AI-workloads verwijzen naar de specifieke soorten taken of rekentaken die worden uitgevoerd door AIAIsystemen (Artificial Intelligence). Dit kunnen activiteiten zijn zoals dataverwerking, modeltraining, gevolgtrekking (voorspellingen doen), natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en meer. Naarmate AI zich blijft ontwikkelen, zijn deze workloads een kernonderdeel geworden van de manier waarop bedrijven en technologieën werken, waarbij gespecialiseerde hardware en software nodig is om de unieke eisen die ze aan systemen stellen te beheren.
AI-workloads zijn essentieel omdat ze de applicaties aandrijven waarop we dagelijks vertrouwen - van aanbevelingsengines en stemassistenten tot fraudedetectiesystemen en autonome voertuigen. Hun belang ligt niet alleen in de complexiteit van de taken die ze uitvoeren, maar ook in de enorme hoeveelheden data die ze verwerken en de snelheid waarmee ze moeten werken. Terwijl industrieën ernaar streven om datagestuurde inzichten en automatisering te benutten, vormen AI-workloads de kern van die transformatie.
Van gezondheidszorg en financiën tot productie en retail, AI-workloads stimuleren innovatie en efficiëntie. Bedrijven zijn steeds meer afhankelijk van AI-aangedreven oplossingen om concurrentievoordelen te behalen, de klantervaring te verbeteren en slimmere beslissingen te nemen. Als gevolg daarvan wordt het begrijpen van AI-workloads - en hoe deze te optimaliseren en te ondersteunen - steeds belangrijker dan ooit in zowel de bedrijfs- als de technologiesector.
Soorten AI-workloads
AI-workloads kunnen worden gegroepeerd in verschillende belangrijke categorieën, elk met verschillende kenmerken en infrastructuurvereisten. Inzicht in dit soort systemen is cruciaal voor het ontwerpen van systemen die efficiënt AI-gestuurde applicaties kunnen ondersteunen.
1. Training
Training is het proces van het aanleren van een AI-model om patronen te herkennen of beslissingen te nemen door het bloot te stellen aan grote datasets. Tijdens deze fase past het model zijn interne parameters aan om fouten te minimaliseren en de nauwkeurigheid te verbeteren. Het trainen van AI-workloads vereist aanzienlijke rekenkracht (met name GPU's of gespecialiseerde accelerators zoals TPU's), omvat grote datasets en uitgebreide verwerkingstijd, en vereist schaalbare, efficiënte dataopslag en snelle dataoverdracht.
2. Inferentie
Inferentie is het proces waarbij een getraind AI-model wordt gebruikt om voorspellingen of beslissingen te nemen op basis van nieuwe, ongeziene data. Inferentie vereist een lagere rekenvraag dan training, maar vereist nog steeds een lage latency en een hoge verwerkingscapaciteit. Het wordt vaak op schaal ingezet op edge-apparaten, cloudomgevingen of servers op locatie. Een voorbeeld van gevolgtrekking is een AI-gebaseerde aanbevelingsengine die online shoppers producten voorstelt of een realtime gezichtsherkenningssysteem bij de beveiliging van de luchthaven.
3. Voorverwerking van data
Vóór training en gevolgtrekking moeten gegevens worden verzameld, opgeschoond, gelabeld en georganiseerd. Deze fase, bekend als datavoorverwerking of datapijplijnbeheer, is van cruciaal belang voor het waarborgen van de kwaliteit en bruikbaarheid van data. Dataverwerking omvat een groot gebruik van opslag, geheugen en I/O-resources.
Deze AI-workloadtypes zijn vaak onderling verbonden en vormen een end-to-end pijplijn van ruwe data tot bruikbare inzichten.
Het belang van AI-workloads in de industrie
AI-workloads stroomlijnen processen die ooit handmatige inspanning vereisten of onmogelijk waren vanwege schaal of complexiteit.
