تم إطلاق NVIDIA Minerva اليوم، وهو منصة AIOps مصممة لمساعدة الفرق على اكتشاف المشاكل مبكرًا والحفاظ على إنتاجية مصانع الذكاء الاصطناعي. تقوم المنصة بجمع البيانات الطبية من البنية التحتية وأعمال الذكاء الاصطناعي، ثم تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لتحويل هذه البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت المناسب.
مصانع الذكاء الاصطناعي تُعتبر من أكثر العمليات تعقيدًا في العالم، حيث يعمل عدد كبير من وحدات GPU عبر شبكات عالية السرعة لتدريب النماذج وتقديم التطبيقات الذكاء الاصطناعي. على هذا المستوى الكبير، يمكن لعنصر واحد معيب أن يبطئ عملية كاملة. قد تكون العلامات التحذيرية سهلة الإخفاق، مثل GPU يعمل بدرجة حرارة أعلى من زملائه أو محرك NVMe يفقد الأداء تحت الضغط.
تركز المنصة على إنتاجية مصنع الذكاء الاصطناعي، وهو مقياس للعمل المفيد الذي تنتجه البنية التحتية من خلال ساعات المعالج الرسومي، والاستخدام الفعلي، ومدة عمل العقد، وإنتاج الرموز.
قرأ جميع إعلانات نفيديا في أوروبا
تقديم رؤية ديناميكية لورشة إنشاء الذكاء الاصطناعي
فإن أدوات المراقبة التقليدية غالبًا ما تقسم مركز البيانات إلى رؤى منفصلة. ففرق الشبكات والحوسبة وموثوقية الموقع وتعلم الآلات كلها ترى جزءًا مختلفًا من العمليات. ويقوم Minerva بربط تلك الإشارات عبر وحدات NVIDIA GPU، والشبكات، والتخزين، وخدمات الترتيب، والأعمال.
بهذه الإشارات، تقوم مينيرفا ببناء رسم بياني معرفي ديناميكي يرسم بشكل منطقي البنية التحتية — وحدات الرسومات ثلاثية الأبعاد، ووحدات الشبكة الفائقة، والتركيبات والكابلات — بالإضافة إلى المهام التي تعمل عليها. هذا السياق يساعد المشغلين على تتبع مهمة التدريب البطيئة إلى المكون الذي يؤثر عليها، حتى في مصنع يحتوي على مئات الآلاف من وحدات الرسومات ثلاثية الأبعاد.
تحلل المليارات من نقاط البيانات في الساعة باستخدام التعلم الآلي المشرف وغير المشرف. يتعلم السلوك الطبيعي، ويكشف عن الحالات الشاذة التي لم تُرَ من قبل، ويقدّم تنبؤات بشأن الأعطال المتوقعة، ويربط الأحداث المرتبطة ببعضها بناءً على تركيبية المصنع. بدلاً من إرسال كل أعراض المشكلة إلى المشغل، يمكنه تجميع العديد من الأحداث في حادثة واحدة مركزة ذات سبب جذري محتمل.
مينيرفا تأتي مع مساعد ذكاء اصطناعي أصلي وتتصل بأدوات ذكاء اصطناعي خارجية. يضيف ذلك واجهة لغة طبيعية مبنية على التجسيد الطبيعي للبيانات. يمكن للمشغلين تحقيق فهم أفضل لصحة العناقة واستقبال إصلاحات موصى بها من خلال الحوار. يمكن للفرق الاحتفاظ بشخص في الاتصال لتنفيذ الإصلاحات يدويًا أو توصيل مينيرفا بالأتمتة من خلال واجهات برمجة التطبيقات الهيكلية وأنظمة خارجية.
النتائج التي تزيد من إنتاجية مصنع الذكاء الاصطناعي
القدرة على ربط مشاكل الحمل العمل وإنشاءات البنية التحتية مع قدرات الذكاء الاصطناعي الفيدرالية تساعد في تبسيط عمليات مصانع الذكاء الاصطناعي. بدلاً من التعامل مع كمية كبيرة من التنبيهات، تقوم مينيرفا بتجميع المشاكل المتعلقة في عنصر واحد قابل للتنفيذ. وهذا يسمح لفرق AIOps بالانتقال من الصيانة الرديفة إلى الصيانة الاستباقية. وكل هذا يساعد مصانع الذكاء الاصطناعي على زيادة فترة استقرار GPU.
توفر مينيرفا قيمة للمؤشرات الرئيسية التي تركز عليها مصانع الذكاء الاصطناعي:
- فترة أطول بين الاختطارات: تلاحظ مينيرفا المشاكل قبل حدوثها، لذا تستمر الأعمال دون أي خطأ.
- وقت تصحيح أسرع: عند حدوث أي مشكلة، تحدد مينيرفا المشكلة بدقة، مما يؤدي إلى حل سريع للغاية.
- فهم أعمق: تولد البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي موجة من البيانات؛ تقوم مينيرفا بتصفيتها، تاركة فقط عدد قليل من التنبيهات التي تهم حقًا.
إيرين هي واحدة من شركاء نيڤاديو التي تستخدم مينيرفا لتحسين مصانع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
“مع توسيع مصانع الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا، فإن المفتاح لتقديم أفضل خدمة لعملائنا هو تعظيم إنتاجية وحدات الرسومات الخاصة بنا”， قال دينيس سكرينيكوف، كبير مسؤولي التقنية في شركة IREN. “توفر NVIDIA Minerva لفريق العمليات لدينا نظرة واحدة على الشبكة ووحدات الرسومات والعمليات التي تتم على أساسها، مما يسمح لنا بالتركيز أكثر على الصيانة الاستباقية بدلاً من التعامل مع المشاكل. هذا النوع من الرؤية يعزز نموذج التشغيل الخاص بنا للبنية التحتية التي نبنيها في المستقبل”.
تخطط شركات IREN، Aolani، Bitdeer AI، IBM، Jio، Lambda، Quake AI وTesla لتنفيذ Minerva.
بالإضافة إلى شركة Dell Technologies، ستقدم Lenovo وSupermicro منتج Minerva كجزء من محفظات عمليات مصانع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
تعرف أكثر عن NVIDIA Minerva.
أرى إشعار بخصوص معلومات المنتج البرمجي.
قرأ جميع إعلانات نفيديا في أوروبا