Ngăn xếp Công nghệ AI là gì?
Ngăn xếp công nghệ cho trí tuệ nhân tạo là giải pháp đầu cuối toàn diện hoàn chỉnh, bao gồm phần cứng, phần mềm và công cụ hỗ trợ quá trình phát triển và triển khai các ứng dụng AI. Mặc dù giống với những ngăn xếp công nghệ dùng để xây dựng các ứng dụng phần mềm đa năng, nhưng ngăn xếp công nghệ AI lại có những công cụ chuyên dụng để hỗ trợ xây dựng các mô hình AI hỗ trợ học máy và học sâu.
Ngăn xếp công nghệ AI bao gồm bốn lớp nền tảng chính: lớp ứng dụng, lớp mô hình, lớp dữ liệu và lớp cơ sở hạ tầng.
Lớp ứng dụng
Lớp ứng dụng của ngăn xếp công nghệ AI bao gồm bất kỳ phần mềm, giao diện người dùng và các tính năng trợ năng nào cho phép người dùng tương tác với các mô hình AI cơ bản và bộ dữ liệu hỗ trợ giải pháp AI. Ví dụ: các giao diện dựa trên trình duyệt cho phép người dùng gửi câu hỏi đến mô hình AI tạo sinh như ChatGPT, hoặc bộ phân tích dữ liệu có thể cung cấp các hình ảnh trực quan dưới dạng đồ thị và biểu đồ để giúp người dùng hiểu được kết quả của mô hình AI.
Lớp mô hình
Lớp mô hình của ngăn xếp công nghệ AI là nơi các mô hình AI được phát triển, đào tạo và tối ưu hóa. Các mô hình AI được phát triển bằng cách kết hợp các khung AI, các bộ công cụ và thư viện và sau đó được đào tạo với lượng dữ liệu lớn để giúp tinh chỉnh các quy trình ra quyết định của mô hình.
Lớp dữ liệu
Lớp này tập trung vào việc thu thập, lưu trữ và quản lý bộ dữ liệu, giao tiếp và hỗ trợ tất cả các lớp khác. Dữ liệu từ lớp này được cung cấp cho lớp mô hình, dữ liệu mới từ lớp ứng dụng được ghi lại tại đây để phân tích mô hình trong tương lai, và lớp cơ sở hạ tầng cung cấp các tài nguyên cần thiết để mở rộng quy mô, bảo mật và xử lý dữ liệu một cách đáng tin cậy.
Lớp cơ sở hạ tầng
Lớp cơ sở hạ tầng của ngăn xếp công nghệ AI bao gồm tất cả các tài nguyên phần cứng và điện toán cần thiết để chạy các mô hình AI và bất kỳ phần mềm nào giao tiếp với người dùng. Lớp này có thể bao gồm các trung tâm dữ liệu, máy chủ đám mây, thiết bị máy khách như máy tính AI xách tay và để bàn hoặc các thiết bị biên như cảm biến và máy ảnh thông minh.
Quy trình Làm việc AI
Việc triển khai thành công ngăn xếp công nghệ AI phụ thuộc vào quy trình làm việc AI, chính là các bước tuần tự để phát triển và đào tạo một mô hình AI tuân theo thứ tự dữ liệu, mô hình và triển khai:
- Bước dữ liệu bao gồm bất kỳ quy trình thu thập hoặc tạo ra dữ liệu chính thức, thường sau đó là bước tiền xử lý và lưu trữ. Bước này chuẩn bị dữ liệu để mô hình AI sử dụng, để đào tạo hoặc suy luận.
- Bước thứ hai, tạo mô hình AI, liên quan đến việc phát triển mô hình AI thông qua phân lớp các thuật toán để tạo một mạng thần kinh mô phỏng các quy trình logic và ra quyết định trong tâm trí con người.
- Bước cuối cùng, bước triển khai, diễn ra khi mô hình AI được triển khai trong một trường hợp sử dụng thực tế, ví dụ như chatbot AI cá nhân hóa có thể trả lời các truy vấn của người dùng mà con người không cần can thiệp hoặc chỉ can thiệp ở mức tối thiểu.
Các Thành phần Giải pháp AI
Hầu hết các chuyên gia về công nghệ, bao gồm phần cứng, mạng và phần mềm, đều quen thuộc với nhiều thành phần cơ bản của một ngăn xếp công nghệ AI. Tuy nhiên, các thành phần và công cụ ngăn xếp công nghệ AI được thiết kế chuyên biệt để xử lý các yêu cầu và nhu cầu đặc biệt của khối lượng công việc AI.
Phần cứng AI
Phần cứng AI bao gồm bất kỳ thành phần silicon hoặc kim loại trần nào đóng góp vào quá trình triển khai AI và tạo thành lớp nền tảng của ngăn xếp công nghệ AI.
CPU
Đơn vị xử lý trung tâm (CPU) hay bộ xử lý thực hiện các lệnh logic để máy tính chạy được. Trong cấu trúc của một bộ xử lý, lõi bộ xử lý đơn luồng có thể thực hiện một lệnh đơn một lúc, trong khi đó lõi đa luồng có thể xử lý hai lệnh cùng một lúc. Đối với khối lượng công việc AI, các lõi đa luồng mang lại hiệu năng cao hơn so với các lõi đơn luồng và có thể hỗ trợ đào tạo các mô hình AI hiệu quả hơn.
