VERSNELLING DOOR AI

Voordelen van HPC voor GenAI-toepassingen

1. Ongekende snelheid

De rekenkracht van HPC is de drijvende kracht achter GenAI en levert een ongeëvenaarde verwerkingssnelheid. Voor toepassingen op basis van grote taalmodellen (LLM) of Foundation-modellen levert HPC geavanceerde hardware die enorme hoeveelheden gegevens in minder tijd kan verwerken, een essentiële mogelijkheid in de snelle digitale omgeving van vandaag.

2. Kostenefficiëntie op grote schaal

Efficiëntie in berekeningen leidt direct tot kostenbesparingen. Het vermogen van HPC om grote datasets snel te verwerken optimaliseert de kosten, waardoor het een voordelige keuze is voor AI-toepassingen.

3. Creativiteit en innovatie stimuleren

HPC opent deuren naar analyses die vroeger onpraktisch werden geacht, wat innovatie bevordert. In het domein van generatieve AI, waar het verkennen en analyseren van complexe gegevens van het grootste belang is, biedt HPC bedrijven de tools om grenzen te verleggen en creativiteit te ontketenen. Neem bijvoorbeeld het onlangs gelanceerde Sora van OpenAI, hun innovatieve tekst-naar-videomodel, mede mogelijk gemaakt door de kracht van High-Performance Computing (HPC). Sora blinkt uit in het produceren van video’s tot een minuut, met behoud van zowel hoge visuele kwaliteit als trouw aan de aanwijzingen van de gebruiker.

Uitdagingen aan de horizon

Deze krachtige alliantie is echter niet zonder uitdagingen, en een grondig begrip van deze hindernissen is essentieel voor organisaties die het volledige potentieel van GenAI met HPC willen benutten.

1. Complexiteit van de infrastructuur

De schaal van HPC-infrastructuur vereist aanzienlijke middelen, technische expertise en kapitaalinvesteringen. Het opzetten en beheren van de infrastructuur kan ingewikkeld zijn en vereist specialistische kennis en constante monitoring.

2. Latency aanpakken

Vertragingsproblemen kunnen zich voordoen in HPC, met gevolgen voor toepassingen die onmiddellijke reacties vereisen. In interactieve AI-gebruiksgevallen zoals chatbots, AI-spraakassistenten of klantenserviceapplicaties moeten conversaties bijvoorbeeld in real-time plaatsvinden.

3. Kwaliteit van data en licenties

De kwaliteit en licenties van data worden kritieke overwegingen. Generatieve AI-modellen, met name modellen gebaseerd op LLM’s en Foundation-modellen, hebben onbevooroordeelde gegevens van hoge kwaliteit nodig om effectief te kunnen werken. Data licenties voegen nog een extra laag complexiteit toe en veel organisaties worstelen met het verkrijgen van commerciële licenties voor bestaande datasets of het bouwen van op maat gemaakte datasets voor training.

4. Kosten van HPC-infrastructuur beheren

Het bouwen, uitbreiden en onderhouden van HPC-infrastructuur kan prijzig zijn voor bedrijven. On-premise computerinfrastructuur vereist niet alleen een investering in dure CPU’s, GPU’s en domeinexperts (bijv. Software Engineers), maar ook in koelsystemen, ruimte, netwerken, elektriciteit en meer, wat kan oplopen tot enorme bedrijfskosten.

De oplossing van UbiOps & Bytesnet

1. Infrastructuurbeheer vereenvoudigen

Bytesnet en UbiOps vereenvoudigen de complexiteit van de HPC-infrastructuur en bieden gebruikers een gebruiksvriendelijk platform dat de complexiteit van HPC-setup en -beheer wegneemt, terwijl de kracht van geavanceerde hardware behouden blijft.

Bedrijven kunnen zich richten op het creëren van waarde, terwijl het UbiOps-platform en Bytesnet de rest voor hun rekening nemen.

2. Latency-uitdagingen beperken

UbiOps zet modellen in als microservices met speciale API-eindpunten, zodat gebruikers HPC-mogelijkheden naadloos kunnen integreren in hun workflows met granulaire controle. Gebruikers kunnen kiezen waar en wanneer ze computermiddelen toewijzen, waardoor de latentie voor toepassingen die snelle reacties vereisen, afneemt.

Bovendien is de architectuur van het UbiOps-platform ontworpen om verzoeken en reacties op een geoptimaliseerde manier af te handelen, waardoor de wachttijd voor het leveren van resultaten nog verder wordt verkort.

3. Datakwaliteit en compliance verbeteren

UbiOps draagt aanzienlijk bij aan de kwaliteit van gegevens in GenAI-implementaties door te zorgen voor consistentie en reproduceerbaarheid. Dankzij de ondersteuning van modelversiebeheer kunnen organisaties wijzigingen in de loop van de tijd bijhouden, waardoor gestandaardiseerde stappen voor gegevensverwerking worden bevorderd. De test- en bewakingsmogelijkheden bij UbiOps maken grondige beoordelingen van de modelprestaties mogelijk, evenals de identificatie van fouten en het behoud van een hoge gegevenskwaliteit tijdens het hele uitrolproces. Bovendien vermindert de nadruk van het platform op geautomatiseerde uitrolpijplijnen het risico op menselijke fouten, waardoor een efficiënte en gestandaardiseerde GenAI-uitrol wordt gegarandeerd zonder dat dit ten koste gaat van de gegevenskwaliteit.

4. Kostenefficiënte HPC in de cloud

Bytesnet en UbiOps maken aanzienlijke investeringen vooraf overbodig en bieden gebruikers toegang tot geavanceerde HPC-infrastructuur in de cloud. Dankzij het slimme schaalalgoritme

van UbiOps betalen gebruikers alleen voor de rekenkracht die ze verbruiken, waardoor organisaties hun resources naar behoefte kunnen schalen zonder onvoorspelbare kosten.

Conclusie

De integratie van GenAI, Large Language Models en Foundation-modellen met High-Performance Computing luidt een transformatie tijdperk in – maar niet zonder inherente uitdagingen. UbiOps en Bytesnet leveren een innovatieve oplossing die organisaties in staat stelt om te gedijen in het intelligente computerlandschap. Neem het heft in eigen handen en maak uw AI-reis toekomstbestendig met de dynamische MLOps-mogelijkheden van UbiOps en de robuuste infrastructuur van Bytesnet.