Balinder Walia
雲與本地人工智慧：哪種基礎設施適合您？
隨著人工智慧工作負載規模和戰略重要性的增長，基礎設施決策成為技術組織可以做出的最重要的選擇之一。在雲中執行人工智慧訓練和推理可提供靈活性和速度，但成本可能會迅速上升。本地硬體需要大量的前期投資，但可以提供更低的長期成本和更好的控制。正確答案取決於您的具體情況。
在本文中，我們對成本、資料主權、延遲、可擴充套件性和混合策略進行了全面比較，包括 3 年總擁有成本 (TCO) 分析和可應用於您自己的組織的決策框架。
成本比較：雲 GPU 例項與自有硬體
AWS、Google Cloud 和 Azure 等雲提供商按需提供 GPU 例項。這很有吸引力，因為沒有前期資本支出——您只需為使用的內容付費。然而，GPU 雲定價很高，持續的工作負載可能會變得極其昂貴。
考慮執行單個 NVIDIA H100 GPU 的成本：
- 雲（AWS p5例項）： 8xH100 例項每小時大約 30-40 美元，或者每 GPU 小時大約 3.75-5.00 美元。連續執行一臺 GPU 一個月的費用約為 2,700-3,600 美元。
- 內部部署（購買 H100）： 一臺 H100 SXM 的成本約為 30,000 美元。加上伺服器機箱、網路、冷卻和機架空間，單個 GPU 節點完全部署的成本約為 50,000-60,000 美元。
按照雲費率，在大約 15-18 個月的連續使用中，您將花費相當於本地硬體的成本。此後，每個月的執行都代表本地部署的純粹節省。
3 年 TCO 分析
| 成本類別 | 雲 (8xH100) | 本地 (8xH100) |
|---|---|---|
| 硬體（0 年） | $0 | $350,000 |
| 計算（第一年） | $260,000 | $36,000（電源+冷卻） |
| 計算（第二年） | $260,000 | $36,000 |
| 計算（三年級） | $260,000 | $36,000 |
| 員工/維護 | 30,000 美元（DevOps 時間） | $120,000（系統管理員 + 支援） |
| 3 年總計 | $810,000 | $578,000 |
在這種情況下，本地選項在三年內可節省大約 28%。然而，這假設 GPU 的利用率接近連續。如果您的工作負載是突發性的（幾周的大量訓練，然後是空閒期），雲經濟性會顯著改善，因為您只需為活躍使用付費。
資料主權和合規性
對於醫療保健、金融或政府等受監管行業的組織來說，資料主權通常是決定因素。本地基礎設施使您可以完全控制資料所在的位置以及誰可以訪問它。
- 本地化優勢： 完全控制物理安全，沒有資料離開您的網路，更輕鬆地遵守 GDPR、HIPAA 等法規或行業特定要求。
- 雲優勢： 主要提供商提供合規性認證、資料駐留選項以及靜態和傳輸中的加密。但是，您仍然信任第三方處理您的資料。
如果您的培訓資料包含敏感的個人資訊、專有商業秘密或機密材料，則本地基礎設施可以消除整個類別的風險。
延遲和效能
對於訓練工作負載，GPU 叢集的延遲很少是瓶頸——訓練作業執行數小時或數天，啟動作業的網路往返時間可以忽略不計。然而，對於 推理工作負載，延遲非常重要。
位於您自己的資料中心或邊緣的本地推理伺服器可以提供低於 10 毫秒的響應時間。基於雲的推理會增加網路延遲（通常為 20-100 毫秒，具體取決於區域），這對於自動駕駛汽車、交易系統或互動式人工智慧助手等實時應用程式來說是不可接受的。
可擴充套件性
這就是雲基礎設施的閃光點。需要 100 個 GPU 進行為期兩週的訓練？雲提供商可以在幾分鐘內完成配置。本地擴充套件需要以周或月為單位的採購週期，並且當爆發結束時，您會留下閒置的硬體。
- 雲： 規模幾乎無限，按使用付費，無硬體採購延遲。
- 內部部署： 容量固定，需要容量規劃，存在過度配置或配置不足的風險。
混合方法
許多組織發現混合策略可以兩全其美。一個常見的模式是：
- 基準工作負載的本地部署： 在一致使用的自有硬體上執行穩態訓練和推理。
- 雲突發容量： 使用雲 GPU 例項進行大型訓練執行、實驗或處理需求高峰。
- 延遲敏感推理的邊緣： 在靠近終端使用者的邊緣硬體上部署最佳化的模型。
具有多叢集管理功能的 Kubernetes、用於分散式計算的 Ray 和用於實驗跟蹤的 MLflow 等工具使混合部署變得切實可行。您可以定義工作負載策略，在可用時自動將作業路由到本地硬體，並在本地容量耗盡時自動將作業路由到雲。
決策框架
使用以下問題來指導您的基礎架構決策：
- GPU 利用率： 您的 GPU 的使用率會超過 60% 嗎？如果是，則內部部署可能更具成本效益。如果利用率低於 40%，雲可能會更便宜。
- 資料敏感性： 您的資料是否存在導致雲託管存在風險的監管或安全要求？如果是，則傾向於本地部署。
- 尺度變異性： 您的計算需求每週是否有很大變化？如果是，雲或混合可為您提供所需的靈活性。
- 團隊專長： 您是否有可以管理物理基礎設施、網路和 GPU 驅動程式的員工？如果沒有，雲可以消除操作複雜性。
- 時間範圍： 您是進行 1 年期投資還是 5 年期投資？較長的時間範圍有利於內部經濟。
- 延遲要求： 您需要低於 20 毫秒的推理響應時間嗎？如果是，則需要進行本地或邊緣部署。
結論
對於人工智慧基礎設施的雲與本地爭論，沒有通用的答案。雲提供速度、靈活性和低進入門檻。本地部署可提供較低的長期成本、資料控制和效能可預測性。混合方法可讓您在所有維度上進行最佳化，但會增加操作複雜性。首先誠實地評估您的使用模式、資料要求和團隊能力。最能滿足您的人工智慧雄心的基礎設施是符合您的運營實際的基礎設施，而不是供應商幻燈片上看起來最好的基礎設施。