Почему технологии ML и HPC лучше внедрять на базе виртуальной инфраструктуры?

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — это класс методов искусственного интеллекта (AI), мощного ресурса в руках архитектора, разработчика и аналитика. Характерная черта ML – не прямое решение задачи, а обучение за счет применения решений множества сходных задач. Проще говоря, AI и ML – это огромный объем памяти для быстрой маркировки и анализа больших массивов данных, которые не способен обработать человеческий разум, посредством самообучающихся алгоритмов.

Высокопроизводительные вычисления (HPC) в свою очередь позволяют обрабатывать данные и выполнять сложные вычисления на высокой скорости.

Для построения ML используют математические методы, а также различные техники работы с данными в цифровой форме. Сценарии применения ML разнообразны: технология стала незаменимой в ритейле для роста продаж, медицине в целях верной постановки диагнозов, нефтегазовой промышленности для разработки месторождений, информационной безопасности в целях исключения угроз, финансовой сфере для предотвращения мошенничества, корпоративном HR для отбора кандидатов.

Рассмотрим на ряде примеров, каким образом ML помогает человечеству и бизнесу, а также почему ML и HPC лучше использовать на базе облачной инфраструктуры.

AI стремительно набирает обороты: кратное увеличение количества проектов с AI – один из главных трендов российской ИТ-отрасли. Отмечается значительный рост инвестиций в AI со стороны госорганизаций. Технологическая политика государства определяет AI как одно из приоритетных направлений развития. AI-решения востребованы практически во всех секторах экономики, реализующих задачи цифровизации.

На ситуацию влияет также нехватка специалистов во многих отраслях и стремление увеличивать маржинальность бизнеса за счет автоматизации и роботизации бизнес-процессов. Потребность в них все больше усиливает количество обрабатываемой информации, что ведет к еще более активному и повсеместному применению AI и машинного обучения для решения рутинных бизнес-задач, высвобождающего сотрудников для более инновационной деятельности.

Крупные офлайн и онлайн-магазинные сети используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения продаж, за счет сокращения расходов, предсказания поведения клиентов и улучшения сервиса. Обученный алгоритм в ритейле и маркетинге помогает анализировать и предсказывать действия покупателей, контролировать товарные остатки, определять необходимые объемы закупок и оптимизировать цены. Компании используют ML для персонализированных рассылок, анализа данных о клиентах, что повышает операционную эффективность, лояльность покупателей и помогает придумывать активности – например, маркетинговые акции.

ML активно применяют в мерчендайзинге. Правильная выкладка на полке способствует высоким показателям оборота и выручки. Для этого создаются алгоритмы распознавания фотографий полок, которые делает мерчандайзер. А система на основе обученных алгоритмов в автоматическом режиме подсказывает ему требуемые корректировки по размещению товаров на основе шаблона выкладки (или планограммы) той или иной продукции в определенном формате магазина. Это становится возможным за счет автоматического распознавания образов на фотографии или в видеопотоке и их сопоставления с планограммой.

Сопоставление данных видео-аналитики, работающей на основе AI, наполнения полок и витрин и проводимыми акциями дает полную картину о факторах, влияющих на покупку. Это помогает определить улучшения для сокращения количества людей, уходящих без покупки, и потерь магазинов, а также увеличения продаж за счет внедрения умных планограмм.

Особое значение AI-технологии получили в сфере здравоохранения для диагностики и лечения наряду с внедрением роботизированных операций. Ожидается, что инвестиции в AI в российском секторе здравоохранения до 2024 года будут расти со среднегодовыми темпами до 40%.

Применение ML помогает клиникам улучшить клиентский сервис, ускоряя процессы. Например, за счет системы распознавания лиц на базе облачной платформы сокращается время регистрации пациента на прием, что позволяет оказать медицинские услуги большему количеству людей. С помощью ML можно научить программу ставить диагнозы на уровне врачей, загрузив в нее данные осмотра и диагностики. Анализ изображений силами искусственного интеллекта снижает нагрузку на медиков и уменьшает вероятность ошибки из-за человеческого фактора. Для более быстрой и точной диагностики пациентов, а также для разработки средств лечения тяжелых заболеваний используются высокопроизводительные вычисления.