Dit is hoe AI-workloads innovatie in specifieke sectoren vormgeven:
Gezondheidszorg
AI-workloads ondersteunen diagnostische tools die medische beelden analyseren, patiëntresultaten voorspellen en helpen bij gepersonaliseerde behandelplannen. AIAImodellen die zijn getraind op grote datasets kunnen bijvoorbeeld met hoge nauwkeurigheid vroege tekenen van ziekten zoals kanker detecteren, waardoor zowel de snelheid als de effectiviteit van de diagnose worden verbeterd.
Finance
In de financiële sector worden AI-workloads gebruikt voor fraudedetectie, risicobeoordeling en algoritmische handel. Realtime gevolgtrekking maakt directe transactieanalyse mogelijk, terwijl het trainen van workloads modellen verfijnt om opkomende bedreigingen of marktkansen te detecteren.
Productie
AI-gestuurde automatisering in de productie verbetert de kwaliteitscontrole, het voorspellend onderhoud en de optimalisatie van de toeleveringsketen. Dataverwerkingsworkloads helpen sensorgegevens te analyseren, terwijl gevolgmodellen kunnen helpen bij het voorspellen van storingen in apparatuur voordat ze zich voordoen, waardoor downtime wordt verminderd.
Retail
Retailers gebruiken AI om de klantervaring te verbeteren door middel van gepersonaliseerde aanbevelingen, vraagvoorspelling en voorraadbeheer. AI-workloads maken realtime analyse van consumentengedrag mogelijk, waardoor bedrijven zich snel kunnen aanpassen aan veranderende trends.
Naarmate AI-technologieën evolueren, zullen AI-workloads een nog grotere rol spelen bij het vormgeven van trends in de sector. Edge computing maakt bijvoorbeeld realtime AI-inferentie mogelijk in apparaten zoals autonome voertuigen en slimme fabrieken. Ondertussen maakt de vooruitgang in AI-modelefficiëntie AI-workloads toegankelijker voor kleinere bedrijven.
Uitdagingen bij het beheren van AI-workloads
Hoewel AI-workloads transformerende voordelen bieden, brengt het effectief beheren ervan verschillende uitdagingen met zich mee. Deze complexiteiten vloeien voort uit de veeleisende aard van AI-taken, de enorme hoeveelheden betrokken data en de behoefte aan schaalbare, responsieve infrastructuur. Het overwinnen van deze uitdagingen is de sleutel tot het ontsluiten van het volledige potentieel van AI in elke organisatie.
Schaalbaarheid
Naarmate AI-modellen groter worden en datasets groter worden, en naarmate generatieve AI steeds meer Machine Learning vervangt, moeten systemen schalen om aan de toegenomen verwerkingseisen te voldoen. Schaalbaar zijn zowel horizontaal (meer machines toevoegen) als verticaal (het vergroten van de kracht van individuele machines) kan duur en technisch complex zijn.
Resourcetoewijzing
AI-workloads concurreren vaak om beperkte resources zoals GPU's, geheugen en opslag. Het efficiënt toewijzen van deze middelen om hoge prestaties te garanderen zonder overprovisioning is een constante balanceringshandeling.
Datamanagement
AI vertrouwt op enorme, diverse en vaak ongestructureerde data. Het garanderen van datakwaliteit, beschikbaarheid en beveiliging in gedistribueerde omgevingen is een grote uitdaging, vooral met realtime verwerkingsbehoeften.
Latentie en verwerkingscapaciteit
Vooral inferentieworkloads vereisen een lage latency en een hoge verwerkingscapaciteit, vooral in toepassingen zoals autonome voertuigen of realtime fraudedetectie. Slecht beheerde workloads kunnen leiden tot vertragingen en verminderde effectiviteit.
Kostenbeheersing
Het uitvoeren van grootschalige AI-workloads, vooral in cloudomgevingen, kan duur worden. Zonder de juiste monitoring en optimalisatie kunnen de kosten snel buiten het budget escaleren.
