AI 營運挑戰實務指南

根據《金融時報》報導，即使在 AI 投資熱潮中，創業失敗率仍上升了 60%，創辦人們正面臨泡沫過後的陣痛期。風險投資支持的公司面臨數百萬個工作機會受威脅，這使得 AI 新創在這波動盪中的每個決策都至關重要。最大的挑戰不在於擁有最獨特的點子，而是如何克服營運上的挑戰。

我們將討論 AI 營運必須考慮的關鍵議題：

1. 打造專屬機房 vs 租用 GPU 服務
2. 效能與效率
3. 擴展性考量
4. 資安、隱私與法遵

1. 打造專屬機房 vs 租用 GPU 服務

最新的 GPU 和特殊硬體價格高昂已是眾所周知的事實。許多營運團隊在「是否該打造自己的資料中心」的選擇上陷入兩難：

• 租用 On-demand GPU 雲端服務，享有使用上的彈性但長期成本較高
• 或投資打造專屬機房，雖然長期來看較為節省，但需承擔設備使用率低落的風險

對於必須在靈活性和成本控制之間取得平衡的 AI 營運來說，這個抉擇特別艱難。隨著 Training 需求增加，以及大型模型部署對運算需求的指數級成長，這個選擇變得更加關鍵。

讓我們快速分析這個決策背後的複雜性：

On-demand GPU 雲端服務

優勢：

• 靈活性：新創公司可以根據即時需求調整使用量，避免龐大的前期基礎建設投資
• 便利性：無需等待硬體採購或煩惱機房維護問題
• 專業支援：雲端平台擁有豐富的部署、設定、整合和維護經驗，省去建置技術團隊的成本

挑戰：

• 長期成本高：On-demand 服務的溢價會隨時間累積，特別是對需求穩定或持續成長的新創公司來說更是一大負擔
• 資源浪費：規劃不當或過度配置可能導致付費資源閒置，造成不必要的成本支出
• 需提前預約：雲端供應商通常只提供尖端 GPU 給提前數月預約的客戶使用

打造專屬機房（自建資料中心）

優勢：

• 成本效益：避免持續支付雲端服務費用，長期來看更具經濟效益
• 資料掌控：擁有自己的機房設備，能更完整地掌控資安和資料隱私問題

挑戰：

• 龐大投資：前期需投入大量資金建置，對早期新創來說是一大挑戰
• 使用率風險：如果工作負載不穩定，設備可能閒置，造成資源浪費
• 技術投資：建置自己的機房需要招募專家團隊負責部署、設定、整合及維護工作

如何取得最佳平衡

許多 AI 營運團隊在評估當前和未來需求時考慮不周，導致運算資源配置決策失當。以下是幾個關鍵重點：

• 工作負載分析：確認運算需求模式（例如 Training 或 Inference 的尖峰時段），避免資源過度配置
• 混合模式：結合 On-demand 服務和自建機房，在彈性和成本效益間取得平衡。例如：使用雲端服務應付尖峰需求，日常運作則仰賴自有設備
• 資源優化：善用排程工具和成本監控平台，確保工作負載能有效執行

2. 效能與效率

效能與效率是 AI 開發的核心。從訓練大型模型到規模化執行 Inference，GPU 效能的優化直接影響 AI 營運的成敗。但追求效能優化不僅是購置最新 GPU 這麼簡單，更重要的是要有效管理和利用資源，在控制成本的同時滿足工作負載需求。

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對於新手來說，GPU 在 AI 開發中主要用於以下領域：

• Model Training: 加速大型資料集和深度學習演算法的運算速度
• Inference:為即時或近即時的應用提供低延遲、高吞吐量的處理能力
• 資料預處理：加快 AI 工作流程所需的資料轉換和特徵工程任務

前面我們提到在「打造專屬機房 vs 租用 GPU 服務」的討論中，設定和整合是重要考量。這會影響到以下幾個挑戰：

• 資源使用不足：
  工作負載配置不當導致 GPU 閒置，浪費計算資源並增加成本
• 系統超載：
  在單一 GPU 上執行過多程序或記憶體配置不足，會造成效能瓶頸並降低效率
• 延遲問題：
  在部署 AI 模型進行 Inference 時，特別是即時應用場景，高延遲會降低用戶體驗或影響關鍵決策過程（例如自動化系統）
• 擴展瓶頸：
  隨著 AI 模型規模和複雜度增加，如果沒有妥善管理，增加 GPU 資源可能會產生邊際效益遞減的問題

