Google Cloud AI Hypercomputer

Google Cloud AI Hypercomputer

Tại Google Cloud Next ’24, Google đã công bố những cải tiến đột phá nhằm tối ưu hiệu suất cho các khối lượng công việc AI/ML quy mô lớn. Với hạ tầng phần cứng mạnh mẽ, phần mềm tối ưu và mô hình tiêu thụ linh hoạt, AI Hypercomputer giúp doanh nghiệp tăng tốc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), suy luận AI, mô phỏng phức tạp, phát hiện gian lận và phân tích rủi ro. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

AI Hypercomputer (Siêu máy tính AI) là kiến trúc điện toán hiệu suất cao, tích hợp hệ thống gồm phần cứng tối ưu, phần mềm mở, các nền tảng máy học hàng đầu và mô hình tiêu thụ linh hoạt, giúp xử lý hiệu quả khối lượng công việc AI và ML của doanh nghiệp.

Khác với các phương pháp truyền thống thường cải thiện hiệu suất AI và ML bằng cách nâng cấp từng thành phần riêng lẻ, dễ dẫn đến tắc nghẽn và kém hiệu quả. Ngược lại, AI Hypercomputer áp dụng các phương pháp tối ưu và đồng thiết kế hệ thống, giúp nâng cao hiệu suất và năng suất trong toàn bộ quá trình trước training, tinh chỉnh và triển khai AI.

Siêu máy tính AI được xây dựng dựa trên ba thành phần chính:

Performance-optimized infrastructure (Hạ tầng tối ưu hiệu suất): Gồm các tài nguyên mang lại tốc độ training nhanh nhất cho các mô hình AI quy mô lớn như: Google Cloud TPU, Google Cloud GPU, Google Cloud Storage và Jupiter network. Nhờ khả năng mở rộng của kiến trúc, hệ thống đảm bảo được hiệu suất tôi ưu và chi phí hợp lý nhất khi triển khai các mô hình AI

Open software (Phần mềm mở): Gồm các phiên bản được tối ưu hóa để hỗ trợ các thư viện và công cụ ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch và JAX. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể tận dụng các công nghệ tiên tiến như Cloud TPU Multislice, Multihost và dịch vụ quản lý Google Kubernetes Engine (GKE), giúp đơn giản hóa quá trình triển khai. Nhờ đó, các workload như NVIDIA NeMo trên SLURM, có thể được triển khai nhanh chóng và hiệu quả.

Flexible consumption (Tùy chọn tiêu thụ linh hoạt): Doanh nghiệp có thể linh hoạt lựa chọn giữa chi phí cố định với ưu đãi cam kết sử dụng hoặc mô hình tính phí theo nhu cầu (on-demand) để tối ưu hóa ngân sách. Trình lập lịch động (Dynamic Workload Scheduler) giúp phân bổ tài nguyên hiệu quả, đảm bảo đủ công suất mà không lãng phí, chỉ thanh toán cho những gì thực sự sử dụng. Bên cạnh đó, các công cụ tối ưu hóa chi phí của Google Cloud cũng tự động điều chỉnh tài nguyên, giúp giảm bớt workload cho kỹ sư.

Large-scale AI and ML workloads	High Performance Computing (HPC)
Đào tạo phân tán mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Suy luận LLM Fraud detection Hệ thống gợi ý	Mô phỏng phức tạp Phân tích khám phá thuốc, bộ gen Phân tích rủi ro và giao dịch định lượng