AI Infrastructure•GPU Platform with NVIDIA H100 & H200
زیرساخت استنتاج هوش مصنوعی (MLOps / LLMOps)
طراحی کلاسترهای شتابدهنده برای پردازش و استنتاج مدلهای یادگیری عمیق و زبان بزرگ (LLM) با بهینهسازی منابع سختافزاری.
دستاوردهای مهندسی و نکات کلیدی
- ✓ایجاد پلتفرم اختصاصی هوش مصنوعی روی کوبرنتیز برای مدیریت و زمانبندی (Scheduling) کارآمد پردازندههای گرافیکی (GPUs)
- ✓کار با قدرتمندترین شتابدهندههای جهان نظیر NVIDIA H100 و H200
- ✓راهاندازی پایپلاینهای خودکار MLOps برای آموزش، ارزیابی و استقرار (Serving) مدلها
- ✓پیادهسازی مکانیزمهای بهینهسازی استنتاج مانند vLLM برای مدلهای زبان بزرگ
فناوریها و پشتههای فنی
NVIDIA GPUsMLOpsvLLMKubernetes GPU OperatorModel Serving
چالش (The Challenge)
تیمهای Data Science برای آموزش و استنتاج مدلهای هوش مصنوعی نیازمند سختافزارهای بسیار گرانقیمت (مانند کارتهای H100) بودند. اما تخصیص ایستا (Static) این کارتها به تیمها منجر به بیکار ماندن منابع در ساعات افت کاری و کمبود منابع در زمانهای آموزش مدل میشد. از طرفی، فرآیند بردن یک مدل از محیط تست به محیط عملیاتی (Production) هفتهها زمان میبرد.
معماری و راهکار (Architecture & Solution)
تبدیل جزایر سختافزاری به یک AI Platform Engineering:
- مجازیسازی و تسهیم GPU: با استفاده از NVIDIA GPU Operator روی کوبرنتیز، کارتهای گرافیکی به صورت پویا بین کانتینرها به اشتراک گذاشته شدند (MIG و Time-slicing).
- MLOps Pipelines: راهاندازی فرآیندهای خودکار برای نسخه بندی دادهها، ردیابی آزمایشها (Experiment Tracking) و استقرار خودکار مدلها.
- استنتاج مقیاسپذیر (Inference): استفاده از فریمورکهایی نظیر KServe و vLLM برای پاسخگویی به هزاران درخواست استنتاج همزمان با کمترین تاخیر ممکن.
دستاوردها و نتایج (Business Outcomes)
- بهرهوری ۳ برابری سختافزار: با زمانبندی هوشمند کوبرنتیز، استفاده (Utilization) از کارتهای H100/H200 به حداکثر رسید و هزینههای خرید سختافزار جدید کاهش یافت.
- چابکی در توسعه هوش مصنوعی: زمان به تولید رسیدن (Time-to-Market) مدلهای جدید از چندین هفته به چند ساعت کاهش یافت.
برای پیادهسازی چنین مقیاس و معماری در سازمان خود با تیم اکباتان مشورت کنید.