Vertiv hỗ trợ doanh nghiệp đưa AI từ thử nghiệm vào vận hành thực tế
Vertiv – tập đoàn thế giới về hạ tầng kỹ thuật số trọng yếu, đã chính thức hợp tác cùng Trung tâm Nghiên cứu Tích hợp Deloitte nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp giải quyết thách thức trong quá trình đưa trí tuệ nhân tạo (AI) từ thử nghiệm vào thực tiễn vận hành.
Theo đó, việc hợp tác lần này bao gồm việc xác định vị trí triển khai các khối lượng công việc sử dụng AI và đánh giá liệu cơ sở hạ tầng vật lý hiện có có đủ khả năng đáp ứng các yêu cầu vận hành hay không, từ đó giúp doanh nghiệp lựa chọn đúng các mô hình hạ tầng có quy mô và thiết kế tham chiếu đáp ứng các yêu cầu kinh doanh của mình, qua đó giảm thiểu rủi ro trong quá trình triển khai.
Theo tài liệu hướng dẫn “Vertiv Designing Infrastructure for Enterprise AI Guide” (Tạm dịch: “Vertiv: Hướng dẫn Thiết kế hạ tầng AI cho Doanh nghiệp”) – do Vertiv và công ty nghiên cứu hạ tầng kỹ thuật số STL Partnershợp tác phát triển. Tài liệu cung cấp cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, công nghệ thông tin (IT) và các nhà quản lý cơ sở hạ tầng một khung đánh giá dựa trên khối lượng công việc thực tế, giúp họ đưa ra quyết định phù hợp trước khi cam kết thực hiện một kế hoạch đầu tư và triển khai hạ tầng. Dựa trên mục tiêu kinh doanh và khối lượng công việc AI dự kiến, doanh nghiệp có thể đánh giá vị trí triển khai dự án, yêu cầu hạ tầng cùng mức độ sẵn sàng của cơ sở vật chất. Trên cơ sở đó, họ có thể lựa chọn mô hình hạ tầng vật lý và thiết kế tham chiếu phù hợp cho từng khối lượng công việc nhằm lập kế hoạch chi tiết và thẩm định kỹ thuật ở các bước tiếp theo.
Kết quả nghiên cứu của tài liệu nhấn mạnh một yếu tố then chốt khi doanh nghiệp đưa các khối lượng công việc sử dụng AI vào vận hành lâu dài: mức độ sẵn sàng của hạ tầng sẽ quyết định vị trí triển khai hệ thống cũng như tốc độ đưa các khối lượng công việc này vào vận hành thực tế. Khả năng cung cấp điện, hệ thống làm mát, đường truyền internet và năng lực vận hành hiện có sẽ quyết định liệu một khối lượng công việc nhất định có thể được đáp ứng tại cơ sở hiện hữu hay không, hay doanh nghiệp buộc phải chọn một mô hình triển khai khác.
Tài liệu hướng dẫn đã cụ thể hóa các yếu tố này thành quy trình 4 bước:
- Xác định rõ mục tiêu kinh doanh và khối lượng công việc sử dụng AI dự kiến.
- Đánh giá quy mô, tốc độ xử lý và yêu cầu vận hành của khối lượng công việc đó.
- Xác định vị trí triển khai phù hợp nhất và (4) lựa chọn mô hình hạ tầng vật lý cùng thiết kế tham chiếu tương ứng với khối lượng công việc và vị trí triển khai.
- Lựa chọn mô hình hạ tầng vật lý cùng thiết kế tham chiếu tương ứng với khối lượng công việc và vị trí triển khai.
Tài liệu hướng dẫn này phân loại các khối lượng công việc AI trong doanh nghiệp thành 6 nhóm chính, bao gồm quá trình phát triển mô hình và huấn luyện lại mô hình cùng 4 nhóm ứng dụng thực tế. Cách phân loại này giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận diện các khối lượng công việc có yêu cầu tương đồng về hiệu suất, vận hành và hạ tầng, từ đó thiết lập cơ sở lập kế hoạch nhất quán hơn. Mỗi khối lượng công việc sau đó sẽ được ghép nối với một trong 4 mô hình hạ tầng vật lý: cụm AI tại chỗ, cụm AI quy mô nhỏ, cụm AI quy mô lớn và cụm AI mật độ cao.
Bốn mô hình này cung cấp nền tảng để doanh nghiệp đưa ra các quyết định liên quan đến nguồn điện, hệ thống làm mát, hệ thống điều khiển, kết nối, khả năng duy trì hoạt động ổn định, hỗ trợ vận hành và mở rộng trong tương lai. Các thiết kế tham chiếu tương ứng có thể tiếp tục được điều chỉnh dựa trên kết quả khảo sát địa điểm, yêu cầu của từng khối lượng công việc và quá trình thiết kế kỹ thuật chi tiết.
Mức độ sẵn sàng của phòng máy là yếu tố quan trọng cho cả 4 mô hình. Tài liệu giúp doanh nghiệp đánh giá xem liệu địa điểm dự định đặt máy chủ có đáp ứng đầy đủ các yêu cầu về nguồn điện, làm mát, kết nối, năng lực vận hành và còn chỗ để nâng cấp sau này hay không. Việc thực hiện đánh giá ngay từ sớm giúp phát hiện các điểm nghẽn hạ tầng trước khi nó trở thành rào cản làm chậm tiến độ dự án.
