Mikor válasszunk lokális AI munkállomást/szervert felhős AI, ChatGPT helyett?

Amikor mesterséges intelligenciáról (AI) és szerverekről van szó, sokaknak azonnal a filmekben látott, hatalmas, villogó fényekkel teli szerverterem képe ugrik be. Bár ezek a jelenetek jól néznek ki a mozivásznon, az az igazság, hogy a legtöbb cégnek egyáltalán nincs szüksége ekkora AI infrastruktúrára. Egy jól megtervezett, költséghatékony AI munkaállomás, vagy GPU-kkal megtámogatott szerver is bőven elég lehet a mesterséges intelligenciával kapcsolatos feladatokhoz, anélkül, hogy csillagászati költségekbe kerülnének.

Ráadásul nem minden esetben jó választás a felhőben futó AI vagy a szokásos felhős ChatGPT megoldások.

Sok vállalkozásnak specifikus követelményei vannak, legyen szó adatvédelemről, internet kapcsolatról vagy egyszerűen a rugalmasságról, amelyet csak egy dedikált helyi AI rendszer tud biztosítani. Ezért érdemes mérlegelni egy előre teleített AI munkaállomás vagy GPU szerver bevezetését, amely egyéni igényekhez igazodva, maximális hatékonysággal segíti a lokális mesterséges intelligencia alkalmazását.

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 mindenképpen 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 sebességű, nagy mennyiségű 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 0-24 üzemben, vagy ha egy meglévő hardver erőforrásait szeretnék kihasználni, akkor a lokális megoldás a legjobb választás.

4. Off-line, internet nélküli működés

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