Rewolucja związana ze sztuczną inteligencją już się rozpoczęła i staje się kluczowym czynnikiem konkurencyjności w niemal każdej branży. Firmy, które chcą wykorzystać potencjał AI, często zwracają się ku dostawcom chmurowym, oferującym wynajem mocy obliczeniowej GPU. Choć takie rozwiązanie może znacząco przyspieszyć prace nad nowymi produktami i usługami, niesie też ze sobą ryzyko nieoczekiwanych kosztów oraz zmiennej wydajności. Aby uniknąć rozczarowania, warto szczegółowo zweryfikować ofertę usług chmurowych i podjąć odpowiednie kroki audytowe.
Przy wyborze dostawcy AI w chmurze kluczowe znaczenie ma nie tylko specyfikacja dostępnych kart graficznych. Nawet najpotężniejsze jednostki, jak NVIDIA H200, B200 czy GB200 NVL72, nie zapewnią optymalnej efektywności, jeśli otaczająca je infrastruktura — sieć, magazynowanie danych i systemy chłodzenia — nie spełniają odpowiednich standardów. Dlatego przed podjęciem decyzji o wynajmie GPU warto wyjść poza marketingowy żargon i zadać trudne pytania, weryfikując rzeczywistą jakość usług.
Jednym z najczęściej pomijanych aspektów są ograniczenia sieciowe — tzw. wąskie gardła, które potrafią „udusić” nawet najbardziej zaawansowane systemy AI. Przetwarzanie olbrzymich ilości danych w czasie rzeczywistym wymaga niezawodnej, szybkiej komunikacji wewnątrz i pomiędzy serwerami. Niestety, wielu dostawców stosuje model oversubscription, czyli przydziela więcej przepustowości, niż fizycznie posiada. Skutkiem tego, w godzinach szczytu wydajność potrafi dramatycznie spadać. Aby uniknąć takich sytuacji, należy zapytać dostawcę o współczynnik oversubscription w sieci oraz o gwarancję nieblokowanego transferu danych (East-West networking) pomiędzy instancjami.
Równie istotnym czynnikiem jest jakość magazynowania danych. Nawet najwydajniejsze GPU nie będą pracować efektywnie, jeśli system przechowywania danych nie dostarcza ich z odpowiednią prędkością. Słaba przepustowość dysków, opóźnienia checkpointów czy przeciążenie współdzielonych zasobów mogą prowadzić do spowolnień, a nawet utraty wyników pracy. Dlatego nie wystarczy znać deklarowaną wydajność — trzeba zobaczyć dane z testów rzeczywistych obciążeń oraz uzyskać możliwość samodzielnego benchmarkowania instancji.
Nie mniej ważny, ale często niedostrzegany problem, to wydajność chłodzenia. Nowoczesne układy GPU generują ogromne ilości ciepła, a ich przegrzanie prowadzi do automatycznego throttlingu — czyli spadku mocy obliczeniowej. Co najgorsze, wiele firm może nawet nie być świadomych, że ich instancje są regularnie ograniczane termicznie. Chłodzenie powinno być monitorowane w czasie rzeczywistym, a dostawca musi jasno raportować ewentualne problemy z przegrzewaniem oraz sposoby ich rozwiązywania.
Kolejnym aspektem, który należy skrupulatnie sprawdzić, jest to, czy wynajmujemy pełną kartę graficzną, czy jedynie jej część. Niektóre firmy dzielą GPU między wielu użytkowników, co prowadzi do spadków wydajności i trudnych do wykrycia fluktuacji mocy obliczeniowej. Co gorsza, takie praktyki często nie są komunikowane wystarczająco jasno. Z tego powodu kluczowe jest zadanie pytań o poziom przydziału zasobów, czy dostępność GPU jest dedykowana, a także o dane z benchmarków dotyczących wydajności pod obciążeniem.
Niezawodność i odporność infrastruktury na awarie to kolejna krytyczna kwestia. Awaria zasilania może sparaliżować obliczenia AI, a utrata danych z jednej sesji treningowej może oznaczać tygodnie straconej pracy. Warto zatem dopytać o architekturę redundantną zasilania (np. N+1 lub 2N), a także o częstotliwość występowania awarii w ostatnich dwóch latach. Dla zachowania ciągłości pracy niezwykle ważne jest również posiadanie serwisu technicznego dostępnego 24/7 z zapasem części zamiennych.
Nie można też zapominać o kosztach przesyłu danych (egress fees). Choć sama moc GPU może być relatywnie tania, opłaty za transfer danych poza chmurę mogą szybko zniweczyć budżet projektu. Uważna analiza cennika oraz negocjacja modeli rozliczeń za transfer (szczególnie w przypadku dużych wolumenów danych) to działania, które mogą przynieść wymierne oszczędności.
Wydajność infrastruktury AI zależy także od komponentów programowych — sterowników GPU, jądra systemu czy warstwy magazynowania danych. Nawet najnowsze karty NVIDII mogą działać znacznie poniżej możliwości, jeśli pracują na nieoptymalnym lub przestarzałym stosie oprogramowania. Dlatego warto wybierać tych dostawców, którzy regularnie aktualizują sterowniki i aktywnie dostosowują swoje systemy pod kątem obciążeń AI.
Testowanie to nie opcja – to obowiązek. Nie wystarczy wierzyć na słowo. Trzeba przetestować działanie całej infrastruktury w warunkach zbliżonych do produkcyjnych. Sprawdzenie rzeczywistej wydajności GPU, pomiar przepustowości dysków i sieci czy badanie stabilności działania pod obciążeniem to podstawowe kroki w weryfikacji usług i dostawcy.
Ostatecznie wszystko powinno zostać opisane i zabezpieczone umową SLA (Service Level Agreement). Powinna ona jasno określać gwarantowany czas działania, plan serwisowy, procedury reagowania na awarie, a także kary finansowe za niedotrzymanie ustalonych warunków. Nie warto lekceważyć zapisów dotyczących jakości wsparcia technicznego — dostępność fachowego zespołu i części zamiennych może zadecydować o powodzeniu projektu.
Inwestycja w infrastrukturę AI to decyzja strategiczna, niosąca za sobą wysokie koszty, ale i ogromny potencjał rozwoju. Dlatego tak ważne jest, by nie polegać wyłącznie na folderach reklamowych czy kampaniach marketingowych usługodawców. Stawiajmy pytania, żądajmy przejrzystości i testujmy wszystkie krytyczne elementy infrastruktury. Tylko wtedy możemy być pewni, że pieniądze zostaną dobrze spożytkowane, a nasze rozwiązania AI będą działać z maksymalną możliwą wydajnością.
