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什麼是人工智慧基礎設施？
AI（人工智慧）基礎設施，也被稱為 AI 堆疊，是一個術語，指的是建立和佈署 AI 驅動的應用和解決方案所需的硬體和軟體。
強大的人工智慧基礎設施，使開發人員能夠有效地建立和佈署人工智慧和機器學習（ML）應用程式，如聊天機器人，如 OpenAI 的聊天 GPT、臉部，和語音辨識以及電腦視覺。各種規模和廣泛行業的企業，都依賴人工智慧基礎設施，來幫助他們實現人工智慧的雄心壯志。在我們瞭解是什麼讓人工智慧基礎設施變得重要，以及它是如何工作的之前，讓我們來看看一些關鍵術語。
什麼是人工智慧？
人工智慧是允許電腦模擬人類思考，和解決問題的方式的技術。當與其他技術（如網際網路、感測器、機器人等）相結合時，人工智慧技術可以執行通常需要人為輸入的任務，例如操作車輛、回答問題，或從大量資料中提供見解。人工智慧的許多最流行的應用，都依賴於機器學習模型，人工智慧的一個領域特別關注資料和演算法。
什麼是機器學習（ML）？
ML 是人工智慧的一個重點領域，它使用資料和演算法，來模仿人類的學習方式，隨著時間的發展提高其答案的準確性。ML 依靠決策過程來預測或分類資訊，評估其工作準確性的錯誤函式，以及減少已知示例和模型估計之間差異的大型語言模型（LLM）和模型最佳化過程。ML 演算法重複這個「評估和最佳化」過程，直到達到模型的定義設定值精度。
工具
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人工智慧基礎設施與 IT 基礎設施
隨著企業發現越來越多的使用人工智慧的方法，建立必要的基礎設施，來支援其發展變得非常重要。無論是佈署 ML 來刺激供應鏈的創新，還是準備釋出生成性人工智慧聊天機器人，擁有正確的基礎設施都非常重要。
人工智慧專案需要客製化基礎設施的主要原因，是執行人工智慧工作負載所需的電力量之大。為了實現這種能力，人工智慧基礎設施依賴於雲環境的低延遲和圖形處理單元（GPU）的處理能力，而不是傳統 IT 基礎設施環境中典型的更傳統的中央處理單元（CPU）。
此外，人工智慧基礎設施專注於專門為雲、人工智慧和 ML 任務設計的硬體和軟體，而不是 IT 基礎設施所青睞的 PC、軟體和內部資料中心。在人工智慧生態系統中，軟體堆疊通常包括 TensorFlow 和 PyTorch 等 ML 庫和框架，Python 和 Java 等程式語言，以及 Apache Spark 或 Hadoop 等分散式運算平台。
人工智慧基礎設施的好處
除了支援為客戶開發尖端應用外，投資人工智慧基礎設施的企業，通常會看到其流程和工作流程的重大改進。以下是開發強大人工智慧基礎設施的企業，可以期待的六個最常見的好處：
提高可擴充性和靈活性
由於人工智慧基礎設施通常基於雲，因此它比本地 IT 前身更具可擴充性和靈活性。隨著為人工智慧應用提供動力，所需的資料集變得更大、更複雜，人工智慧基礎設施目的在與它們一起擴充，使組織能夠根據需要增加資源。靈活的雲基礎設施適應性強，隨著企業需求的變化，可以比傳統的 IT 基礎設施輕鬆放大或縮小。
更高的效能和速度
人工智慧基礎設施利用最新的高效能運算（HPC）技術，如 GPU 和張量協議（TPU），為支撐人工智慧能力的 ML 演算法提供動力。人工智慧生態系統具有並行處理能力，大大減少了訓練 ML 模型所需的時間。由於速度在許多人工智慧應用中極為重要，如高頻交易應用和無人駕駛汽車，因此速度和效能的改進，是人工智慧基礎設施的一個關鍵特徵。
更多合作
強大的人工智慧基礎設施，不僅與硬體和軟體有關，它還為開發人員和工程師提供了在建構人工智慧應用時，更有效地合作所需的系統和流程。依靠 MLOps 實踐，這是一個為簡化和自動化 ML 模型，建立而建構的人工智慧開發的生命週期，人工智慧系統使工程師能夠更有效地建構、共享和管理他們的人工智慧專案。
更好的合規性
隨著對資料隱私和人工智慧的擔憂增加，監管環境變得更加複雜。因此，強大的人工智慧基礎設施，必須確保在開發新的人工智慧應用時，在資料管理和資料處理期間嚴格遵守隱私法。人工智慧基礎設施解決方案，確保所有適用的法律和標準都得到嚴格遵守，並強制執行人工智慧合規性，保護使用者資料並保護企業免受法律和聲譽損害。
降低成本
雖然投資於人工智慧基礎設施可能很昂貴，但試圖在傳統 IT 基礎設施上，開發人工智慧應用和功能的成本可能更昂貴。 人工智慧基礎設施確保資源的最佳化，並在人工智慧專案的開發和佈署中，利用最佳可用技術。投資強大的人工智慧基礎設施，比試圖在過時、低效的 IT 基礎設施上實現人工智慧計劃的投資報酬率（ROI）更好。
利用生成人工智慧能力
