Balinder WaliaCloud vs On-Premise AI: โครงสร้างพื้นฐานใดที่เหมาะกับคุณ
เนื่องจากปริมาณงาน AI มีขนาดเพิ่มขึ้นและมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ การตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานจึงกลายเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่เป็นผลสืบเนื่องมากที่สุดที่องค์กรเทคโนโลยีสามารถทำได้ การเรียกใช้การฝึกอบรมและการอนุมาน AI ในระบบคลาวด์ให้ความยืดหยุ่นและรวดเร็ว แต่ค่าใช้จ่ายอาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ฮาร์ดแวร์ภายในองค์กรต้องมีการลงทุนล่วงหน้าจำนวนมาก แต่สามารถลดต้นทุนระยะยาวและการควบคุมได้ดียิ่งขึ้น คำตอบที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับสถานการณ์เฉพาะของคุณ
ในบทความนี้ เราจะนำเสนอการเปรียบเทียบอย่างละเอียดระหว่างต้นทุน อธิปไตยของข้อมูล เวลาแฝง ความสามารถในการปรับขนาด และกลยุทธ์แบบไฮบริด รวมถึงการวิเคราะห์ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) เป็นเวลา 3 ปี และกรอบงานการตัดสินใจที่คุณสามารถนำไปใช้กับองค์กรของคุณเองได้
การเปรียบเทียบต้นทุน: อินสแตนซ์ Cloud GPU เทียบกับฮาร์ดแวร์ที่เป็นเจ้าของ
ผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud และ Azure เสนออินสแตนซ์ GPU ตามความต้องการ สิ่งนี้น่าสนใจเนื่องจากไม่มีค่าใช้จ่ายฝ่ายทุนล่วงหน้า คุณจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ราคาระบบคลาวด์ GPU นั้นสูงชัน และปริมาณงานแบบยั่งยืนอาจมีราคาแพงมาก
พิจารณาค่าใช้จ่ายในการใช้งาน NVIDIA H100 GPU เพียงเครื่องเดียว:
- คลาวด์ (อินสแตนซ์ AWS p5): ประมาณ 30-40 USD ต่อชั่วโมงสำหรับอินสแตนซ์ 8xH100 หรือประมาณ 3.75-5.00 USD ต่อ GPU ต่อชั่วโมง การใช้งาน GPU หนึ่งอันอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหนึ่งเดือนมีค่าใช้จ่ายประมาณ 2,700-3,600 ดอลลาร์
- ภายในองค์กร (ซื้อ H100): H100 SXM ราคาประมาณ 30,000 เหรียญสหรัฐ เพิ่มแชสซีเซิร์ฟเวอร์ ระบบเครือข่าย ระบบระบายความร้อน และพื้นที่แร็ค และโหนด GPU เดียวมีราคาประมาณ 50,000-60,000 เหรียญสหรัฐฯ ในการใช้งานเต็มรูปแบบ
ในอัตราคลาวด์ คุณจะใช้จ่ายเท่ากับต้นทุนฮาร์ดแวร์ภายในองค์กรในการใช้งานต่อเนื่องประมาณ 15-18 เดือน หลังจากนั้น ทุกเดือนของการดำเนินการแสดงถึงการประหยัดอย่างแท้จริงสำหรับการปรับใช้ในองค์กร
การวิเคราะห์ TCO 3 ปี
| หมวดหมู่ต้นทุน | คลาวด์ (8xH100) | ภายในองค์กร (8xH100) |
|---|---|---|
| ฮาร์ดแวร์ (ปีที่ 0) | $0 | $350,000 |
| คอมพิวเตอร์ (ปีที่ 1) | $260,000 | 36,000 เหรียญสหรัฐฯ (พลังงาน + ความเย็น) |
| คอมพิวเตอร์ (ปีที่ 2) | $260,000 | $36,000 |
| คอมพิวเตอร์ (ปีที่ 3) | $260,000 | $36,000 |
| พนักงาน/ซ่อมบำรุง | $30,000 (เวลา DevOps) | $120,000 (ผู้ดูแลระบบ + การสนับสนุน) |
| รวม 3 ปี | $810,000 | $578,000 |
