De toenemende vraag naar grafische verwerkingseenheden (GPU’s) aangedreven door generatieve kunstmatige intelligentie toepassingen (GenAI) onthult belangrijke operationele uitdagingen. Bedrijven over de hele wereld investeren in GPU’s om hun AI-strategieën te versterken, maar het gebrek aan optimalisatie in het gebruik ervan beperkt de return on investment (ROI) aanzienlijk.
Inefficiënties in het beheer van GPU’s
Een van de belangrijkste problemen is de onderbenutting van GPU’s vanwege de handmatige en inefficiënte toewijzing van middelen. Veel organisaties missen geautomatiseerde platformen die schaalbare en selfservice-toegang mogelijk maken, waardoor deze kostbare infrastructuren onderbenut blijven. Recente studies geven aan dat ongeveer een derde van de bedrijven minder dan 15% van hun GPU-capaciteit gebruikt, wat niet alleen de ontwikkeling van projecten vertraagt, maar ook de operationele kosten verhoogt.
In veel gevallen wijzen bedrijven volledige servers toe aan gebruikers of teams die niet de volledige capaciteit nodig hebben, waardoor kritieke middelen worden verspild. Deze aanpak leidt tot twee dure opties: ofwel meer GPU’s aanschaffen dan nodig is, ofwel gebruikmaken van publieke clouds, waar de kosten van GPU’s vaak hoog zijn.
Uitdagingen van infrastructuur en datamanagement
Een andere significante hindernis is het ontbreken van een geoptimaliseerde infrastructuur voor het beheren van ongestructureerde gegevens, die schoongemaakt, gelabeld en georganiseerd moeten worden voordat ze door GPU’s verwerkt kunnen worden. Dit proces voegt complexiteit en tijd toe aan de ontwikkeling van op AI gebaseerde toepassingen. Bedrijven die deze barrières hebben overwonnen, zoals grote techbedrijven met volwassen datamanagementstrategieën, behalen een hogere ROI door hun uitgebreide datasets te benutten.
Aan de andere kant zijn GPU’s niet alleen nuttig voor AI-toepassingen. Veel organisaties vinden waarde in gebruikstoepassingen die niet gerelateerd zijn aan kunstmatige intelligentie, zoals de analyse van grote hoeveelheden data en high performance computing (HPC). Het optimaliseren van operaties voor deze scenario’s verhoogt niet alleen de ROI van GPU’s, maar stelt bedrijven ook in staat om geavanceerdere AI-toepassingen in de toekomst te adopteren.
Telcos wedden op GPU-clouds
In dit landschap grijpen telecommunicatieproviders de kans aan om GPU-diensten in de cloud aan te bieden, direct concurrerend met de grote spelers op de markt van de publieke cloud. Deze ‘GPU-clouds’ zijn ontworpen om zowel AI-werklasten als niet-gerelateerde toepassingen te ondersteunen, en bieden bedrijven meer flexibiliteit bij de toewijzing van middelen.
Hoewel GPU-clouds een unieke kans vertegenwoordigen, worden de operators geconfronteerd met uitdagingen om zich te onderscheiden in een markt die gedomineerd wordt door de hyperscalers. Sommige aanbieders nemen gespecialiseerde strategieën aan die infrastructuur met hoge prestaties en diensten geoptimaliseerd voor generatieve AI-modellen en HPC-toepassingen omvatten.
De weg naar optimalisatie
Om de return on investment in GPU’s te maximaliseren, moeten organisaties platformen adopteren die de toegang en het beheer van deze middelen automatiseren. Dit omvat de ontwikkeling van uniforme data-infrastructuren die een efficiënte en schaalbare afhandeling van AI-werklasten mogelijk maken. Ook kan het implementeren van geautomatiseerde processen voor het delen van GPU-middelen de operationele kosten verlagen en de efficiëntie verbeteren.
In een context waar AI-toepassingen bedrijfsmodellen opnieuw definiëren, zal het vermogen om volledig gebruik te maken van GPU’s het verschil maken tussen bedrijven die in de voorhoede van innovatie staan en degenen die achterblijven. Organisaties die proactieve strategieën aannemen om hun investeringen in GPU’s te optimaliseren, zullen beter gepositioneerd zijn om de kansen van de digitale toekomst te kapitaliseren.