GPU
Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) là các thành phần chuyên dụng được thiết kế để xử lý khối lượng công việc đồ họa, sử dụng nhiều đơn vị thực thi vận hành song song. Khối lượng công việc đồ họa và AI phụ thuộc vào cùng một loại hoạt động, đó là lý do vì sao GPU thường được sử dụng trong triển khai AI. GPU thường là thẻ cắm GPU rời (dGPU) hoặc GPU tích hợp (iGPU) có sẵn trong cấu trúc của CPU. dGPU thường phổ biến hơn trong máy chủ AI, trong đó iGPU thường phổ biến hơn trong máy tính khách hoặc thiết bị biên.
FPGA
Mảng phần tử logic mà người dùng có thể lập trình được (FPGA) là các thẻ cắm riêng biệt để xử lý dữ liệu, các chức năng có thể tùy chỉnh sau khi sản xuất. Nhờ đó, FPGA có độ linh hoạt cao, giúp đẩy nhanh quá trình di chuyển, mã hóa và xử lý dữ liệu cho nhiều khối lượng công việc khác nhau, bao gồm AI.
Bộ gia tốc AI
Bộ gia tốc AI rời là các thành phần phần cứng chuyên dụng, được thiết kế để xử lý khối lượng công việc AI và phù hợp để mở rộng quy mô các dự án triển khai trung tâm dữ liệu. Một số bộ gia tốc AI rời có thể cung cấp các tính năng như mạng tích hợp để giảm chi phí cơ sở hạ tầng, mà vẫn đảm bảo hiệu năng đào tạo và suy luận AI tương đương GPU.
Tìm hiểu thêm về bộ gia tốc AI.
AI Biên
AI tại biên sử dụng nhiều thành phần phần cứng AI đã được liệt kê ở trên, bao gồm CPU, GPU, FPGA và bộ gia tốc AI. Điểm khác biệt nằm ở vị trí triển khai hệ thống. Trong khi nhiều doanh nghiệp triển khai AI ở trung tâm dữ liệu, thì AI biên lại bao gồm các hệ thống AI được triển khai ở các môi trường biên, ví dụ như các giao lộ thành phố, cửa hàng bán lẻ và nhà máy.
AI biên suy luận dữ liệu tại thời điểm tạo ra để phân tích và hành động gần như theo thời gian thực. Nhờ đó, AI biên có thể tiết kiệm chi phí hơn so với việc gửi dữ liệu lên đám mây và quay lại để suy luận, cần ít cơ sở hạ tầng mạng hơn và ít tài nguyên đám mây hơn.
Máy chủ AI
Máy chủ AI là máy tính được thiết kế cho các yêu cầu khối lượng công việc AI, cung cấp các dịch vụ, ứng dụng và dữ liệu cho các hệ thống khác do doanh nghiệp và người dùng cuối sử dụng. Máy chủ AI kết hợp bộ xử lý AI, bộ gia tốc và phần cứng mạng để hỗ trợ lưu trữ và chuẩn bị dữ liệu, cũng như đào tạo và suy luận mô hình AI. Các trung tâm dữ liệu doanh nghiệp bao gồm nhiều máy chủ AI, trong khi đó việc triển khai AI biên có thể dựa vào một hoặc nhiều máy chủ AI biên để hoàn thành nhiệm vụ.
Mạng AI
Mạng hiệu năng cao là một thành phần quan trọng của cơ sở hạ tầng công nghệ, cho phép các ứng dụng AI hoạt động hiệu quả và an toàn. Mạng cho AI phải đảm bảo kết nối ổn định, mạnh mẽ, hiệu quả, an toàn và linh hoạt. Có thể triển khai AI ở bất cứ đâu, do đó các giải pháp mạng phải có kết nối có dây, không dây và kết nối ảo hóa giữa các hệ thống và thiết bị khác nhau trong trung tâm dữ liệu, máy khách, đám mây và biên AI. Các khả năng bảo mật mạng mạnh mẽ cũng rất cần thiết, để bảo vệ các bộ dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả thông cá nhân của người dùng, để cấp cho các thuật toán học máy và các chương trình AI khác.
Phần mềm AI
Giống như bất kỳ phần mềm nào khác, AI là mã chạy trên phần cứng. Phần mềm AI có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, Java hoặc C++. Các nhà phát triển sử dụng các khung AI để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình AI, còn các khung AI lại tận dụng các thư viên và bộ công cụ AI để hỗ trợ triển khai AI với các thành phần và mã mẫu dựng sẵn. Phần mềm AI góp phần phát triển cả lớp mô hình và lớp ứng dụng trong ngăn xếp công nghệ AI.
Khung AI
Khung AI là một nền tảng và cũng được coi là một ứng dụng. Các nhà phát triển sử dụng khung AI để xây dựng, đào tạo và triển khai các giải pháp AI. Khung AI kết hợp nhiều phương pháp khác nhau, hỗ trợ một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình, và có thể cung cấp giao diện để dễ dàng xem và chỉnh sửa mã. Ví dụ về các khung AI bao gồm PyTorch và TensorFlow.
Thư viện AI
Thư viện AI là tập hợp các chức năng AI dựng sẵn theo mô-đun và các mã mẫu mà các nhà phát triển có thể sử dụng để phát triển mô hình AI của riêng mình mà không cần tạo mới từ đầu. Khung AI sử dụng thư viện AI để đẩy nhanh quá trình phát triển AI. Ví dụ về các thư viện AI bao gồm Keras và Scikit-learn.