راهکارها
زیرساخت ابر هوش مصنوعی ویسپو
Wispo AI Cloud Infrastructure
ابر GPU اختصاصی سازمان برای هوش مصنوعی و پردازشهای سنگین
زیرساخت ابر هوش مصنوعی ویسپو، بستری درونسازمانی برای اجرای پروژههای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش داده و طراحی گرافیکی است. منابع GPU سازمان بهصورت متمرکز مدیریت، به اشتراک گذاشته و بر اساس نیاز هر تیم تخصیص داده میشوند. دادهها و مدلها نیز در مالکیت و کنترل کامل سازمان باقی میمانند.
چالشها
چالشهای سازمانها در توسعهی هوش مصنوعی
محدودیت سختافزار
منابع GPU گرانقیمت و محدود هستند و اغلب بهصورت پراکنده و با بازدهی پایین استفاده میشوند.
پیچیدگی نرمافزاری
آمادهسازی و نگهداری ابزارها و چارچوبهای هوش مصنوعی، به تخصص و زمان زیادی نیاز دارد.
هزینهی مجوزها
مجوزهای نرمافزاری مدیریت GPU و مجازیسازی هزینهی قابل توجهی دارند.
کنترل داده
نگهداری دادههای حساس در ابر عمومی ممکن است با الزامات امنیتی و سیاستهای سازمان سازگار نباشد.
۱ کاربر نهایی
- پژوهشگران
- توسعهدهندگان
- طراحان
- احراز هویت
- نمایش دسکتاپهای مجاز
- مدیریت نشست
- Desktop Access Gateway
- Service Access Gateway
- سرورهای ابری هوش مصنوعی
- سرورهای ابری Workstation
- سرویسهای مدیریتشده (Jupyter · Kubernetes · Kubeflow)
- GPU Pool · vGPU Profiles
- مرکز دادهی سازمان
مدیریت تمامی لایهها از طریق پنل مدیریت ابری ویسپو
- پایش
- سیاستها
- کاربران
- منابع
- گزارشها
اجزای راهکار
اجزای زیرساخت ابر هوش مصنوعی ویسپو
زیرساخت ابری ویسپو
Wispo Cloud Infrastructure
مدیریت متمرکز GPUها در قالب GPU Pool، تقسیم به پروفایلهای vGPU، توزیع بار و ذخیرهسازی در مقیاس پتابایت.
سرورهای ابری هوش مصنوعی ویسپو
Wispo AI Cloud Servers
سرورهای ابری با GPU اختصاصی یا اشتراکی برای آموزش مدل، پردازش داده و شبیهسازی.
سرویسهای مدیریتشدهی هوش مصنوعی
Wispo Managed AI Services
ابزارهای آماده و مدیریتشده برای توسعه، آموزش و استقرار مدل.
پنل مدیریت ابری ویسپو
Wispo Cloud Admin Panel
تخصیص، پایش و گزارش مصرف GPU به ازای پروژه، تیم و کاربر.
سرورهای ابری
سرورهای ابری متناسب با انواع بار کاری
سرورهای ابری هوش مصنوعی
- آموزش مدل و یادگیری عمیق
- پردازش کلانداده و خطوط پردازش یادگیری ماشین
- شبیهسازیهای مبتنی بر GPU
- تخصیص GPU اختصاصی یا اشتراکی
- خاموش شدن خودکار پس از پایان کار و بازگشت منابع به مخزن مشترک
سرورهای ابری Workstation
- طراحی مهندسی و معماری
- رندرینگ و مدلسازی سهبعدی
- تدوین ویدئو و تولید چندرسانهای
- شبیهسازی گرافیکی
- اجرای نرمافزارهای تخصصی طراحی بدون نیاز به ایستگاه کاری گرانقیمت روی میز کاربر
مدیریت GPU
اشتراک و زمانبندی منابع GPU
GPUهای سازمان در یک مخزن مشترک تعریف میشوند و با پروفایلهای vGPU متناسب با نوع کار تقسیم میشوند. زمانبندی و توزیع هوشمند بار (GPU Orchestration) به کاهش زمان بیکار ماندن منابع گرانقیمت کمک میکند.
پروفایلهای vGPU
- Training: آموزش مدلها
- Inference: اجرای مدلهای آموزشدیده
- Design: طراحی و مدلسازی
- Visualization: نمایش و شبیهسازی گرافیکی
سرویسهای مدیریتشده
ابزارهای آماده برای تیمهای داده و هوش مصنوعی
با استفاده از سرویسهای مدیریتشده، تیمهای سازمان به جای صرف زمان برای نصب و نگهداری ابزارها، بهطور مستقیم بر توسعهی مدل تمرکز میکنند.
- Jupyter as a Service
- Kubernetes as a Service
- Kubeflow as a Service
- تنظیم، وصلههای امنیتی و بهینهسازی عملکرد GPU
- مشاورهی معماری برای پروژههای هوش مصنوعی
مزایا
داده و مدل در مالکیت سازمان
دادهها و مدلها در مرکز دادهی سازمان نگهداری میشوند و برای پردازش به ابر عمومی نیاز ندارند.
بهرهوری بالاتر GPU
اشتراک و زمانبندی منابع به جای تخصیص ثابت.
آغاز سریع پروژهها
آمادهسازی محیط توسعه در مدت چند دقیقه.
توسعهی تدریجی
افزودن GPU و سرور بر اساس نیاز.
ایجاد زیرساخت هوش مصنوعی درونسازمانی
نیازهای پردازشی، منابع GPU موجود و معماری مناسب سازمان، در جلسهای با تیم فنی ویسپو بررسی میشود.