低成本人工智慧：大學如何在不耗盡資金的情況下進行創新

經濟高效且可持續的高等教育人工智慧計畫指日可待。.

人工智慧在日常生活中日益普及，在高等教育領域中扮演更重要的角色。世界各地的大學都在積極利用人工智慧分析學生的成功模式、簡化複雜的營運流程，並推動研究領域的創新突破。然而，儘管人們對人工智慧的興趣和應用日益增長，預算往往跟不上。這正是大多數大學每年都面臨的現實困境。.

建設和運營 具備人工智慧功能的基礎設施, 人工智慧涵蓋從圖形處理器 (GPU)、伺服器到儲存和電力等方方面面，即使是技術最前沿的機構也可能不堪重負。由此就產生了常見的爭論：學術界的支持者認為人工智慧是維持技術領先地位的關鍵，而採購人員則認為這項投資遙不可及。.

許多學校試圖透過雲端積分或一次性試點計畫來解決這個難題，結果卻眼睜睜地看著成本飆升。另一些學校則嘗試本地部署，但卻遭遇資金限製或永續性方面的難題，或者兩者兼而有之。這背後的根本問題是，大學需要一條切實可行的途徑來推動人工智慧發展，同時又不會耗盡其撥款。.

正是在這裡，更智慧的儲存和資料流能夠帶來顯著優勢。當你像重視運算能力一樣重視資料流動時，人工智慧的經濟格局將徹底改變。.

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GPU、儲存和能源才是真正的成本驅動因素

大學在規劃人工智慧時，往往將注意力集中在GPU上，因為它是技術堆疊中最顯眼、成本最高的部分。但這並非全部成本。實際成本也取決於運算、儲存和能源的相互作用，尤其是在高耗能人工智慧領域。 GPU的效能取決於… 為其提供數據管道, 任何環節的效率低下都會導致效能下降和預算浪費。.

以下是導致人工智慧成本上升的三大罪魁禍首，以及更智慧的基礎設施規劃如何發揮作用。.

空閒計算時間
人工智慧工作負載往往呈現爆發式運作。模型訓練期間，GPU 全速運轉，但在訓練間隙，它們通常處於閒置狀態。為了應對這些高峰而過度採購高階 GPU 卡，會導致昂貴的硬體在一年中的大部分時間閒置。.

存儲拖曳
資料瓶頸 這是人工智慧架構中隱藏的成本。如果儲存層無法足夠快地提供數據，GPU 就會停滯不前，加速效能方面的投資就會付諸東流。許多學校根本沒有意識到，等待資料到達會造成多大的進度損失（或資金損失）。.

電力和冷卻
電力和冷卻是主要的預算項目，因為人工智慧消耗大量能源。計算、資料傳輸或儲存過程中的任何低效環節都會增加總負載，從而推高整個園區的能源成本。.

歸根結底，控制 AI 成本部分取決於運算能力，但同樣重要的是要考慮資料流以及如何使工作負載在整個堆疊中盡可能高效地運行。.

當儲存真正成為人工智慧的瓶頸時

想像一下，校園裡的生物醫學工程實驗室正在訓練一個人工智慧模型，用於檢測視網膜掃描影像中糖尿病的早期跡象。每張圖像可能高達數百兆字節，而單一資料集可能包含數萬個檔案。 GPU 的運算能力足以以閃電般的速度分析文件，但如果這些影像儲存在傳統的硬碟 (HDD) 陣列或速度較慢的共用儲存裝置上，GPU 就會花費一半的時間等待資料載入。.

等待的時間就意味著資金的白白流失。每一秒的閒置都會消耗能源，縮短硬體的使用壽命。如果將這種浪費乘以多個部門和多個專案週期，其規模將十分驚人。.

關鍵在於重新思考資料流。現代人工智慧基礎設施使用 高頻寬 SSD 快取 為了將頻繁存取的資料更靠近需要它的處理器，從而顯著降低延遲。當資料路徑保持滿載運轉時，GPU 可以保持充分利用，無需添加昂貴的新硬體即可提升效能。更重要的是，更智慧的儲存架構可以讓中階 GPU 以極低的成本實現媲美頂級處理器的效能。.

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經濟實惠的人工智慧框架：優化、合理規模、加速

建造更具成本效益的人工智慧基礎設施並不意味著要偷工減料。恰恰相反，它更著重於提昇技術棧每一層的效率。以下原則可以幫助您建立合適的、經濟實惠的人工智慧框架：

 1. 優化資料存儲

傳統的IT架構將儲存視為被動的外圍元件，或只是存放資料直到需要使用時才使用的地方。但現代AI工作流程依賴於主動存儲，這種存儲旨在預測需求並最大限度地減少數據移動。.