生成人工智慧，也稱為生成人工智慧，是可以使用使用者的簡單提示建立自己的內容的人工智慧，包括文字、圖像、影像和電腦程式。自兩年前推出生成性人工智慧應用 ChatGPT 以來，全球企業一直在急切地嘗試利用這項新技術的新方法。生成性人工智慧，可以成倍地提高企業和個人的生產力。但它伴隨著真正的風險。人工智慧基礎設施與圍繞生成人工智慧的強大框架可以幫助企業安全、負責任地發展其能力。
人工智慧基礎設施是如何運作的？
為了為工程師和開發人員，提供建構高階人工智慧和 ML 應用程式所需的資源，人工智慧基礎設施依賴於現代硬體和軟體的混合。通常，人工智慧基礎設施分為四個元件：資料儲存和處理、運算資源、ML 框架和 MLOps 平台。以下是更詳細地瞭解它們是如何運作的。
資料儲存和處理
人工智慧應用需要對大型資料集，進行訓練才能有效。希望佈署強大的人工智慧產品和服務的企業，需要投資於可擴充的資料儲存和管理解決方案，如本地或基於雲的資料庫、資料倉庫（Data warehouses）和分散式檔案系統。此外，在用於訓練人工智慧模型之前，通常需要處理和資料處理框架，和資料處理庫（如 Pandas、SciPy 和 NumPy）來處理和清理資料。
運算資源
ML 和 AI 任務，需要大量的運算能力和資源才能執行。設計良好的人工智慧基礎設施，通常包括圖形處理單元（GPU）和張量處理器（TPU）等專業硬體，以提供並行處理能力和加快 ML 任務。
圖形處理器（GPU）：GPU 通常由英偉達或英特爾製造，是用於訓練和執行 AI 模型的電子電路，因為它們具有同時執行許多操作的獨特能力。通常，人工智慧基礎設施包括 GPU 伺服器，以加快人工智慧任務中常見的矩陣和向量計算。
張量處理器（TPU，Tensor Processing Unit）：TPU 是客製化的加速器，用於加快人工智慧工作負載中的張量運算。它們的高吞吐量和低延遲，使它們成為許多人工智慧和深度學習應用的理想選擇。
機器學習框架
ML 框架提供了人工智慧設計、訓練和佈署 ML 模型所需的特定資源。TensorFlow 和 PyTorch 等 ML 框架，支援人工智慧應用所需的各種功能，包括 GPU 任務的加速和對三種類型 ML 訓練非常重要的功能：監督、無監督和強化培訓。強大的 ML 框架加快了機器學習過程，並為開發人員提供了開發和佈署人工智慧應用所需的工具。
MLOps 平台
MLOps 是一個涉及一系列具體實踐的過程，以幫助自動化和加快機器學習速度。MLOps 平台幫助開發人員和工程師，進行資料收集和模型訓練，一直到應用啟動後進行驗證、故障排除和監控。MLOps 平台支撐了人工智慧基礎設施功能，幫助資料科學家、工程師和其他人，成功推出新的人工智慧工具、產品和服務。
建構強大的人工智慧基礎設施的六個步驟
以下是各種規模和行業的企業，可以採取的六個步驟來建構他們所需的人工智慧基礎設施：
1. 確定你的預算和目標
在你調查希望建構和維護，有效人工智慧基礎設施的企業可用的許多選項之前，請務必清楚地說明你需要從中得到什麼。你想解決哪些問題？你願意投資多少錢？對這些問題有明確的答案，是一個很好的起點，在選擇工具和資源時，將有助於簡化你的決策過程。
2. 選擇合適的硬體和軟體
選擇適合你需求的正確工具和解決方案，是建立你可以信賴的人工智慧基礎設施的重要一步。從 GPU 和 TPU 到加快機器學習速度，再到構成軟體堆疊的資料庫和 ML 框架，在選擇資源時，你將面臨許多重要選擇。始終牢記你的目標和你願意投資水準，並相應地評估你的選擇。
3. 找到合適的網路解決方案
快速、可靠的資料流，對人工智慧基礎設施的功能非常重要。高頻寬、低延遲的網路，如 5G，可以在儲存和處理之間快速安全地移動大量資料。此外，5G 網路提供公共和專用網路例項，以增加隱私、安全和可客製化性。如果沒有正確的網路，讓它們以設計的方式執行，世界上最好的人工智慧基礎設施工具就毫無用處。
4. 在雲和本地解決方案之間做出決定
人工智慧基礎設施的所有組成，都在雲端和本地提供，因此在決定哪個適合於你之前，考慮兩者的優勢很重要。雖然 AWS、甲骨文、IBM 和 Microsoft Azure 等雲端供應商，提供了更大的靈活性和可擴充性，允許企業為某些功能訪問更便宜的隨用現付模式，但本地人工智慧基礎設施也有其優勢，通常提供更多的控制並提高特定工作負載的效能。
5. 制訂合規措施
人工智慧和 ML 是高度監管的創新領域，隨著越來越多的公司在該領域推出應用，它只會變得更加受到密切關注。目前管理該行業的大多數法規，都圍繞著資料隱私和安全，如果被違反，可能會導致企業遭受破壞性罰款和聲譽損害。
6. 實施和維護你的解決方案
建構人工智慧基礎設施的最後一步，是啟動和維護它。與將使用它的開發人員和工程師團隊一起，你需要各種方法來確保硬體和軟體保持最新狀態，並遵循你已制訂的流程。這通常包括定期更新軟體和在系統上執行診斷，以及審查和稽核流程和工作流程。
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