Che cosa sono i workload di AI?

I workload di AI si riferiscono ai tipi specifici di attività o processi computazionali eseguiti dai sistemi di Artificial Intelligence (AI). Queste possono includere attività come l'elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli, l'inferenza (previsioni), l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini e altro ancora. Man mano che l'AI continua a evolversi, questi workload sono diventati una parte fondamentale del modo in cui operano le aziende e le tecnologie, e richiedono hardware e software specializzati per gestire le esigenze specifiche dei sistemi.

I workload di AI sono essenziali perché alimentano le applicazioni su cui facciamo affidamento ogni giorno, dai motori di raccomandazione e gli assistenti vocali ai sistemi di rilevamento delle frodi e ai veicoli autonomi. La loro importanza risiede non solo nella complessità delle attività che eseguono, ma anche negli enormi volumi di dati che elaborano e nella velocità con cui devono operare. Mentre i settori si sforzano di sfruttare le informazioni approfondite e l'automazione basate sui dati, i workload di AI sono al centro di questa trasformazione.

Dalla sanità alla finanza, dalla produzione alla vendita al dettaglio, i workload di AI stanno promuovendo l'innovazione e l'efficienza. Le aziende si affidano sempre più a soluzioni basate sull'AI per ottenere vantaggi competitivi, migliorare l'esperienza dei clienti e prendere decisioni più intelligenti. Di conseguenza, la comprensione dei workload di AI, e come ottimizzarli e supportarli, sta diventando più importante che mai nei settori del business e della tecnologia.

Tipi di workload AI

I workload AI possono essere raggruppati in diverse categorie chiave, ciascuna con caratteristiche e requisiti di infrastruttura distinti. La comprensione di questi tipi è fondamentale per progettare sistemi in grado di supportare in modo efficiente le applicazioni basate sull'AI.

1. Formazione

L'addestramento è il processo di insegnamento di un modello di AI per riconoscere schemi o prendere decisioni esponendolo a dataset di grandi dimensioni. Durante questa fase, il modello regola i parametri interni per ridurre al minimo gli errori e migliorare la precisione. L'addestramento dei workload AI richiede una notevole potenza di calcolo (in particolare GPU o acceleratori specializzati come le unità TPU), comporta set di dati di grandi dimensioni e tempi di elaborazione estesi, oltre a richiedere un data storage scalabile ed efficiente e un trasferimento dei dati ad alta velocità.

2. Inferenza

L'inferenza è il processo di utilizzo di un modello di AI addestrato per fare previsioni o prendere decisioni basate su dati nuovi e invisibili. L'inferenza richiede una minore domanda di elaborazione rispetto all'addestramento, ma richiede comunque bassa latenza e alta velocità di trasmissione. Viene spesso distribuito su vasta scala tra dispositivi edge, ambienti cloud o server on-premise. Un esempio di inferenza potrebbe essere un motore di raccomandazioni basato sull'AI che suggerisce prodotti agli acquirenti online o un sistema di riconoscimento facciale in tempo reale presso la sicurezza aeroportuale.

3. Pre-elaborazione dei dati

Prima della formazione e dell'inferenza, i dati devono essere raccolti, puliti, etichettati e organizzati. Questa fase, nota come pre-elaborazione dei dati o gestione della pipeline dei dati, è fondamentale per garantire la qualità e l'usabilità dei dati. L'elaborazione dei dati comporta un uso intensivo di risorse di storage, memoria e I/O.

Questi tipi di workload AI sono spesso interconnessi, formando una pipeline end-to-end dai dati raw agli insight fruibili. 

Importanza dei workload di AI nel settore

I workload AI semplificano i processi che un tempo richiedevano uno sforzo manuale o erano impossibili a causa della scalabilità o della complessità. 

Ecco come i workload di AI stanno plasmando l'innovazione in settori specifici:

Sanità

I workload di AI sono alla base di strumenti diagnostici che analizzano le immagini mediche, predicono gli esiti dei pazienti e assistono nei piani terapeutici personalizzati. Ad esempio, i modelli di AI formati su dataset di grandi dimensioni sono in grado di rilevare i segni precoci di malattie come il cancro con un'elevata precisione, migliorando sia la velocità che l'efficacia della diagnosi.

Finanza

Nel settore finanziario, i workload di AI vengono utilizzati per il rilevamento delle frodi, la valutazione dei rischi e il trading algoritmico. L'inferenza in tempo reale consente l'analisi istantanea delle transazioni, mentre l'addestramento dei workload perfeziona i modelli per rilevare le minacce emergenti o le opportunità di mercato.

Industria manifatturiera

L'automazione basata sull'AI nella produzione migliora il controllo qualità, la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione della supply chain. I workload di elaborazione dati aiutano ad analizzare i dati dei sensori, mentre i modelli di inferenza possono aiutare a prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, riducendo i downtime.

Retail

I retailer utilizzano l'AI per migliorare l'esperienza del cliente attraverso raccomandazioni personalizzate, previsioni della domanda e gestione dello stock. I workload di AI consentono l'analisi in tempo reale del comportamento dei consumatori, aiutando le aziende ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle tendenze.

Man mano che le tecnologie di AI si evolvono, i workload di AI avranno un ruolo ancora più importante nel plasmare le tendenze del settore. L'edge computing, ad esempio, consente l'inferenza AI in tempo reale in dispositivi come veicoli autonomi e fabbriche intelligenti. Nel frattempo, i progressi nell'efficienza dei modelli di AI stanno rendendo i workload AI più accessibili alle piccole aziende.

