Mikor válasszunk lokális AI munkállomást/szervert felhős AI erőforrás helyett?

Ha Mesterséges Intelligencia (AI) szerverekről van szó, sokaknak a filmekben látott hatalmas, villogó lámpákkal teli szerverterem ugrik be. Bár ezek a látványos helyszínek jól mutatnak a mozivásznon, a valóságban a legtöbb vállalkozásnak nincs szüksége ilyen méretű infrastruktúrára. Sőt, egyetlen költséghatékony AI munkaállomás, vagy GPU-támogatott szerver is elegendő lehet az igények kielégítéséhez anélkül, hogy csillagászati összegekbe kerülne. Ráadásul a szokásos ChatGPT, vagy felhős AI nem is mindig használható opció.

Íme néhány hétköznapi forgatókönyv, amikor a lokális (on-prem) AI workstation lehet az egyedüli, vagy egyszerűen csak jobb választás.

1. Adatvédelmi és biztonsági követelmények

• Adatvédelem és törvényi megfelelőség: Ha személyazonosításra alkalmas információkkal és/vagy olyan szabályozásokkal dolgozik, mint a GDPR, a HIPAA vagy a PCI-DSS, nagyon valószínű, hogy a megfelelőség biztosítása érdekében az adatokat helyben kell tárolnia és feldolgoznia.
• Szigorú adatvédelmi előírások: Ha az adatok rendkívül érzékenyek (pl. egészségügyi adatok, pénzügyi, vagy jogi információk), és a helyi szabályozás megköveteli, hogy az adatok ne hagyják el a szervezet hálózatát, akkor a lokális megoldás az egyedüli választás.
• Biztonsági aggályok: Ha a felhő szolgáltatókkal szemben fennállnak aggályok a biztonsággal kapcsolatban (pl. adatvédelmi incidensek, hackertámadások, adatszivárgás), akkor a lokális megoldás nagyobb kontrollt biztosít az adatok felett.
• Saját adatokkal való AI tréning: amennyiben a szervezet olyan szenzitív, bizalmas, értékes know-how adatokkal szeretné tréningelni az AI rendszert, melyet biztosan nem szeretne a publikus felhőbe feltölteni, akkor szintén csak az on-prem AI hardver az egyedüli megoldás.

2. Nagy mennyiségű, nagy sebességű AI adatfeldolgozás

• Alacsony késleltetés: Valós idejű vagy közel valós idejű elemzések esetén, ahol a késleltetés kritikus fontosságú (pl. ipari automatizálás, pénzügyi elemzések, autonóm járművek vagy játékok, vagy épp real-time Speech-To-Text beszédfelismerés), a lokális megoldás jelentősen gyorsabb válaszidőt biztosít.
• Nagy sávszélesség: Ha hatalmas mennyiségű adatot kell feldolgozni, és a hálózati sávszélesség korlátozott, akkor a lokális megoldás hatékonyabb lehet. Ilyen például a kamerarendszerek és biztonsági rendszerek videófeldolgozása, illetve valós idejű video streamelés analizálása, tudományos kutatások terabájtos nagyságrendű, Big Data adatokkal, Virtuális valóság (VR) és kibővített valóság (AR) alkalmazások.

3. Speciális hardverigények

• Egyedi hardver: Ha a projekt speciális hardverkomponenseket igényel (pl. GPU-k, FPGA-k), amelyek nem érhetők el a felhőben, esetleg túlságosan drágák hosszabb távon, vagy ha egy meglévő hardver erőforrásait szeretnék kihasználni, akkor a lokális megoldás a legjobb választás.

4. Off-line működés

• Hálózati korlátozások: Ha a rendszernek hálózati kapcsolat nélkül kell működnie (pl. katonai alkalmazások, távoli helyszínek, perem lokációk), akkor a lokális AI megoldás az egyetlen opció.

5. Költséghatékonyság

• Hosszú távú használat: Ha a számítási feladatok hosszú távon állandóak, és a hardver kihasználtsága magas, akkor a lokális megoldás hosszú távon költséghatékonyabb lehet. Érdemes megismerni a felhőszolgáltatók díjszabását a komolyabb GPU-támogatott erőforrásokra, hihetetlen pénzt lehet elégetni viszonylag rövidebb periódus alatt is.

Összefoglalva

A lokális AI megoldás akkor lehet a legjobb választás, ha az adatvédelem, a biztonság, a teljesítmény, a hardverigények vagy a költséghatékonyság valamelyike, illetve ezek összessége a legfontosabb szempont.