Сложность в обнаружении и разработке новых месторождений – один из постоянных вызовов для нефтегазовой и горнодобывающей промышленности. Такие объекты часто бывают удалены и труднодоступны, распределены на большой территории, их стоимость велика, а эксплуатация связана с рисками. Машинное обучение позволяет повысить качество прогнозов, уровень производственной безопасности, определить наиболее оптимальную стратегию развития актива, и тем самым существенно повысить эффективность реализации перспективных проектов.

Чтобы сократить эксплуатационные издержки, увеличить объемы добычи и эффективность переработки нефти, нефтяные компании оцифровывают свои активы. Нефтедобывающие компании, например, используют цифровые двойники месторождения, или информационные копии реальных объектов. С их помощью оценивают запасы нефти и подбирают индивидуальный подход к разработке. Цифровой двойник – это виртуальная модель, набор математических формул, описывающих сам объект и протекающие в нем процессы.

Цифровой двойник месторождения состоит из различных модулей, благодаря чему в виртуальной среде можно видеть работу всех объектов инфраструктуры и в точности воспроизводить весь процесс добычи. Компьютерная модель месторождения быстро и качественно обрабатывает огромные массивы данных и на основе аналитики предлагает оптимальные решения сложных производственных задач. Высокопроизводительные вычисления также используются для точного определения мест для бурения новых скважин и для повышения эффективности уже существующих скважин.

Облачная ИТ-инфраструктура упрощает внедрение машинного обучения в бизнес-процессы, легче масштабируя решения на региональные филиалы сети и улучшая стратегическое планирование. В 2021 году мы представили новый сервис: GPUaaS (GPU as a Service) на базе высокопроизводительных графических ускорителей NVIDIA с тензорными ядрами. Услуга позволяет компаниям решать сложные вычислительные задачи, задействующие AI, в десятки раз быстрее, чем на vCPU.

GPU NVIDIA A100, на базе которых функционирует сервис, обеспечивают высокую степень масштабируемого ускорения работы с нейросетями и искусственным интеллектом, анализа данных и HPC, позволяя реализовывать сценарии, требующие параллельных высокопроизводительных вычислений. Это задачи следующего типа: тренировка моделей искусственного интеллекта и алгоритмов глубокого обучения, задачи машинного обучения, анализ и визуализация наборов данных, HPC.

Вычислительные решения Nvidia уже много лет используют в требовательных к производительности сферах. Решения этой компании предоставляют необходимые возможности по ускорению большого количества вычислительных задач с параллельной обработкой огромных массивов данных. Процессоры GPU NVIDIA A100 обеспечивают отличную скорость и в более традиционных высокопроизводительных вычислениях, и при анализе больших объемов данных, а также гибкое масштабирование для вычислительных задач в составе рабочих станций с одним или несколькими GPU, в серверах, кластерах, облачных центрах обработки данных, суперкомпьютерах.

Организации, которые не внедряют AI, рискуют остаться позади, поскольку их широкое применение позволяет создавать новые продукты и услуги, улучшать сервис и финансовые показатели, предотвращать риски и потери. Такие технологии, как облачные вычисления, искусственный интеллект и машинное обучение находятся в приоритете инвестиций в ИТ, и для поддержания своей конкурентоспособности в цифровую эру компаниям необходимо уделять этим направлениям первоочередное внимание.

Уже трудно представить вычислительные системы без GPU в решениях, предназначенных для выполнения большого количества научных и медицинских исследований, производственных задач, исследовании больших объемов данных при использовании высокопроизводительных вычислений и AI. Обратитесь к нашим экспертам, чтобы получить доступ для работы с самыми мощными графическими процессорами GPU NVIDIA A100.