Sfide nella gestione dei workload di AI

Mentre i workload di AI offrono vantaggi trasformativi, la loro gestione efficace presenta diverse sfide. Queste complessità derivano dalla natura esigente delle attività di AI, dalla grande quantità di dati coinvolti e dalla necessità di un'infrastruttura scalabile e reattiva. Superare queste sfide è fondamentale per liberare tutto il potenziale dell'AI in qualsiasi organizzazione.

Scalabilità
Man mano che i modelli di AI aumentano e i dataset si espandono, e man mano che l'AI generativa sostituisce sempre più il Machine Learning, i sistemi devono scalare per gestire l'aumento delle esigenze di elaborazione. La scalabilità orizzontale (aggiunta di più macchine) e verticale (aumento della potenza delle singole macchine) può essere costosa e tecnicamente complessa.

Allocazione delle risorse
I workload di AI spesso competono per risorse limitate come GPU, memoria e storage. L'allocazione efficiente di queste risorse per garantire performance elevate senza overprovisioning è un'azione di bilanciamento costante.

Gestione dei dati

L'AI si basa su dati vasti, diversificati e spesso non strutturati. Garantire la qualità, la disponibilità e la sicurezza dei dati negli ambienti distribuiti è una sfida importante, soprattutto per le esigenze di elaborazione in tempo reale.

Latenza e velocità di trasmissione
In particolare, i workload di inferenza richiedono bassa latenza e velocità di trasmissione elevata, soprattutto in applicazioni come i veicoli autonomi o il rilevamento delle frodi in tempo reale. I workload gestiti in modo inadeguato possono causare ritardi e ridurre l'efficacia.

Controllo dei costi
L'esecuzione di workload di AI su larga scala, specialmente negli ambienti cloud, può diventare costosa. Senza un monitoraggio e un'ottimizzazione adeguati, i costi possono aumentare rapidamente oltre il budget.

Strategie e tecnologie per superare le sfide

Le organizzazioni possono gestire meglio i workload di AI sfruttando: 

• Infrastruttura orientata all'AI: Utilizza hardware specializzato come GPU, TPU e acceleratori AI. I servizi cloud (ad es. Amazon SageMaker, Google Vertex AI) offrono risorse scalabili e on demand su misura per i workload di AI.
• Strumenti di orchestrazione dei workload: Usa strumenti come Kubernetes con estensioni specifiche per l'AI (ad es. Kubeflow) per automatizzare la gestione delle risorse, la pianificazione dei workload e la scalabilità.
• Pipeline di dati e soluzioni di storage: Implementa solide pipeline di dati per la pulizia, l'etichettatura e l'alimentazione efficiente dei dati nei sistemi di AI. Usa lo storage scalabile (ad es. object storage, file system distribuiti) con un throughput I/O elevato.
• Monitoraggio e ottimizzazione: Implementa strumenti di monitoraggio delle performance per monitorare l'utilizzo delle risorse e identificare i colli di bottiglia. Tecniche come la quantizzazione dei modelli e la potatura possono ottimizzare i modelli per accelerare l'inferenza e ridurre il consumo di risorse.

Insieme, le strategie e le tecnologie di cui sopra consentono una gestione efficace dei workload di AI, che garantisce un funzionamento efficiente, affidabile e conveniente dei sistemi. Massimizza le performance delle applicazioni di AI, riduce il tempo necessario per ottenere Insight e consente alle aziende di scalare le proprie iniziative di AI in tutta sicurezza. Senza una gestione adeguata, anche i modelli di AI più potenti possono diventare inefficienti o insostenibili nel deployment reale.

In che modo Pure Storage aiuta con i workload di AI

Pure Storage offre una suite completa di soluzioni progettate per ottimizzare e accelerare i workload di AI affrontando le sfide chiave nella gestione e nell'infrastruttura dei dati.

Data platform unificata
Le iniziative di AI spesso si trovano ad affrontare silos di dati che ostacolano l'accesso e l'elaborazione efficienti dei dati. La data platform unificata di Pure Storage consolida diverse origini dati, facilitando l'acquisizione dei dati e accelerando le pipeline di AI. Questa integrazione consente un addestramento dei modelli più rapido e informazioni approfondite più accurate.

Soluzioni di storage a performance elevate
Pure Storage fornisce sistemi di storage a velocità di trasmissione elevata, come FlashBlade//S™, che offrono un accesso rapido ai dati essenziale per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di AI. Questi sistemi garantiscono che le GPU funzionino alla massima efficienza eliminando i colli di bottiglia dei dati.

Gestione semplificata dell'infrastruttura AI
La gestione di un'infrastruttura AI complessa può richiedere un'elevata quantità di risorse. Pure Storage semplifica tutto questo tramite soluzioni come AIRI®, un'AI-Ready Infrastructure full-stack sviluppata in collaborazione con NVIDIA. AIRI semplifica il deployment e la gestione, consentendo ai data scientist di concentrarsi sullo sviluppo dei modelli anziché sui problemi dell'infrastruttura.

Scalabilità e flessibilità
Con l'evoluzione dei workload di AI, la necessità di un'infrastruttura scalabile e flessibile diventa fondamentale. Le soluzioni Pure Storage sono progettate per scalare in modo semplice, adattandosi ai dataset in crescita e alle crescenti esigenze di elaborazione senza compromettere le performance.

Integrando queste funzionalità, Pure Storage consente alle organizzazioni di superare le sfide più comuni dell'infrastruttura AI, portando a workflow più efficienti e a risultati più rapidi basati sull'AI.