產業最佳實踐：GPU Cluster Engine 優化完整攻略

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

隨著產業越來越依賴 AI 和機器學習，針對特定工作負載量度身定制的最佳化 GPU 叢集可以在效率、成本和效能方面提供重大優勢。如我們上一篇文章中所討論這裡，與模型培訓相關的開支增加，尤其是推論是公司實施 AI 策略能力的主要因素。在雲計算的競爭環境中，通過產業特定 GPU 叢集優化進行差異化是雲端供應商的下一個前線。那些能夠提供最高效率的系統並可以優化服務以滿足客戶的特定行業需求的雲提供商，自然會與其同業相比更具競爭力。本文探討 GPU 雲端供應商如何自訂硬體和軟體，以滿足各行業的不同需求。

了解 GPU 叢集最佳化

產業特定的最佳化 GPU 叢集是設定為滿足特定使用者或產業的獨特計算需求而設定的自訂計算環境。與通用叢集不同，這些專用叢集不同，這些專門叢集經過微調，可根據特定工作負載調整硬體和軟體組態，以提供更好的效能、成本效益和安全性。

效能最佳化：

減少瓶頸：這些叢集採用高頻寬記憶體 (HBM) 和低延遲互連，例如 InfiniBand，旨在大幅降低資料密集作業的延遲。此設定可將資料傳輸時間降到最低，提升整體計算速度，並實現即時處理和分析。實際上，實施 InfiniBand 顯示可將網絡延遲降至一微秒以下，並將數據傳輸速率提高到 200 Gbps，與標準乙太網路設置相比，將整體計算速度提高高達 30%。

成本效益：

資源利用率與效率：GPU 叢集透過最佳化的工作排程和有效的工作負載分配，實現高資源使用率。這種最佳化可減少閒置時間並降低能源消耗，從而確保計算能力與工作負載需求緊密相匹配，從而降低營運成本。這使公司能夠減少推論成本，並僅為其消耗的資源支付。透過使用 Kubernetes 等先進的協調平台，GPU 叢集實現最佳工作排程和有效的工作負載分配，從而提高資源使用率。這種策略性部署可將閒置時間降到最低，並降低能源消耗，最終在資料密集的環境中最終降低了 40% 的營運成本。

合規與安全性：

法規遵循：產業特定的叢集設定為符合嚴格的部門特定法規，例如財務的 GDPR 和醫療保健的 HIPAA。遵守這些法規不僅可避免法律複雜，還可以在客戶和合作夥伴之間建立信任。增強的安全通訊協定，包括用於靜態資料的 AES-256 加密和傳輸中資料的 TLS，以及透過 RBAC 和多因素身份驗證的全面身分識別和存取管理，可保護敏感資料免受未經授權的存取和洩露。
增強資料安全性：實施強大的安全措施，包括加密（傳輸中和靜態）、角色型存取控制 (RBAC) 和多因素驗證，以保護敏感資料。這個全面的安全架構對於管理機密資訊的行業至關重要。

行業範例

以下是一些範例，說明叢集最佳化如何與一般叢集相比，對特定產業的效能產生重大影響。

醫療保健

在醫療保健中，優化的叢集正在改變基因組測序、醫療成像和藥物發現。這些任務需要處理龐大的數據集和複雜的算法。例如，在醫學成像中，使用 GPU 最佳化的張量操作可以加快卷軸神經網絡（CNN）的訓練和推論階段，這些階段用於檢測醫學圖像中的異常。研究表明，與傳統 GPU 叢集相比，這種優化可以縮短 50% 的處理時間，從而使患者診斷更快、更準確。

媒體

對於媒體產業，最佳化的 GPU 叢集可加速視訊處理和渲染工作。高解析度影片編輯、CGI 渲染和即時視訊編碼功能，因為平行處理工作進行最佳化的 GPU，大幅受益。通過這些優化，媒體公司可以預期對推論成本產生直接影響。增強的輸送量意味著可以在更短的時間內處理更多視頻內容，使用更少的 GPU 時間。此外，延遲的降低可確保即時處理工作可以執行，而不需要過多的計算費用。

電動車 (電動車)

在電動車領域，電池管理系統、空氣動力學和碰撞模擬的模擬非常重要。在這裡，GPU 最佳化可大幅縮短模擬時間。例如，最佳化叢集中更快的矩陣乘法功能可以加快碰撞模擬中使用的有限元素分析，在同一時間範圍內實現更多模擬，從而使車輛安全設計更快的迭代。

如何實現最佳化

硬體層級增強功能

在硬體層級上，最佳化涉及選擇符合特定任務的計算需求的正確類型的 GPU 架構。例如，Tensor Core GPU 受到深度學習應用程序的喜愛，因為它們在處理大矩陣方面的效率，這是神經網絡中常見的。此外，根據工作負載處理大型資料集的需求或高並行需求，考慮增加記憶體頻寬和較大的快取大小等進步進步。

軟體層級自訂

軟件優化同樣重要。這包括調整堆疊以使用具有效利用 GPU 硬體的行業特定算法。庫和框架也被優化；例如，使用 CUDA 進行科學計算任務，或 OpenCL 用於需要跨平台執行的任務。此外，雲端供應商部署自訂機器學習模型，經過預先訓練，以處理與產業相關的特定類型資料，從而為計算任務提供快速入門。

客製化工作流程管道系統

GPU 雲端解決方案中的可自訂工作流程管道系統可自動化並簡化資料移動、轉換、程式間連線和準確性驗證，大幅降低人工勞動和錯誤潛在。這個系統在資料工作流程複雜且容易出現人為錯誤的行業中特別有用。例如，在製藥研究中，自動化藥物探索流程的工作流程可大幅加速新藥的上市時間。

雲端供應商可以通過專注於進階協調和預先建置的組態來增強可自訂的工作流程管道系統。在 GMI Cloud，我們的平台使用 Kubernetes 協調容器化應用程序，以有效地管理依賴關係並自動執行任務，確保最佳的資源使用率和可擴展性。此外，我們與 NVIDIA 合作，提供產業特定的預先建置配置，例如用於 AI 和機器學習的 NGC 容器，可加快部署並為特定計算需求提供量身定制的環境。這些策略集體化工作流程，提高效率，並使企業能夠快速適應不斷變化的需求。

結論

像 GMI Cloud 這樣的 GPU 雲提供商正在繼續開發新策略，為我們的客戶優化 GPU 運算。隨著我們採用硬件和軟件的進步，並從某些行業中與客戶合作的複雜性中學習，用戶可以期待更高效和更具成本效益的服務。然而，除了降低成本之外，這些效率提高還將使公司能夠突破人工智能的界限，並建立更多創新的解決方案。

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