زیرساخت اشتراکی AI چیست؟ بررسی تمام مزایا و چالش ها
میتوانید خلاصهای کوتاه از محتوای مقاله را با استفاده از هوش مصنوعی دریافت نمایید.
هر پلتفرمی که از طریق اینترنت در اختیار کاربران قرار میگیرد، برای ارائه خدمات به زیرساخت و میزبانی مناسب نیاز دارد. سرویسهای هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنا نیستند و برای پردازش درخواستها و اجرای مدلها به زیرساختهای قدرتمند متکی هستند. در این مقاله با مفهوم زیرساخت اشتراکی AI، مزایا، چالشها و کاربردهای آن بیشتر آشنا میشویم.
زیر ساخت اشتراکی AI چیست؟
تا چه حد در مورد زیرساختها و میزبانی وب میدانید؟ اگر با میزبانی وب اشتراکی آشنا باشید، میدانید که در این نوع از هاست منابع یک سرور بین چند کاربر تقسیم میشود. این موضوع مزایا و چالشهای زیادی دارد، درست مانند زیرساخت اشتراکی AI.
در زیرساخت اشتراکی AI منابع بین چند کاربر هوش مصنوعی مشترک است. یعنی یک سرور وجود دارد که چند هوش مصنوعی برای انجام عملیاتهای مختلف از منابع این سرور استفاده میکنند. بعد از خواندن این متن یکی از سوالات ذهنی شما ممکن است این باشد که اگر یکی از هوش مصنوعیها فعالیت سنگینتری داشت چه میشود؟ سوال درستی است، بقیه هوش مصنوعیها با مشکل عملکرد مواجه میشوند. این یکی از چالشهای زیر ساخت اشتراکی AI است. البته که مزایا و چالشهای دیگری هم دارد.
مزایای زیرساخت اشتراکی AI
زیرساختی که بین چند کاربر مشترک است، مزایایی دارد، مانند:
استفاده درست از منابع
شما در حال توسعه یک پلتفرم هوش مصنوعی هستید. روزها بر روی این پلتفرم کار میکنید و از سخت افزار استفاده میکنید، اما شبها این زیرساخت هیچ کاربردی ندارد و بیکار است. در دنیایی که هر روز در حال پیشرفت است و نیاز به منابع سخت افزاری مشکلات متعددی ایجاد میکند، استفاده نکردن از منابع AI اصلا منطقی و درست نیست. انسان هر چه قدر که بتواند باید به زمین و طبیعت کمک کند.
استفاده از زیر ساخت اشتراکی نیز یکی از این کمکها است. در زیر ساخت اشتراکی تمام منابع در بالاترین سطح عملکردی قرار دارند و زمان بندی به طور پویا عملکرد سخت افزار را مدیریت میکند.
اشتراک گذاری پویا
فرض کنید پروژهای سنگین دارید که نیاز به چند GPU دارد، یا پروژه شما بسیار سبک است و یک GPU کامل برای آن نیاز ندارید. زیرساخت اشتراکی تخصیص منابع پویا دارد. به یبان دیگر با توجه به بار کاری پروژه شما، منابع را به صورت لحظهای به شما ارائه میدهد. این مقیاس پذیری بالا باعث میشود تغییر منابع بدون نیاز به تماس با ارائه دهنده و خرید سخت افزار جدید باشد.
مدیریت پروژه با ابزارها
ارائه دهندگان زیرساخت اشتراکی منابع را با پلتفرمها و ابزارهای مختلف یکپارچه کردهاند. این ابزارها در بهبود مدیریت پروژهها به تیمها و افراد کمک زیادی میکنند. همچنین مدیریت و بهره وری بهتر از زیرساختها را ممکن میکنند.
کاهش هزینهها
در کنار تمام این مزایا، مهمترین مزیت این زیر ساخت که باعث شده بیشتر کاربران به استفاده از آن روی بیاورند، کاهش هزینهها است. تهیه زیرساختهای AI بسیار گران قیمت است و برای بیشتر کسب و کارها صرفه اقتصادی ندارد. با تهیه زیر ساخت اشتراکی نیاز به هزینه اولیه زیر ساخت، هزینههای نگهداری و تیم متخصص حذف میشود و پرداخت به ازای مصرف باقی میماند. یعنی کاربران به ازای مصرف منابعی که دارند به ارائه دهنده هزینه میدهند.
کاهش هزینهها و نیاز به منابع از مهمترین ویژگیهایی است که حتی سازمانهای بزرگ را نیز به استفاده از زیرساخت مشترک AI علاقه مند کرده است.
