L'infrastruttura AI come problema di sistema

Le discussioni sulle prestazioni dell'infrastruttura AI spesso si concentrano sugli acceleratori: tensor core, numero di GPU e FLOPS di picco. Questi parametri sono importanti, ma negli ambienti di produzione, la capacità di elaborazione degli acceleratori raramente opera in isolamento.

I dati devono essere acquisiti, preparati, trasformati, protetti, schedulati e spostati attraverso la memoria e le reti prima che un singolo processo di training sia completato. Su larga scala, le prestazioni dell'AI sono determinate dal comportamento dell'intero sistema, non solo dalla velocità di calcolo di un acceleratore.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare attentamente. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.