Strategieën en technologieën om uitdagingen te overwinnen
Organisaties kunnen AI-workloads beter beheren door gebruik te maken van:
- AI-georiënteerde infrastructuur: Gebruik gespecialiseerde hardware zoals GPU's, TPU's en AI-accelerators. Cloudservices (bijv. Amazon SageMaker, Google Vertex AI) bieden schaalbare, on-demand resources die zijn afgestemd op AI-workloads.
- Tools voor het orkestreren van workloads: Gebruik tools zoals Kubernetes met AI-specifieke extensies (bijv. Kubeflow) om resourcemanagement, workloadplanning en schaalbaarheid te automatiseren.
- Datapipelines en opslagoplossingen: Implementeer robuuste datapipelines voor het opschonen, labelen en efficiënt invoeren van data in AI-systemen. Gebruik schaalbare opslag (bijv. objectopslag, gedistribueerde bestandssystemen) met een hoge I/O-doorvoer.
- Monitoring en optimalisatie: Implementeer tools voor prestatiebewaking om het gebruik van resources bij te houden en knelpunten te identificeren. Technieken zoals modelkwantificering en snoei kunnen modellen optimaliseren voor snellere inferentie en lager resourceverbruik.
Gecombineerd betekenen de bovenstaande strategieën en technologieën effectief AIAIworkloadbeheer, wat ervoor zorgt dat systemen efficiënt, betrouwbaar en kosteneffectief werken. Het maximaliseert de prestaties van AI-applicaties, verkort de tijd tot Insight en stelt bedrijven in staat om hun AI-initiatieven met vertrouwen op te schalen. Zonder goed beheer kunnen zelfs de krachtigste AI-modellen inefficiënt of onhoudbaar worden in de praktijk.
Hoe Pure Storage helpt met AI-workloads
Pure Storage biedt een uitgebreid pakket oplossingen die zijn ontworpen om AI-workloads te optimaliseren en te versnellen door de belangrijkste uitdagingen in datamanagement en infrastructuur aan te pakken.
Unified Data Platform
AI-initiatieven worstelen vaak met datasilo's die efficiënte toegang tot en verwerking van data belemmeren. Het uniforme dataplatform van Pure Storage consolideert ongelijksoortige databronnen, waardoor naadloze data-inname wordt vergemakkelijkt en AI-pipelines worden versneld. Deze integratie maakt snellere modeltraining en nauwkeurigere inzichten mogelijk.
High-performance opslagoplossingen
Pure Storage biedt opslagsystemen met een hoge verwerkingscapaciteit, zoals FlashBlade//S™, die snelle datatoegang bieden die essentieel is voor AI-modeltraining en -inferentie. Deze systemen zorgen ervoor dat GPU's met maximale efficiëntie werken door knelpunten in data te elimineren.
Vereenvoudigd AI-infrastructuurbeheer
Het beheer van complexe AI-infrastructuur kan resource-intensief zijn. Pure Storage vereenvoudigt dit door oplossingen zoals AIRI®, een full-stack AI-Ready Infrastructuur die is ontwikkeld in samenwerking met NVIDIA. AIRI stroomlijnt de implementatie en het beheer, waardoor datawetenschappers zich kunnen richten op modelontwikkeling in plaats van op infrastructuurproblemen.
Schaalbaarheid en flexibiliteit
Naarmate AI-workloads evolueren, wordt de behoefte aan schaalbare en flexibele infrastructuur van het grootste belang. Pure Storage-oplossingen zijn ontworpen om moeiteloos op te schalen, passen in groeiende datasets en verhogen de rekeneisen zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
Door deze mogelijkheden te integreren, stelt Pure Storage organisaties in staat om veelvoorkomende uitdagingen op het gebied van AI-infrastructuur te overwinnen, wat leidt tot efficiëntere workflows en versnelde AI-gestuurde resultaten.
