【台北訊,2024 年 3 月 6 日】世界領先開放原始碼軟體解決方案供應商 Red Hat 日前宣布與日本電信電話公司(NTT)、NVIDIA 與富士通(Fujitsu)合作,作為創新全光和無線網路(Innovative Optical and Wireless Network,IOWN)計劃的一部份,共同開發出一套增強與擴大即時人工智慧(AI)邊緣數據分析潛力的解決方案。該解決方案採用 IOWN 全球論壇開發的技術,並建置在 Red Hat OpenShift(基於 Kubernetes 的業界領先混合雲應用程式平台)基礎上,因此其在真實可行性與實際案例方面獲得 IOWN 全球論壇的概念驗證(PoC)12一致認可。
Red Hat 技術長暨全球工程資深副總裁以及 IOWN 全球論壇董事 Chris Wright 表示,「在過去的幾年裡,我們身為 IOWN 全球論壇的一分子,致力於為開源驅動的 AI 創新奠定基礎,並提供了有利於我們為將來做出更明智選擇的技術。這是一項重要且令人振奮的工作,同時這些結果有助於證明我們能夠為全球企業建立永續及創新的 AI 解決方案。透過 Red Hat OpenShift,我們得以協助 NTT 不受限制地實現大規模 AI 即時資料分析。」
隨著 AI、感測技術與網路創新不斷加速,尤其是資料來源幾乎每天都在擴張的情況下,使用 AI 分析來評估與分診(triage)從網路邊緣輸入的資料將變得至關重要。然而,大規模地以 AI 進行分析既緩慢又複雜,且可能因引入新的 AI 模型與額外硬體而導致更高的維修成本與軟體維護費用。隨著偏遠地點的邊緣運算功能逐漸崛起,AI 分析可設置於更靠近感測器的位置,進而減少延遲並提高頻寬。
該解決方案包含 IOWN 全光網路(All-Photonics Network,APN)以及 IOWN 以資料為中心之基礎設施(Data-Centric Infrastructure,DCI)的資料管道(data pipeline)加速技術。NTT 的 AI 加速資料管道採用 APN 之遠端直接記憶體存取功能(Remote Direct Memory Access,RDMA),在邊緣高效收集並處理大量感測器資料。Red Hat OpenShift 的容器調度技術3提供了更大的靈活性,能夠在跨地理分佈之遠端資料中心的加速資料管道內操作工作負載。NTT 與 Red Hat 已成功證明該解決方案在邊緣保持即時 AI 分析低延遲的同時,能夠有效降低能耗。
概念驗證評估了即時 AI 分析平台4,以日本的橫須賀市作為感測器安裝基地、武藏野市作為遠端資料中心,兩地則藉由 APN 連接;結果指出,即使搭載大量攝影機,整合感測器資料進行 AI 分析所需的延遲時間依然較傳統 AI 推論工作負載少了 60%。此外,IOWN 的概念驗證測試顯示,每個在邊緣的攝影機進行 AI 分析所需的能耗與傳統技術相比,可以降低 40%。此即時 AI 分析平台允許 GPU 擴充以容納更多攝影機,而不讓 CPU 成為瓶頸。根據試算,搭載 1,000 個攝影機,預計能進一步降低 60% 的能耗。此解決方案的概念驗證亮點如下:
● NTT 提供的 AI 推論加速資料管道可運用遠端直接記憶體存取功能,在 APN 直接從當地位置獲取大規模感測器資料,並傳送到遠端資料中心加速器的記憶體中,進而降低傳統網路中協定處理的額外負擔。接著在加速器內完成 AI 推論的資料處理,以較少 CPU 控制的額外負擔,提高 AI 推論的能耗效率。
● Red Hat OpenShift 支援的大規模 AI 資料即時分析可以協助 Kubernetes 營運商5簡化以硬體為基礎之加速器(例如 GPU、DPU 等)的複雜性,從而提升靈活性,並且更易於在分散的環境(包括遠端資料中心)進行部署。
● 此概念驗證採用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 與 NVIDIA ConnectX-6 NIC 進行 AI 推論。
NVIDIA 電信部門資深副總裁 Ronnie Vasishta 表示:「AI 推論的需求正不斷成長,而電信邊緣扮演著關鍵角色。NVIDIA 與 NTT、IOWN 長期合作,將 APN 網路與加速資料處理管道和 AI 結合,展現低延遲且節能的電腦視覺和影像處理技術。」
該解決方案有助於為 AI 賦能的智慧技術奠定基礎,進而協助企業持續地擴大規模。透過此解決方案,企業可受益於:
● 減少因收集大量資料所產生的營運費用;
● 強化能在都會區及偏遠資料中心之間共享以加速 AI 分析的資料收集;
● 使用當地既有及潛在的再生能源之能力,例如太陽能或風力;
● 以攝影機作為感測裝置提升區域管理安全性。
額外資源
● 閱讀 NTT 研發論壇的主題演講:為人類和地球創新永續的未來
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關於 Red Hat
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