透過將高速 NVMe SSD 直接整合到資料路徑中，頻繁存取的資料集可以更靠近運算節點，而冷資料則可以儲存在成本較低的儲存層上。最終實現更低的延遲、更快的存取速度和更低的功耗。.

一些高級快取系統甚至會分析 I/O 模式，預測接下來可能會存取的文件，並自動預先載入它們。這種智慧分層確保運算資源始終得到高效利用，從而避免了儲存層無法跟上存取速度時經常出現的效能下降。.

2. 合理配置運算資源和GPU資源

人工智慧的表現並非僅僅取決於機構擁有多少GPU，更重要的是如何有效地利用這些GPU，尤其是在高等教育環境中。許多研究團隊發現，一旦資料流得到最佳化，他們就能用更少但更有效率的處理器實現相同的效能。.

現今的工作負載管理工具能夠根據專案優先順序或模型大小動態分配運算資源。這意味著更少的空閒時間、更低的能耗和更可預測的成本。在校園環境中，共享運算池和虛擬化叢集使多個部門能夠協作利用現有基礎設施，而無需為每個實驗室購買冗餘系統。.

這種合理規模的思維方式將GPU採購從資本支出問題轉變為營運支出模式，從而更好地符合高等教育的財政現實。.

3. 利用邊緣處理加速

許多學校都能證明，越來越多的研究計畫產生的數據遠離集中式資料中心。無論是現場感測器、無人機或實驗室儀器，現在都會產生數TB的資訊。 邊緣. 試圖將所有這些位元組傳回核心進行處理會浪費頻寬和時間。.

以人工智慧為中心的新型架構將部分運算和分析任務推向資料生成位置附近。緊湊型邊緣設備和本地固態硬碟陣列現在能夠在向上游發送關鍵結果之前，對資訊進行過濾、預處理或壓縮。.

這種現代化的方法降低了回程成本，減少了延遲，並加快了數據洞察速度，為環境科學、醫療診斷和物聯網研究等高校學科帶來了關鍵優勢。此外，它還透過將敏感或受監管的資料嚴格限制在機構邊界內，加強了資料治理和隱私保護。.

人工智慧創新民主化

人工智慧不應僅限於那些擁有企業級預算或專用超級運算中心的頂尖大學。每一所高等學府，無論規模大小、公立或私立，都應該有機會探索人工智慧、推進相關研究，並為學生迎接數位時代做好準備。.

挑戰在於如何以較低的成本實現高效能運算。直到最近，GPU、儲存陣列和能源消耗的成本還使得先進的人工智慧研究除了資金最雄厚的項目外，幾乎沒有人能夠負擔得起。但這種情況正在改變。.

現代資料架構重新定義了計算的可能性。透過將資料更靠近運算資源、最佳化儲存路徑並實現效能管理自動化，大學可以利用現有基礎設施獲得媲美GPU的效能。這些進步將效率轉化為公平，更重要的是，使更多高校（而不僅僅是少數高校）能夠進行人工智慧實驗。.

這正是群聯電子背後的願景。 aiDAPTIV™平台. 旨在擴展高效能運算的應用範圍，, aiDAPTIV™ 幫助機構擴展LLM模型訓練能力，降低硬體支出，並完全掌控敏感的研究資料。它採用基於SSD的快取和智慧資料編排技術，充分利用運算資源，即使是中階GPU也能提供穩定、高速的效能。.

透過縮小成本與能力之間的差距，群聯電子正在幫助高等教育機構更廣泛地獲得人工智慧創新成果。過去需要耗資數百萬美元建設叢集才能實現的突破性進展，如今可以在大學資料中心、區域研究實驗室甚至校園邊緣地帶實現。.

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群聯電子在提供實用、強大且價格合理的AI方面發揮著重要作用

作為全球最大的獨立 NAND 快閃記憶體控制器和儲存模組供應商，群聯電子數十年來致力於提升資料通路的效能，而資料通路的效能至關重要。.

這 aiDAPTIV™ 該平台在此基礎上發展而來，將儲存從被動的成本中心轉變為主動的效能加速器。透過優化資料在 CPU、GPU 和 SSD 之間的傳輸方式，, aiDAPTIV™ 交付：

• • • 透過最大限度地利用現有GPU投資，最多可節省40%億美元的資本支出。
    • 透過減少電力和冷卻需求來降低營運成本
    • 加速跨領域研究團隊的人工智慧訓練週期
    • 針對敏感或受監管工作負載的安全本地資料控制

對於那些希望在不超支的情況下實現人工智慧基礎設施現代化的大學而言，, aiDAPTIV™ 提供了一條清晰、行之有效的前進道路。.

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今天就建構您的人工智慧未來

學術界對人工智慧的研究應以想像和策略為基礎，這與課堂教學的原則相同。有了合適的儲存基礎架構，大學既能在預算限制下利用GPU等級的效能，又能加速創新並實現可衡量的成本節約。.

常見問題 (FAQ)：