Обеспечение работы агентов с помощью динамической инфраструктуры

𝗦𝘂𝗺𝗺𝗮𝗿𝘆: По мере того, как предприятия переходят от простых чат-интерфейсов к сложным рабочим процессам на основе агентного ИИ, взаимодействие одного пользователя запускает сотни межмашинных вызовов и увеличивает требования к выводу результатов до 100 раз. Google Cloud обсуждает, как организации могут создавать динамическую, оптимизированную для рабочих нагрузок инфраструктуру, разработанную для этого перехода. Узнайте, как объединение специализированных вычислительных ресурсов (TPU, GPU и специализированных ЦП) с помощью интегрированного стека гиперкомпьютеров для ИИ и GKE позволяет предприятиям максимизировать соотношение цены и производительности, избежать привязки к конкретному оборудованию и эффективно масштабировать агентные системы. 𝗖𝗵𝗮𝗹𝗹𝗲𝗻𝗴𝗲: Переход к агентному ИИ оказывает беспрецедентное давление на традиционную облачную инфраструктуру. Многоэтапное взаимодействие агентов приводит к серьезным проблемам с памятью, а необходимость координации вызовов инструментов, оркестровки и работы с устаревшими базами данных предъявляет высокие требования как к ускоренным, так и к традиционным вычислительным ресурсам. Хотя 90% предприятий планируют внедрить агентные решения в ближайшем будущем, только 17% считают, что их текущие архитектуры смогут справиться с нагрузкой без значительных перерасходов, жестких ограничений в выделении ресурсов и привязки к одному вычислительному узлу. Облако: Google Cloud предлагает динамический, оптимизированный для рабочих нагрузок подход, основанный на архитектуре гиперкомпьютера для ИИ. Сочетая специализированные процессоры — такие как TPU 8i с расширенной встроенной SRAM/HBM для преодоления ограничений памяти, а также процессоры Google Axion на базе архитектуры Arm — с совместимостью с открытым исходным кодом PyTorch, JAX и vLLM, команды получают полную гибкость развертывания в пулах TPU и GPU. Благодаря оркестрации с помощью Google Kubernetes Engine (GKE) и динамическому распределению ресурсов, предприятия могут запускать агентские рабочие нагрузки в безопасных, эластичных средах, которые выделяют точные объемы вычислительных ресурсов и памяти на лету. Рекомендации: Благодаря внедрению интегрированной, совместно разработанной инфраструктурной платформы предприятия могут масштабироваться устойчиво, несмотря на кумулятивный рост стоимости токенов. Организации, использующие оптимизированные для рабочих нагрузок вычислительные ресурсы Google Cloud, могут добиться до 2 раз большей производительности на доллар при выполнении инференции и на 30% лучшего соотношения цены и производительности с процессорами Axion по сравнению со стандартными альтернативами. Эта единая плоскость управления заменяет жесткое выделение ресурсов динамическим масштабированием, позволяя предприятиям обслуживать вдвое больше пользователей при одинаковых затратах, сохраняя при этом полную архитектурную гибкость. Google Cloud использует следующие технологии: гиперкомпьютер Google Cloud AI, облачные TPU, облачные GPU, процессоры Google Axion, Google Kubernetes Engine (GKE) Подробнее: → Изучите инфраструктуру Google Cloud AI: https://cloud.google.com/ai-hypercomp... → Узнайте больше о Google Kubernetes Engine (GKE): https://cloud.google.com/kubernetes-e... → Узнайте о Google Cloud TPU: https://cloud.google.com/tpu