ตัวเลือกภายในองค์กรช่วยประหยัดได้ประมาณ 28% ในช่วงเวลาสามปีในสถานการณ์นี้ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ถือว่าการใช้งาน GPU เกือบจะต่อเนื่องกัน หากปริมาณงานของคุณมีมากมาย — การฝึกหนักสองสามสัปดาห์ตามด้วยช่วงที่ไม่ได้ใช้งาน — เศรษฐกิจบนคลาวด์จะดีขึ้นอย่างมาก เนื่องจากคุณจ่ายเฉพาะการใช้งานที่ใช้งานอยู่เท่านั้น
อธิปไตยของข้อมูลและการปฏิบัติตาม
สำหรับองค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน หรือรัฐบาล อำนาจอธิปไตยของข้อมูลมักเป็นปัจจัยในการตัดสินใจ โครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กรช่วยให้คุณควบคุมได้ว่าข้อมูลของคุณอยู่ที่ใดและใครบ้างที่สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์
- ข้อดีภายในองค์กร: ควบคุมความปลอดภัยทางกายภาพโดยสมบูรณ์ ไม่มีข้อมูลออกจากเครือข่ายของคุณ ปฏิบัติตามกฎระเบียบเช่น GDPR, HIPAA หรือข้อกำหนดเฉพาะอุตสาหกรรมได้ง่ายขึ้น
- ข้อดีของระบบคลาวด์: ผู้ให้บริการรายใหญ่เสนอการรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนด ตัวเลือกด้านถิ่นที่อยู่ของข้อมูล และการเข้ารหัสเมื่อไม่ได้ใช้งานและระหว่างการส่งผ่าน อย่างไรก็ตาม คุณยังคงเชื่อถือข้อมูลของคุณจากบุคคลที่สาม
หากข้อมูลการฝึกอบรมของคุณมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน ความลับทางการค้าที่เป็นกรรมสิทธิ์ หรือเนื้อหาที่เป็นความลับ โครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กรจะช่วยลดความเสี่ยงทุกประเภท
เวลาแฝงและประสิทธิภาพ
สำหรับปริมาณงานการฝึกอบรม เวลาแฝงของคลัสเตอร์ GPU มักไม่ค่อยเป็นปัญหาคอขวด งานการฝึกอบรมจะดำเนินการเป็นเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน และการเดินทางไปกลับของเครือข่ายเพื่อเริ่มงานนั้นน้อยมาก อย่างไรก็ตามสำหรับ ปริมาณงานการอนุมานเวลาในการตอบสนองมีความสำคัญอย่างมาก
เซิร์ฟเวอร์การอนุมานภายในองค์กรที่อยู่ในศูนย์ข้อมูลของคุณเองหรือที่ Edge สามารถให้เวลาตอบสนองต่ำกว่า 10 มิลลิวินาที การอนุมานบนคลาวด์จะเพิ่มเวลาแฝงของเครือข่าย (โดยทั่วไปคือ 20-100 มิลลิวินาที ขึ้นอยู่กับภูมิภาค) ซึ่งอาจยอมรับไม่ได้สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ระบบการซื้อขาย หรือผู้ช่วย AI แบบโต้ตอบ
ความสามารถในการขยายขนาด
นี่คือจุดที่โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์โดดเด่น ต้องการ GPU 100 อันสำหรับการฝึกซ้อมสองสัปดาห์ใช่ไหม ผู้ให้บริการระบบคลาวด์สามารถจัดเตรียมได้ภายในไม่กี่นาที การปรับขนาดภายในองค์กรต้องใช้รอบการจัดซื้อโดยวัดเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือน และคุณจะเหลือฮาร์ดแวร์ที่ไม่ได้ใช้งานเมื่อการขยายงานสิ้นสุดลง
- เมฆ: ปรับขนาดได้ไม่จำกัด จ่ายต่อการใช้งาน ไม่มีความล่าช้าในการจัดหาฮาร์ดแวร์
- ภายในองค์กร: กำลังการผลิตคงที่ ต้องมีการวางแผนกำลังการผลิต ความเสี่ยงของการจัดเตรียมมากเกินไปหรือการจัดเตรียมน้อยเกินไป
แนวทางแบบผสมผสาน
