אינטל ודל: תשתית AI ארגונית אינה מסתכמת במאיצים

"המעבר של ארגונים מניסויים נקודתיים בבינה מלאכותית להטמעה רחבה מחייב אותם לבחון מחדש את תשתיות המחשוב שלהם", כך אמרה גלית כהן סופר, Senior Partner Account Manager באינטל (Intel), בכנס DTF (ר"ת Dell Technologies Forum), שהופק על ידי אנשים ומחשבים בשיתוף אינטל.

לדברי כהן סופר, יישומי AI כבר אינם מוגבלים למרכזי הנתונים. הם פועלים בסביבות שונות, ובהן הדאטה סנטר, התקני הקצה ומחשבי העובדים. כתוצאה מכך, ארגונים זקוקים לארכיטקטורה שמאפשרת להפעיל את היישומים במקום המתאים, תוך התייחסות לאבטחה, לניהול וליעילות התפעולית. 

"אין ארכיטקטורה אחת שמתאימה לכל עומסי העבודה של AI"

"אין ארכיטקטורה אחת שמתאימה לכל עומסי העבודה של AI", אמרה כהן סופר. "ארגונים צריכים לבחון מהו השילוב הנכון בין מעבדים מרכזיים, מעבדים גרפיים ומאיצים נוספים עבור כל משימה. ההתאמה הזאת משפיעה לא רק על הביצועים, אלא גם על היעילות ועל עלות הבעלות הכוללת". 

כהן סופר התייחסה גם להתפתחות של Agentic AI, מערכות שאינן מסתפקות ביצירת תשובה, אלא מבצעות תהליכים המורכבים מכמה שלבים. לדבריה, התפתחות זו מרחיבה את תפקידו של המעבד המרכזי בתשתית ה-AI. לדבריה, "ככל שמערכות AI נדרשות לבצע תהליך מלא, להפעיל כלים ולתאם בין משימות, תפקידו של ה-CPU גדל", אמרה. "הוא משתתף בתיאום הפעילות, בהסקת מסקנות, באבטחה ובניהול התשתית, לצד ה-GPUs. לכן, השאלה אינה איזה רכיב מחליף את האחר, אלא כיצד הם עובדים יחד". 

"יעילות אנרגטית אינה עוד שיקול משני"

נושא נוסף שעלה בכנס היה צריכת האנרגיה של תשתיות AI. התרחבות השימוש בבינה מלאכותית מגדילה את הדרישות לחשמל ולקירור, ומחייבת את הארגונים להביא בחשבון את מגבלות ההספק כבר בשלב תכנון המערכת. 

"יעילות אנרגטית אינה עוד שיקול משני", ציינה כהן סופר. "ארגון צריך לבחון כיצד להשיג את הביצועים הנדרשים במסגרת החשמל והקירור שעומדים לרשותו. לשם כך נדרשת הסתכלות גם על הסיליקון, גם על המערכת כולה וגם על התכנון התרמי". 

לדבריה, חלק מיישומי ה-AI עוברים גם אל מחשבי המשתמש ואל התקני הקצה. מעבדי Intel Core Ultra כוללים יכולות האצה ייעודיות ל-AI במחשב האישי, בעוד ש-Intel vPro מספקת יכולות אבטחה וניהול המיועדות לסביבה הארגונית. 

"המטרה אינה להעביר כל משימת AI למחשב האישי, אלא להפעיל כל משימה במקום שבו היא יכולה לספק את הערך המתאים", אמרה. "כאשר ה-AI פועלת גם בקצה ובמחשבי העובדים, חשוב שהיכולות האלה יהיו חלק מסביבה ארגונית שניתן לאבטח ולנהל". 

"הרחבה בביטחון תלויה גם בשרשרת אספקה יציבה"

כהן סופר הוסיפה כי ארגונים זקוקים לגמישות גם בבחירת החומרה והתוכנה שעליהן ייבנו מערכות ה-AI שלהם. לדבריה, סביבה פתוחה והטרוגנית יכולה לאפשר להם לעבוד עם מגוון ארכיטקטורות ופלטפורמות תוכנה, ולהתאים את התשתית לצרכים המשתנים לאורך זמן, "בלי לאבד את ההשקעות שכבר בוצעו בתשתית הקיימת". 

לבסוף התייחסה כהן סופר גם לממד התפעולי של הרחבת תשתיות AI. "הרחבה בביטחון תלויה גם בשרשרת אספקה יציבה", אמרה. "השילוב בין שרשרת האספקה הגלובלית של דל (Dell Technologies) לבין פריסת הייצור של אינטל בארצות הברית, באירופה ובאסיה, הוא מה שנותן לארגונים את היכולת להרחיב את תשתיות ה-AI שלהם בביטחון וביכולת חיזוי".