По мере того как спрос на искусственный интеллект стремительно растёт, возрастает и потребность в масштабируемой, высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре. Однако традиционные гипермасштабные публичные облачные платформы становятся дорогостоящим узким местом. Команды предприятий, работающие с крупными AI-моделями и нагрузками на инференс, обнаруживают, что централизованные облачные провайдеры — такие как AWS, Azure и Google Cloud — больше не могут обеспечить ту гибкость, доступность и глобальный охват, которых требует искусственный интеллект.
Это проложило путь к новой парадигме: распределённой облачной инфраструктуре. Созданная для питания следующей волны AI, эта модель обеспечивает корпоративный уровень GPU-вычислений по значительно более низким ценам, с глобальным охватом и без скрытых комиссий.
Вызов инференса в реальном времени: почему важны миллисекунды
Для растущего числа AI-приложений в робототехнике, логистике и производстве инференс в реальном времени — это не просто показатель производительности, а фундаментальное требование. Автономные системы — от беспилотных автомобилей до складских роботов — должны принимать решения за доли секунды, где разница в несколько миллисекунд может определить успех операции или критический сбой. Необходимость мгновенной обработки данных на месте подталкивает предприятия к внедрению edge-ориентированных архитектур, перенося AI-нагрузки от централизованных дата-центров ближе к источнику данных.
Однако традиционные публичные облака, спроектированные для универсальных приложений, с трудом справляются с жёсткими требованиями инференса в реальном времени на периферии. Предприятия, полагающиеся на эти устаревшие системы, сталкиваются с серьёзными препятствиями:
- Высокая задержка: Отправка данных в централизованное облако для обработки и ожидание ответа может добавить сотни миллисекунд задержки, что недопустимо для приложений, требующих мгновенной реакции. Например, беспилотный автомобиль должен среагировать на дорожное препятствие менее чем за 10 миллисекунд — время, которое централизованные облака просто не могут гарантировать.
- Ограничения пропускной способности: Периферийные устройства, такие как роботизированные манипуляторы или автономные дроны, способны генерировать терабайты данных в час. Передача такого объёма данных в облако зачастую непрактична и дорога, создавая серьёзное узкое место для приложений реального времени.
- Проблемы надёжности: Edge-развёртывания в промышленных условиях часто сталкиваются с прерывистой или нестабильной сетевой связностью. Зависимость от централизованного облака означает, что любая сетевая неполадка может остановить критически важные операции.
- Безопасность и конфиденциальность данных: Во многих отраслях, таких как здравоохранение и производство, конфиденциальные данные должны оставаться на площадке из-за нормативных или приватных требований. Передача этих данных в публичное облако создаёт риски безопасности и проблемы с соответствием требованиям.
Переход к edge-first архитектурам: робототехника, логистика и производство
Ограничения традиционной облачной инфраструктуры ускорили внедрение edge-first архитектур в ряде ключевых отраслей. Благодаря локальной обработке данных эти сектора открывают новые уровни эффективности, надежности и производительности.
Робототехника: автономное принятие решений
В области робототехники edge AI является движущей силой нового поколения автономных систем. От коллаборативных роботов (коботов) на производственных линиях до поисково-спасательных дронов в зонах бедствий — способность обрабатывать данные локально критически важна для принятия решений в реальном времени. Edge AI позволяет роботам воспринимать окружающую среду, понимать сложные сценарии и мгновенно реагировать без необходимости подключения к облаку. Это особенно важно для приложений, где низкая задержка является вопросом жизни и смерти, например в навигации автономных транспортных средств и предотвращении столкновений.
Логистика: оптимизация цепочки поставок в реальном времени
Источник: Embed UR
Логистическая отрасль переживает масштабную трансформацию, в центре которой стоит edge AI. Умные склады, такие как те, что управляются DHL, используют edge computing для автоматизации сортировки, оптимизации управления запасами и ускорения сроков доставки. Размещая камеры и датчики на базе ИИ по всему складу, компании могут отслеживать товары в реальном времени, выявлять узкие места и мгновенно корректировать свои процессы. Такой уровень прозрачности и контроля, обеспечиваемый локальной обработкой данных, является ключевым для построения более эффективной и устойчивой цепочки поставок.
Производство: Индустрия 4.0 и умные фабрики
В производственном секторе edge AI является краеугольным камнем революции Индустрии 4.0. Умные фабрики применяют edge computing для внедрения предиктивного обслуживания, автоматизации контроля качества и оптимизации производственных процессов в реальном времени. Анализируя данные с датчиков на производственной линии, производители могут выявлять потенциальные поломки оборудования до их возникновения, обнаруживать дефекты продукции с сверхчеловеческой точностью и принимать решения на основе данных для повышения эффективности и сокращения отходов. Этот переход к локальной обработке данных открывает новую эру умного производства, где фабрики становятся более гибкими, отзывчивыми и продуктивными, чем когда-либо.
Решение: локализованные bare-metal GPU-кластеры
Для удовлетворения требований к инференсу в реальном времени на периферии предприятиям необходим новый тип инфраструктуры: локализованные bare-metal GPU-кластеры. Такой подход сочетает мощность высокопроизводительных GPU с преимуществами децентрализованного развертывания на площадке, обеспечивая идеальное решение для AI-нагрузок, чувствительных к задержке.
Почему bare-metal GPU?
Bare-metal GPU обеспечивают прямой доступ к аппаратному обеспечению без накладных расходов на виртуализацию. Это означает, что AI-нагрузки могут работать с максимальной эффективностью, без проблем «шумных соседей». Для приложений, где каждая миллисекунда имеет значение, стабильная и предсказуемая производительность bare-metal GPU крайне важна. Более того, исследования показали, что bare-metal серверы могут достигать более чем 100% большего throughput по сравнению с виртуализированными инстансами — поразительная разница, способная значительно повлиять на производительность инференса в реальном времени.
Почему локализованные кластеры?
Развертывание GPU-кластеров ближе к источнику данных позволяет предприятиям преодолеть проблемы задержки, пропускной способности и надежности централизованной облачной инфраструктуры. Локализованные кластеры обеспечивают обработку данных на площадке, в реальном времени, без необходимости постоянного подключения к облаку. Такой подход не только улучшает производительность, но и повышает безопасность и конфиденциальность данных, сохраняя чувствительную информацию локально.
Aethir: энергопитание edge за счет децентрализованной GPU-инфраструктуры
Aethir находится в авангарде перехода к децентрализованной GPU-инфраструктуре, предоставляя глобальную сеть bare-metal GPU-кластеров, специально созданных для потребностей edge AI. Агрегируя вычислительные мощности из распределенной сети провайдеров, Aethir предлагает GPU-производительность корпоративного уровня по цене, значительно более низкой, чем у традиционных облачных провайдеров.
С более чем 435 000 GPU в 94 странах децентрализованная инфраструктура Aethir позволяет предприятиям разворачивать AI-нагрузки ближе к пользователям и источникам данных, минимизируя задержки и обеспечивая соответствие локальным нормам по данным. Bare-metal GPU Aethir H100, H200 и B200 в сочетании с высокоскоростными сетями и NVMe-накопителями обеспечивают производительность и надежность, необходимые для самых требовательных приложений инференса в реальном времени.
По мере того как AI продолжает перемещаться на периферию, потребность в локализованных bare-metal GPU-кластерах будет только расти. Благодаря своей децентрализованной инфраструктуре и ориентации на производительность Aethir дает возможность следующему поколению AI-бизнесов раскрыть весь потенциал edge computing.