องค์กรหลายแห่งพบว่ากลยุทธ์แบบผสมผสานนำเสนอสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก รูปแบบทั่วไปคือ:
- ภายในองค์กรสำหรับปริมาณงานพื้นฐาน: ดำเนินการฝึกอบรมและการอนุมานสถานะคงตัวบนฮาร์ดแวร์ที่มีเจ้าของซึ่งมีการใช้งานอย่างสม่ำเสมอ
- คลาวด์สำหรับความจุต่อเนื่อง: ใช้อินสแตนซ์ GPU ระบบคลาวด์สำหรับการรันการฝึกอบรมขนาดใหญ่ การทดลอง หรือการจัดการความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
- Edge สำหรับการอนุมานที่ไวต่อเวลาแฝง: ปรับใช้โมเดลที่ได้รับการปรับปรุงบนฮาร์ดแวร์ Edge ใกล้กับผู้ใช้ปลายทาง
เครื่องมืออย่าง Kubernetes พร้อมการจัดการแบบหลายคลัสเตอร์, Ray สำหรับการประมวลผลแบบกระจาย และ MLflow สำหรับการติดตามการทดลอง ทำให้การปรับใช้แบบไฮบริดเป็นไปได้จริง คุณสามารถกำหนดนโยบายปริมาณงานที่จะกำหนดเส้นทางงานไปยังฮาร์ดแวร์ในองค์กรโดยอัตโนมัติเมื่อพร้อมใช้งาน และล้นไปยังระบบคลาวด์เมื่อความจุในเครื่องหมดลง
กรอบการตัดสินใจ
ใช้คำถามต่อไปนี้เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานของคุณ:
- การใช้งาน GPU: GPU ของคุณจะถูกใช้งานมากกว่า 60% หรือไม่? หากใช่ ระบบภายในองค์กรน่าจะคุ้มค่ากว่า หากการใช้งานต่ำกว่า 40% คลาวด์ก็น่าจะถูกกว่า
- ความไวของข้อมูล: ข้อมูลของคุณมีข้อกำหนดด้านกฎระเบียบหรือความปลอดภัยที่ทำให้โฮสติ้งคลาวด์มีความเสี่ยงหรือไม่? หากใช่ ให้โน้มตัวไปที่การติดตั้งภายในองค์กร
- ความแปรปรวนของขนาด: ความต้องการด้านการประมวลผลของคุณแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละสัปดาห์หรือไม่? หากใช่ คลาวด์หรือไฮบริดจะให้ความยืดหยุ่นตามที่คุณต้องการ
- ความเชี่ยวชาญของทีม: คุณมีพนักงานที่สามารถจัดการโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เครือข่าย และไดรเวอร์ GPU ได้หรือไม่ หากไม่เป็นเช่นนั้น ระบบคลาวด์ก็จะขจัดความซับซ้อนในการดำเนินงานออกไป
- ขอบฟ้าเวลา: คุณกำลังเดิมพัน 1 ปีหรือลงทุน 5 ปีหรือไม่? ระยะเวลาที่นานขึ้นเอื้อต่อเศรษฐศาสตร์ในสถานที่
- ข้อกำหนดด้านเวลาแฝง: คุณต้องการเวลาตอบสนองการอนุมานต่ำกว่า 20 มิลลิวินาทีหรือไม่ หากใช่ จำเป็นต้องมีการติดตั้งใช้งานภายในองค์กรหรือ Edge
บทสรุป
ไม่มีคำตอบที่เป็นสากลสำหรับการอภิปรายระหว่างระบบคลาวด์กับระบบภายในองค์กรสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI คลาวด์มอบความเร็ว ความยืดหยุ่น และอุปสรรคในการเข้าใช้งานที่ต่ำ ภายในองค์กรมีต้นทุนระยะยาว การควบคุมข้อมูล และความสามารถในการคาดการณ์ประสิทธิภาพที่ต่ำกว่า แนวทางแบบไฮบริดช่วยให้คุณปรับให้เหมาะสมในทุกมิติแต่เพิ่มความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน เริ่มต้นด้วยการประเมินรูปแบบการใช้งาน ความต้องการข้อมูล และความสามารถของทีมอย่างตรงไปตรงมา โครงสร้างพื้นฐานที่ตอบสนองความทะเยอทะยานของ AI ของคุณได้ดีที่สุดคือโครงสร้างพื้นฐานที่สอดคล้องกับความเป็นจริงในการปฏิบัติงานของคุณ ไม่ใช่โครงสร้างพื้นฐานที่ดูดีที่สุดบนสไลด์ของผู้จำหน่าย