grandes conjuntos de dados. Durante essa fase, o modelo ajusta seus parâmetros internos para minimizar erros e melhorar a precisão. O treinamento de cargas de trabalho de AI requer potência computacional significativa (especialmente GPUs ou aceleradores especializados, como TPUs), envolve grandes conjuntos de dados e tempo de processamento extenso, além de exigir armazenamento de dados escalável e eficiente e transferência de dados de alta velocidade.
2. Inferência
A inferência é o processo de usar um modelo de AI treinado para fazer previsões ou tomar decisões com base em dados novos e invisíveis. A inferência requer menor demanda de computação do que o treinamento, mas ainda exige baixa latência e alta taxa de transferência. Ela é frequentemente implantada em grande escala em dispositivos de borda, ambientes de nuvem ou servidores locais. Um exemplo de inferência seria um mecanismo de recomendação baseado em AI sugerindo produtos para compradores online ou um sistema de reconhecimento facial em tempo real na segurança do aeroporto.
3. Pré-processamento de dados
Antes do treinamento e da inferência, os dados devem ser coletados, limpos, rotulados e organizados. Esse estágio, conhecido como pré-processamento de dados ou gerenciamento de fluxo de dados, é essencial para garantir a qualidade e a usabilidade dos dados. O processamento de dados envolve o uso intenso de armazenamento, memória e recursos I/O.
Esses tipos de carga de trabalho de AI são frequentemente interconectados, formando um fluxo completo, desde dados brutos até insights acionáveis.
Importância das cargas de trabalho de AI no setor
As cargas de trabalho de AI simplificam processos que antes exigiam esforço manual ou eram impossíveis devido à escala ou complexidade.
Veja como as cargas de trabalho de AI estão moldando a inovação em setores específicos:
Área da saúde
As cargas de trabalho de AI potencializam as ferramentas de diagnóstico que analisam imagens médicas, preveem os resultados dos pacientes e auxiliam em planos de tratamento personalizados. Por exemplo, modelos de AI treinados em grandes conjuntos de dados podem detectar sinais iniciais de doenças como câncer com alta precisão, aumentando a velocidade e a eficácia no diagnóstico.
Finanças
No setor financeiro, as cargas de trabalho de AI são usadas para detecção de fraudes, avaliação de riscos e negociação algorítmica. A inferência em tempo real permite análise instantânea de transações, enquanto as cargas de trabalho de treinamento refinam os modelos para detectar ameaças emergentes ou oportunidades de mercado.
Fabricação
A automação orientada por AI na fabricação melhora o controle de qualidade, a manutenção preditiva e a otimização da cadeia de fornecimento. As cargas de trabalho de processamento de dados ajudam a analisar os dados do sensor, enquanto os modelos de inferência podem ajudar a prever falhas de equipamentos antes que elas aconteçam, reduzindo o tempo de inatividade.
Varejo
Os varejistas usam inteligência AI para melhorar a experiência do cliente por meio de recomendações personalizadas, previsão de demanda e gerenciamento de estoque. As cargas de trabalho de AI permitem análise em tempo real do comportamento do consumidor, ajudando as empresas a se adaptarem às tendências em constante mudança rapidamente.
À medida que as tecnologias de AI artificial evoluem, as cargas de trabalho de AI desempenham um papel ainda maior na definição das tendências do setor. A computação de borda, por exemplo, está permitindo inferência de AI em tempo real em dispositivos como veículos autônomos e fábricas inteligentes. Enquanto isso, os avanços na eficiência do modelo de AI estão tornando as cargas de trabalho de AI mais acessíveis para empresas menores.
Desafios no gerenciamento de cargas de trabalho de AI
Embora as cargas de trabalho de AI ofereçam benefícios transformadores, gerenciá-las apresenta vários desafios com eficácia. Essas complexidades derivam da natureza exigente das tarefas de AI, das grandes quantidades de dados envolvidas e da necessidade de uma infraestrutura escalável e responsiva. Superar esses desafios é essencial para revelar todo o potencial da AI em qualquer organização.
Escalabilidade
À medida que os modelos de AI aumentam e os conjuntos de dados se expandem, e conforme a AI generativa substitui cada vez mais o Machine Learning, os sistemas precisam expandir para lidar com o aumento das demandas de processamento. Dimensionar horizontalmente (adicionar mais máquinas) e verticalmente (aumentar a capacidade de máquinas individuais) pode ser caro e tecnicamente complexo.
Alocação de recursos
As cargas de trabalho de AI frequentemente competem por recursos limitados, como GPUs, memória e armazenamento. A alocação eficiente desses recursos para garantir alto desempenho sem provisionamento excessivo é um ato de equilíbrio constante.