優化策略

• 選擇合適的 GPU：:
  不同的 AI 工作負載需要不同的 GPU 能力：
  • 高記憶體 GPU：對於訓練具有複雜架構的大型模型來說是必要的
  • Inference 優化 GPU：為低延遲、高吞吐量應用設計（例如 NVIDIA 的 A100 或 H100）
  • 特殊晶片：考慮使用 TPU 或其他針對特定 AI 工作負載優化的加速器
• 並行運算優化：
  將任務分解成更小、可並行處理的單位，有效運用 GPU 核心。使用混合精度訓練等技術，在不犧牲準確度的情況下減少記憶體需求並加快訓練速度

• 負載平衡：
  使用分散式運算框架（如 PyTorch 的 DistributedDataParallel 或 TensorFlow 的 MultiWorkerMirroredStrategy）來分散工作負載到多個 GPU 或節點，避免瓶頸並提升吞吐量
• 資料管線優化：
  優化資料預處理流程以配合 GPU 吞吐量。當資料無法足夠快速地送入 GPU 時常會造成瓶頸，可使用如 NVIDIA DALI 等工具加速這個過程
• 記憶體管理：
  透過有效的資料批次處理和清理未使用的記憶體來優化 GPU 記憶體使用。使用如 NVIDIA Nsight 等分析工具找出記憶體瓶頸並優化配置

在效能和成本間取得平衡

效能優化不代表要不計代價追求最高效能的 GPU。相反地，應該著重在：

• Spot Instances: 利用折扣計算資源處理非關鍵的訓練任務
• 分層工作負載: 將關鍵工作分配給高效能 GPU，較不重要的任務則使用較低成本的選項
• 雲端 GPU 解決方案: 如 GMI Cloud 提供可客製化的 GPU 配置，讓營運團隊能根據效能需求靈活調整，避免過度投資

監控和持續改進

最後，組織應該建立效能和效率的追蹤機制：

• 監控：
  使用工具追蹤 GPU 使用率、記憶體使用和處理時間。GMI Cloud 的 Cluster Engine 特別能監控所有硬體和軟體相關項目，確保叢集更穩健、減少停機時間
• 警報系統：
  優先選擇具備進階警報系統的工具，在叢集或專案有故障風險時通知團隊，由於故障可能造成災難性損失和資源浪費，適當的警報系統能帶來可觀的節省
• 持續 Tuning:
  不斷優化模型架構和訓練流程以提升效能。超參數調整和模型剪枝等技術能顯著提升 GPU 效率

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3. 擴展性考量

擴展性是另一個重大挑戰。隨著專案複雜度增加和用戶需求上升，運算基礎設施必須能在不影響效能或預算的情況下處理更大的工作負載。對依賴 GPU 資源的 AI 營運來說，有效擴展可能是加速創新或在需求無法滿足的情況下停滯不前的關鍵差異。

Pinterest 就是一個很好的擴展需求範例。2017 年，他們與亞馬遜雲端服務（AWS）簽訂了 7.5 億美元的合約，以取得可擴展的雲端資源來滿足用戶成長需求。

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在可預見的未來，我們預期以下趨勢將持續：

• 模型複雜度增加
  AI 的進展導致更大、更複雜的模型出現，如 GPT 風格的語言模型和複雜的視覺架構，這些都需要更強大的運算能力
• 資料量增加：
  營運需要處理和訓練越來越大的資料集以維持競爭優勢，進一步增加 GPU 需求
• 用戶分布擴大：
  成功的 AI 產品經常經歷快速的用戶成長，需要可擴展的基礎設施來滿足即時的 Inference 需求

那麼 AI 營運該如何應對？我們觀察到以下幾種擴展運算資源的方法：

善用雲端解決方案：

• 使用提供可擴展 GPU 叢集的雲端平台，如 GMI Cloud、AWS 或 Google Cloud
• 雲端供應商提供短期突發需求和長期擴展的解決方案，且設置開銷最小

