Sztuczna inteligencja (AI) z dnia na dzień zdobywa coraz większe znaczenie w różnych branżach, a firmy technologiczne wprowadzają nowe narzędzia i platformy ułatwiające korzystanie z jej możliwości. Jednym z liderów w tej dziedzinie jest NVIDIA, oferująca kompleksową platformę NVIDIA AI Inference, która zapewnia wysoką przepustowość, niskie opóźnienia i optymalizację kosztów dla przedsiębiorstw wdrażających modele AI.
Dzięki zaawansowanym optymalizacjom oprogramowania oraz architekturze NVIDIA Hopper możliwe jest efektywne uruchamianie najnowszych modeli generatywnej AI. Co więcej, platforma Hopper pozwala na uzyskanie aż 15-krotnie większej efektywności energetycznej w porównaniu do poprzednich generacji procesorów, co czyni ją doskonałym wyborem dla organizacji dążących do maksymalizacji wydajności przy jednoczesnym ograniczaniu kosztów zużycia energii.
Optymalne wykorzystanie zasobów i elastyczne wdrażanie modeli AI
Jednym z kluczowych wyzwań związanych z wdrażaniem AI jest znalezienie właściwej równowagi między wydajnością a kosztami. Nie wszystkie firmy mogą pozwolić sobie na skorzystanie z gotowych rozwiązań – część z nich wymaga dostosowania modeli do własnych potrzeb. NVIDIA oferuje narzędzia, które pozwalają uprościć cały proces wdrożenia AI i dostosować go do indywidualnych wymagań użytkowników.
Przykładem są usługi NVIDIA NIM, NVIDIA Triton Inference Server oraz biblioteka NVIDIA TensorRT, które zostały zoptymalizowane pod kątem różnych infrastrukturalnych scenariuszy – od chmury, przez centra danych, po urządzenia brzegowe. Dzięki nim firmy mogą szybko integrować sztuczną inteligencję, minimalizując czas wdrożenia i obniżając koszty operacyjne.
AI w chmurze – elastyczność i prostota wdrażania
Dzięki współpracy NVIDII z największymi dostawcami usług chmurowych, wdrażanie modeli LLM (Large Language Models) stało się prostsze niż kiedykolwiek wcześniej. NVIDIA NIM została zintegrowana z czołowymi platformami chmurowymi, takimi jak Amazon SageMaker AI, Google Cloud Vertex AI czy Microsoft Azure AI Foundry, co pozwala firmom uruchomić modele AI w chmurze bez konieczności pisania skomplikowanego kodu.
W praktyce oznacza to, że poszczególne platformy chmurowe umożliwiają błyskawiczne wdrożenie modelu AI – wystarczy wybrać odpowiednią opcję podczas konfiguracji środowiska. Dzięki temu organizacje mogą skupić się na tworzeniu wartościowych rozwiązań dla swoich klientów, zamiast tracić czas na techniczne aspekty zarządzania infrastrukturą.
Praktyczne zastosowania platformy AI Inference
Firmy na całym świecie wykorzystują platformę NVIDII do przyspieszenia i optymalizacji procesów związanych z AI. Jednym z przykładów jest Perplexity AI, silnik wyszukiwania opartego na AI, który miesięcznie obsługuje ponad 435 milionów zapytań. Dzięki zastosowaniu kart graficznych NVIDIA H100 oraz technologii TensorRT-LLM udało się znacząco zredukować koszty operacyjne i jednocześnie poprawić dokładność odpowiedzi.
Kolejnym ciekawym przypadkiem jest Docusign, firma zajmująca się zarządzaniem cyfrowymi umowami. Korzystając z NVIDIA Triton, firma usprawniła swoje procesy analizy dokumentów i dostarczyła inteligentniejsze narzędzia dla klientów. Dzięki jednolitej platformie inference, Docusign mogło uprościć zarządzanie różnymi modelami AI bez potrzeby angażowania dodatkowych zasobów inżynieryjnych.
AI w handlu detalicznym i finansach
Snap, firma stojąca za popularnym serwisem społecznościowym Snapchat, wykorzystuje NVIDIA Triton do zasilania funkcji Screenshop, która pomaga użytkownikom identyfikować i kupować ubrania widoczne na zdjęciach. Konsolidacja całego procesu na jednej platformie inference pozwoliła zmniejszyć koszty oraz skrócić czas wprowadzania nowych modeli AI na rynek, co znacząco wpłynęło na wygodę użytkowników Snapchata.
W branży finansowej NVIDIA również odgrywa kluczową rolę – Wealthsimple, kanadyjska firma inwestycyjna, wdrożyła rozwiązania AI od NVIDIA dla optymalizacji swoich systemów machine learning, co przyczyniło się do zwiększenia wydajności i zapewnienia niemal stuprocentowej dostępności dla klientów. Szybsza analiza danych i eliminacja przestojów w działaniu systemów daje fintechom przewagę konkurencyjną na rynku.
Rozwój AI i przyszłe innowacje
Rozwój sztucznej inteligencji wymaga nie tylko coraz potężniejszych modeli, ale także odpowiednich narzędzi do ich optymalizacji. NVIDIA nieustannie pracuje nad nowymi rozwiązaniami, które pozwolą ulepszyć proces inferencji AI i zredukować koszty zużycia energii. Najnowsza architektura Blackwell oraz przełomowe rozwiązania, takie jak NVIDIA Grace-Hopper Superchip, pozwalają znacząco zwiększyć szybkość przetwarzania danych i obniżyć pobór mocy, co ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw.
Przyszłość AI stoi pod znakiem dalszych optymalizacji oraz coraz lepszej integracji modeli AI z infrastrukturą IT w firmach. Organizacje, które nadążają za tymi zmianami i efektywnie wdrażają AI inference, zyskują znaczną przewagę konkurencyjną, otwierając sobie drzwi do nowych źródeł przychodów i operacyjnej efektywności.