Gerenciamento de dados
A AI depende de dados vastos, diversos e muitas vezes não estruturados. Garantir a qualidade, disponibilidade e segurança dos dados em ambientes distribuídos é um grande desafio, especialmente com as necessidades de processamento em tempo real.
Latência e taxa de transferência
As cargas de trabalho de inferência, em particular, exigem baixa latência e alta taxa de transferência, especialmente em aplicativos como veículos autônomos ou detecção de fraude em tempo real. Cargas de trabalho mal gerenciadas podem causar atrasos e reduzir a eficácia.
Controle de custos
Executar cargas de trabalho de AI em grande escala, especialmente em ambientes de nuvem, pode se tornar caro. Sem monitoramento e otimização adequados, os custos podem aumentar rapidamente além do orçamento.
Estratégias e tecnologias para superar desafios
As organizações podem gerenciar melhor as cargas de trabalho de AI aproveitando:
- Infraestrutura orientada por AI: Utilize hardware especializado, como GPUs, TPUs e aceleradores de AI. Os serviços de nuvem (por exemplo, Amazon SageMaker, inteligência AI do Google Vertex) oferecem recursos escaláveis sob demanda adaptados para cargas de trabalho de AI.
- Ferramentas de orquestração da carga de trabalho: Use ferramentas como Kubernetes com extensões específicas de AI (por exemplo, Kubeflow) para automatizar o gerenciamento de recursos, o agendamento da carga de trabalho e o dimensionamento.
- Fluxos de dados e soluções de armazenamento: Implemente fluxos de dados robustos para limpar, rotular e alimentar dados com eficiência em sistemas de AI. Use armazenamento escalável (por exemplo, armazenamento de objetos, sistemas de arquivos distribuídos) com alta taxa de transferência I/O.
- Monitoramento e otimização: Implante ferramentas de monitoramento de desempenho para rastrear o uso de recursos e identificar gargalos. Técnicas como quantização e poda de modelos podem otimizar modelos para inferência mais rápida e menor consumo de recursos.
Combinadas, as estratégias e tecnologias acima significam gerenciamento eficaz da carga de trabalho de AI, o que garante que os sistemas funcionem de maneira eficiente, confiável e econômica. Ele maximiza o desempenho dos aplicativos de AI, reduz o tempo de Insight e permite que as empresas expandam suas iniciativas de AI com confiança. Sem o gerenciamento adequado, até mesmo os modelos de AI mais avançados podem se tornar ineficientes ou insustentáveis na implantação no mundo real.
Como a Pure Storage ajuda com cargas de trabalho de AI
A Pure Storage oferece um pacote abrangente de soluções desenvolvidas para otimizar e acelerar cargas de trabalho de AI ao enfrentar os principais desafios no gerenciamento e na infraestrutura de dados.
Plataforma de dados unificada
As iniciativas de AI muitas vezes lidam com silos de dados que impedem o acesso e o processamento eficientes de dados. A plataforma de dados unificada da Pure Storage consolida diferentes fontes de dados, facilitando a ingestão contínua de dados e acelerando os pipelines de AI. Essa integração permite treinamento mais rápido do modelo e insights mais precisos.
Soluções de armazenamento de alto desempenho
A Pure Storage oferece sistemas de armazenamento de alta taxa de transferência, como o FlashBlade//S . Eles oferecem acesso rápido aos dados essenciais para treinamento e inferência de modelos de AI. Esses sistemas garantem que as GPUs operem com eficiência máxima ao eliminar gargalos de dados.
Gerenciamento simplificado da infraestrutura de AI
Gerenciar uma infraestrutura complexa de AI pode exigir muitos recursos. A Pure Storage simplifica isso por meio de soluções como a AIRI®, uma infraestrutura pronta para inteligência artificial de pilha completa desenvolvida em conjunto com a NVIDIA. A AIRI simplifica a implantação e o gerenciamento, permitindo que os cientistas de dados se concentrem no desenvolvimento de modelos em vez de preocupações com a infraestrutura.
Escalabilidade e flexibilidade
À medida que as cargas de trabalho de AI evoluem, a necessidade de infraestrutura escalável e flexível se torna primordial. As soluções da Pure Storage foram desenvolvidas para expandir sem esforço, acomodando conjuntos de dados em crescimento e aumentando as demandas computacionais sem comprometer o desempenho.
Ao integrar esses recursos, a Pure Storage capacita as organizações a superar desafios comuns de infraestrutura de AI, levando a fluxos de trabalho mais eficientes e resultados acelerados orientados por AI.