چالشهای زیر ساخت اشتراکی AI
چرا نمیتوان استفاده از زیرساخت اشتراکی AI را صد در صد منطقی دانست؟
مشکلات امنیتی
از آنجایی که بر روی یک سخت افزار چند مدل در حال اجرا هستند، اگر ایزوله سازی درست نباشد، ممکن است اطلاعات در دسترس کاربران دیگر قرار بگیرد؟ بله. یکی از چالشهای اساسی زیر ساخت اشتراکی، ریسک نشت اطلاعات است.
همچنین تحلیل الگوهای مصرف سخت افزار باعث میشود تا افراد اطلاعاتی در مورد مدل در حال پردازش به دست بیاورند. یا شاید حتی نیاز به تحلیل الگو نباشد، بروز یک خطا در مدیریت امنیت، باعث ایجاد مشکل امنیتی و سرقت مدل هوش مصنوعی میشود.
کاهش عملکرد
مشکل دیگری که در اول مقاله هم به آن اشاره کردیم، کاهش عملکرد در صورت مصرف بالای یک مدل است. از آنجایی که منابع مشترک است، اگر یک مدل در حال پردازش سنگین باشد، ممکن است بر روی عملکرد مدلهای دیگر نیز تاثیر بگذارد و باعث کندی شود.
چرا باید از زیر ساخت اشتراکی AI استفاده کرد؟
طبق گزارشها، مدلهای هوش مصنوعی معروف مانند ChatGPT، Claude، Gemini و… منابع و زیر ساختهای خود را اشتراکی کردهاند. برای درک بهتر این موضوع، فکر کنید که شما سوالی از ChatGPT میپرسید، اما این سوال با استفاده از زیرساختها و منابع سخت افزاری Gemini پاسخ داده میشود.
دلیل اصلی این کار، ایجاد پایداری و افزایش کارایی بوده است. اما نکته مهم دیگری که باید به آن توجه کرد، کاهش نیاز به منابع سخت افزاری است. حتما شنیدهاید که RAM در سالهای اخیر به شدت کمیاب و گران شده است. یکی از دلایل اصلی این موضوع، افزایش چشمگیر نیاز سیستمهای هوش مصنوعی به منابع سخت افزاری است. استفاده از زیرساختهای اشتراکی میتواند نیاز به منابع را تا حد زیادی کاهش دهد و باعث استفاده بهینهتر از ظرفیتهای موجود شود. برای مطالعه بیشتر در مورد کاهش RAM، میتوانید مقاله “دلایل افزایش قیمت رم چیست؟” را مطالعه کنید.
اما از چالشهای این موضوع نیز میتوان به مواردی اشاره داشت. مثلا در صورت قطعی و ایجاد اختلال در زیر ساختهای Gemini ممکن است ChatGPT جواب شما را ندهد.
در نهایت: در چه شرایطی از زیر ساخت اشتراکی استفاده نکنیم؟
اگر پروژه شما بسیار حساس است و نگرانیهای امنیتی دارید، اگر مقیاس پذیری بالایی نمیخواهید، اگر وجود اختلال و کندی باعث مشکل در پروژه شما میشود، اگر هزینه برای شما در اولویتهای اول نیست و… توصیه میشود از زیرساخت اشتراکی استفاده نکنید. در این شرایط سرور اختصاصی میتواند گزینه مناسبی برای شما باشد. اما به طور کلی زیرساخت اشتراکی AI برای بسیاری از پروژهها مناسب است و مزایای زیادی به همراه دارد.
ما تلاش کردهایم مقالهای جامع درباره زیرساخت اشتراکی AI ارائه کنیم. اگر نکته یا تجربهای دارید که در مقاله ذکر نشده، خوشحال میشویم با ما به اشتراک بگذارید تا محتوا کاملتر و کاربردیتر شود.
سوالات متداول
این نوع زیرساخت برای استارتاپها، تیمهای توسعه، پژوهشگران و کسب و کارهایی که به دنبال کاهش هزینه و مقیاس پذیری هستند، گزینه مناسبی محسوب میشود.
در صورت پیاده سازی صحیح مکانیزمهای امنیتی و ایزوله سازی، امنیت قابل قبولی دارد؛ اما همچنان نسبت به زیرساخت اختصاصی ریسکهای بیشتری مانند احتمال نشت اطلاعات وجود دارد.
منابع
- https://www.cloudflare.com/learning/serverless/serverless-performance/
اولین دیدگاه را اضافه کنید.