調整排程：

• 透過彈性排程在非尖峰時段執行任務來優化成本
• 例如，許多企業只要在 GPU 價格較低且不需要人工介入的時段執行離線或自動化任務，就能節省 20-30% 的成本

提前預留資源：

• 對於可預測的工作負載，提前預留 GPU 資源以確保可用性並降低成本

使用自動擴展解決方案：

• 實作自動擴展以根據工作負載需求動態調整運算資源
• 例如，支援 GPU 的 Kubernetes 可以根據需求自動擴展或縮減 pods

監控和分析效能：

• 使用監控工具如 NVIDIA Nsight 或雲端原生儀表板定期追蹤資源使用率、瓶頸和擴展效率
• 根據數據驅動的洞察調整擴展策略

4. 資料隱私、安全和法規遵循

最後來談談與 AI 營運相關但對營運成功至關重要的議題：資料隱私、安全和法規遵循。

處理敏感資料不當可能導致災難性後果：財務損失、失去客戶信任，甚至導致企業倒閉。由於 AI 營運高度依賴資料來訓練和優化模型，這些資料通常包含敏感資訊，如個人識別資訊(PII)、企業專有資料，或甚至機密內容。若無強大的隱私和安全措施，AI 營運將面臨：

• 資料外洩：敏感資料暴露給惡意攻擊者
• 智慧財產盜竊：耗費大量時間和投資的專有演算法或模型遭到竊取
• 法規處罰: 違反 GDPR、CCPA 或 HIPAA 等資料保護法而被罰款

任何 AI 營運的主要挑戰包括：

法規演進：
資料保護法因地區而異且持續變化。AI 公司必須確保符合多個法規架構：

• GDPR (一般資料保護規範)：管理歐盟公民的資料保護
• CCPA (加州消費者隱私法)：規範加州居民的資料隱私
• HIPAA (健康保險可攜性及責任性法案)：專注於健康相關資料

資料主權：
許多國家要求資料必須儲存和處理在其境內，使基礎建設的選擇變得更複雜

資源不足：
新創公司通常缺乏專職的法遵團隊，難以跟上法律環境的變化

模型遭竊：
AI 模型代表寶貴的智慧財產。一旦遭竊，競爭對手可能進行逆向工程或濫用，抹煞競爭優勢

內部威脅：
能存取敏感資料或模型的員工或承包商可能無意或刻意破壞安全防護

雲端漏洞：
許多企業使用雲端平台進行運算和儲存。存取控制設定錯誤或未修補的漏洞可能導致資料洩露

確保隱私、安全和法遵的策略

以下是企業常用的解決方法：

• 資料加密:
  • 使用 AES-256 等產業標準加密靜態和傳輸中的敏感資料
  • 在系統間通訊時使用端對端加密
• 存取控制和稽核：
  • 實作角色基礎存取控制(RBAC)，確保只有授權人員能存取敏感資料
  • 定期稽核存取紀錄以偵測異常或未授權的存取嘗試
• 模型保護：
  • 在訓練時使用差分隱私技術來遮蔽敏感資料
  • 採用模型浮水印或指紋來識別和追蹤智慧財產盜竊
• 安全開發實務：
  • 採用 DevSecOps 原則，將安全整合到開發生命週期的每個階段
  • 定期對應用程式和基礎建設進行漏洞評估和滲透測試
• 注重法遵的基礎建設：
  • 選擇重視法遵的運算供應商，尋找具備 ISO 27001、SOC 2 和 HIPAA 合規認證的服務
  • 與提供特定區域資料中心的雲端平台合作，以符合資料主權要求
• 隱私優先設計 :
  • 以用戶隱私為核心原則建構系統，盡可能減少資料收集並確保匿名化
  • 提供資料使用透明度，並在可行的情況下允許用戶選擇退出資料收集

與 GMI Cloud 一同克服 AI 營運挑戰

選擇正確的運算資源對 AI 新創來說至關重要。關鍵在於在成本、可用性、效率和效能之間找到最佳平衡點。在 GMI Cloud，我們深知建置 AI 基礎建設並非易事。無論您需要靈活、具成本效益的 GPU 實例、可擴展的叢集，或是節能的運算選項，GMI Cloud 都能提供符合您需求的解決方案。

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