如何构建可扩展且高可用的基础设施,以满足大模型的计算和实时推理需求?

大模型的训练和推理需要强大的计算资源和高性能的基础设施。金融行业可能需要投资于强大的服务器、存储系统和网络基础设施,以满足大模型的计算需求。此外,还需要考虑到可扩展性和高可用性,以支持模型的训练和实时推理。
如何构建可扩展且高可用的基础设施,以满足大模型的计算和实时推理需求?

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1同行回答

rechenrechen  云计算架构师 , 某银行
1、技术路线上,建议在私有云平台构建AI大模型基础设施。2、在训练、推理工作负载上,根据负载的不同特征,采用不同的建设策略。譬如训练集群的建设成本和运维成本很高,基础设施领域需要高端训练GPU卡、高性能存储和高性能RDMA网络,宜在企业统一建设一个训练集群,供企业共享使用...显示全部

1、技术路线上,建议在私有云平台构建AI大模型基础设施。
2、在训练、推理工作负载上,根据负载的不同特征,采用不同的建设策略。譬如训练集群的建设成本和运维成本很高,基础设施领域需要高端训练GPU卡、高性能存储和高性能RDMA网络,宜在企业统一建设一个训练集群,供企业共享使用。另外,推理集群,宜考虑成本、高可用部署需求和应用的易集成度等因素,建设时宜采用成本可控的推理卡、云平台底座支持多AZ部署、一键式部署大模型推理服务和可观测GPU的利用率等方法。

收起
银行 · 2024-02-11

ChatGPT 回答

针对大模型的计算和实时推理需求,建议银行行业采用以下策略:

  1. 采用云计算服务:云计算服务提供了高性能的计算资源和存储系统,可以满足大模型的计算需求。同时,云计算服务还提供了可扩展性和高可用性,可以支持模型的训练和实时推理。
  2. 使用分布式计算框架:分布式计算框架可以将计算任务分配到多个计算节点上进行并行计算,提高计算效率。常用的分布式计算框架包括Apache Hadoop、Apache Spark等。
  3. 采用GPU加速:GPU加速可以提高模型训练和推理的速度。银行行业可以采用GPU服务器或者云计算服务提供的GPU实例来加速模型的计算。
  4. 使用容器化技术:容器化技术可以将应用程序和依赖项打包成容器,方便部署和管理。银行行业可以采用容器化技术来部署大模型和相关应用程序,提高可扩展性和高可用性。
  5. 采用负载均衡技术:负载均衡技术可以将请求分配到多个计算节点上进行处理,提高系统的可用性和性能。银行行业可以采用负载均衡技术来实现模型的实时推理。

综上所述,银行行业可以采用云计算服务、分布式计算框架、GPU加速、容器化技术和负载均衡技术等策略来构建可扩展且高可用的基础设施,以满足大模型的计算和实时推理需求。

提问者

朱向东
朱向东162457
高级工程师某银行
擅长领域: 服务器存储数据库

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  • 发布时间:2024-01-05
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