什麼是 AI 工作負載？

AI 工作負載是指 AI 系統所執行的特定類型任務或運算工作。這些活動包括資料處理、模型訓練、推論（做出預測）、自然語言處理、影像辨識等。隨著 AI 的不斷發展，這些工作負載已成為企業和技術運作的核心部分，需要專門的硬體和軟體來管理他們對系統的獨特需求。

AI 工作負載至關重要，因為它們為我們每天依賴的應用程式提供動力，從推薦引擎和語音助理，到詐騙偵測系統和自動駕駛汽車。它們的重要性不僅在於其執行任務的複雜性，也在於其處理大量資料的速度，以及其必須運作的速度。隨著產業努力利用資料驅動的深度資訊與自動化，AI 工作負載是轉型的核心。

從醫療和金融，到製造和零售，AI 工作負載正在推動創新和效率。企業越來越仰賴 AI 驅動的解決方案來獲得競爭優勢、改善客戶體驗，並做出更明智的決策。因此，了解 AI 工作負載，以及如何優化和支援它們，在業務和技術領域變得比以往更加重要。

AI 工作負載可分為幾個關鍵類別，每個類別都有不同的特性和基礎架構需求。了解這些類型對於設計可有效支援 AI 驅動應用程式的系統至關重要。

訓練是教導 AI 模型以辨識模式，或藉由暴露在大型資料集做出決策的過程。在此階段，模型會調整其內部參數，以盡可能減少錯誤並提高準確度。訓練 AI 工作負載需要大量運算能力（尤其是 GPU 或 TPU 等專門加速器），包括大型資料集和廣泛的處理時間，並需要可擴充、高效率的資料儲存和高速資料傳輸。

推論是指使用經過訓練的 AI 模型，根據全新、看不見的資料做出預測或決策的過程。推論需要的運算需求比訓練低，但仍需要低延遲和高傳輸量。它通常在邊緣裝置、雲端環境或就地部署伺服器之間大規模部署。推斷的例子之一是 AI 式推薦引擎，向線上顧客推薦產品，或向機場安檢處的即時臉部辨識系統推薦產品。

在訓練和推論之前，必須收集、清理、標示和整理資料。這個階段稱為資料預先處理或資料管道管理，對於確保資料的品質和可用性至關重要。資料處理涉及大量使用儲存、記憶體和 I/O 資源。

這些 AI 工作負載類型通常相互連結，從原始資料到可操作的深度資訊，形成端對端管道。

AI 工作負載簡化了曾經需要人工操作，或因規模或複雜度而不可能的流程。

以下是 AI 工作負載在特定產業中塑造創新的方式：

AI 工作負載為診斷工具提供支援，分析醫療影像、預測患者結果，並協助個人化治療計畫。舉例來說，在大型資料集上訓練的 AI 模型能以高準確度偵測癌症等疾病的早期徵兆，進而提升診斷的速度與成效。

在金融業，AI 工作負載用於詐騙偵測、風險評估和演算法交易。即時推論可進行即時交易分析，而訓練工作負載則能強化模型，以偵測新興威脅或市場機會。

AI 驅動的製造自動化可改善品質控制、預測性維護和供應鏈最佳化。資料處理工作負載有助於分析感測器資料，而推論模型則有助於在設備故障發生前預測，進而縮短停機時間。

零售商使用 AI 透過個人化的建議、需求預測和庫存管理來提升客戶體驗。AI 工作負載可即時分析消費者行為，幫助企業快速適應不斷變化的趨勢。

隨著 AI 技術的發展，AI 工作負載在塑造產業趨勢上將扮演更重要的角色。舉例來說，邊緣運算正在自動駕駛汽車和智慧工廠等裝置中實現即時 AI 推論。同時，AI 模型效率的進步讓小型企業更容易使用 AI 工作負載。

雖然 AI 工作負載提供轉型效益，但有效管理它們卻帶來了許多挑戰。這些複雜性源自 AI 任務的嚴苛性質、涉及的大量資料，以及對可擴充、回應式基礎架構的需求。克服這些挑戰是釋放任何組織中 AI 的全部潛力的關鍵。

可擴充性
隨著 AI 模型的成長和資料集的擴展，隨著生成 AI 逐漸取代機器學習，系統必須擴展以處理日益增長的處理需求。橫向擴展（增加更多機器）和垂直擴展（增加個別機器的強大功能）可能成本高昂，且技術複雜。

資源分配
AI 工作負載通常會爭奪有限的資源，如 GPU、記憶體和儲存裝置。有效分配這些資源，以確保高效能，同時不會過度配置，是持續的平衡行為。

資料管理

AI 仰賴龐大、多樣化且通常非結構化的資料。確保跨分散式環境的資料品質、可用性和安全性，是一大挑戰，尤其是即時處理需求。

延遲與產能
推論工作負載尤其需要低延遲和高傳輸量，尤其是自動駕駛車輛或即時詐騙偵測等應用程式。管理不良的工作負載可能導致延遲並降低效能。

成本控制
運行大規模 AI 工作負載，尤其是在雲端環境中，可能會變得昂貴。如果沒有適當的監控和優化，成本可以迅速地超出預算。

組織可以利用以下優勢來更好地管理 AI 工作負載：

AI 基礎架構：運用 GPU、TPU 和 AI 加速器等專用硬體。雲端服務（例如 Amazon SageMaker、Google Vertex AI）為 AI 工作負載提供可擴充的隨選資源。
工作負載調度工具：使用 Kubernetes 之類的工具，搭配 AI 專用的擴充功能（例如 Kubeflow），將資源管理、工作負載排程和擴展自動化。
資料管道和儲存解決方案：實作健全的資料管道，以有效清理、標示資料，並將資料饋送至 AI 系統。使用具高 I/O 輸送量的可擴充儲存裝置（例如物件式資料儲存、分散式檔案系統）。
監控與最佳化：部署效能監控工具，以追蹤資源使用並找出瓶頸。模型量化和剪除等技術可以最佳化模型，以加快推論速度並降低資源消耗。

以上策略和技術相結合，意味著有效的 AI 工作負載管理，確保系統高效、可靠、符合成本效益地運行。它能最大化 AI 應用程式的效能、縮短取得Insight的時間，並使企業能夠放心地擴展 AI 計畫。如果沒有適當的管理，即使是最強大的 AI 模型，在真實世界部署中也會變得效率低下或無法維持。