ការភ្ជាប់ទៅបណ្តាញ AI - រឿង ៥ យ៉ាងដែលអ្នកត្រូវដឹង

GPU គឺជាខួរក្បាលរបស់កុំព្យូទ័រ AI។

និយាយ​ឲ្យ​សាមញ្ញ​ទៅ អង្គភាព​ដំណើរការ​ក្រាហ្វិក (GPU) ដើរតួ​ជា​ខួរក្បាល​របស់​កុំព្យូទ័រ AI។

ដូចដែលអ្នកប្រហែលជាដឹងរួចមកហើយថា អង្គភាពដំណើរការកណ្តាល (CPU) គឺជាខួរក្បាលរបស់កុំព្យូទ័រ។ គុណសម្បត្តិរបស់ GPU ស្ថិតនៅក្នុងការពិតដែលថាវាជា CPU ឯកទេសសម្រាប់អនុវត្តការគណនាស្មុគស្មាញ។ វិធីលឿនបំផុតដើម្បីអនុវត្តការគណនាទាំងនេះគឺត្រូវឱ្យក្រុម GPU ដោះស្រាយបញ្ហាជាមួយគ្នា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការហ្វឹកហាត់គំរូ AI អាចចំណាយពេលច្រើនសប្តាហ៍ ឬច្រើនខែ។ នៅពេលដែលសាងសង់រួច វាត្រូវបានដាក់នៅក្នុងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រផ្នែកខាងមុខ ហើយអ្នកប្រើប្រាស់អាចសួរសំណួរទៅកាន់គំរូ AI។ ដំណើរការនេះត្រូវបានគេហៅថា ការសន្និដ្ឋាន។

កុំព្យូទ័រ AI មួយមាន GPU ច្រើន។

ស្ថាបត្យកម្មដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហា AI គឺត្រូវប្រើក្រុម GPU មួយក្រុមនៅក្នុងរ៉ាក់មួយ ដែលភ្ជាប់ទៅនឹងកុងតាក់នៅផ្នែកខាងលើនៃរ៉ាក់។ រ៉ាក់ GPU ច្រើនអាចត្រូវបានភ្ជាប់បន្ថែមនៅក្នុងប្រព័ន្ធភ្ជាប់បណ្តាញឋានានុក្រម។ នៅពេលដែលបញ្ហាដែលត្រូវដោះស្រាយកាន់តែស្មុគស្មាញ តម្រូវការ GPU ក៏កើនឡើងផងដែរ ដោយគម្រោងមួយចំនួនអាចត្រូវការដាក់ពង្រាយចង្កោម GPU រាប់ពាន់។

ចង្កោម AI នីមួយៗគឺជាបណ្តាញតូចមួយ។

នៅពេលបង្កើតចង្កោម AI ចាំបាច់ត្រូវរៀបចំបណ្តាញកុំព្យូទ័រតូចមួយដើម្បីភ្ជាប់ និងអនុញ្ញាតឱ្យ GPU ធ្វើការជាមួយគ្នា និងចែករំលែកទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ចង្កោម AI

ដ្យាក្រាមខាងលើបង្ហាញពីចង្កោម AI ដែលរង្វង់នៅខាងក្រោមតំណាងឱ្យលំហូរការងារដែលកំពុងដំណើរការលើ GPU។ GPU ភ្ជាប់ទៅកុងតាក់នៅលើរ៉ាក់ខាងលើ (ToR)។ កុងតាក់ ToR ទាំងនេះក៏ភ្ជាប់ទៅកុងតាក់ឆ្អឹងខ្នងបណ្តាញដែលបង្ហាញខាងលើនៅក្នុងដ្យាក្រាមផងដែរ ដែលបង្ហាញពីឋានានុក្រមបណ្តាញច្បាស់លាស់ដែលចាំបាច់នៅពេលដែល GPU ច្រើនត្រូវបានចូលរួម។

អ្នកប្រហែលជាចូលចិត្តផងដែរ

ហោរាសាស្ត្រសម្រាប់សញ្ញារាសីចក្រទាំង ១២ នៅថ្ងៃទី ៣ ខែកក្កដា ឆ្នាំ ២០២៦៖ កណ្តុរ ទន្សាយ និងនាគ នឹងមានថ្ងៃអំណោយផល។ហោរាសាស្ត្រប្រចាំថ្ងៃសម្រាប់សញ្ញារាសីចក្រទាំង ១២ នៅថ្ងៃទី ៣ ខែកក្កដា ឆ្នាំ ២០២៦ បង្ហាញថាអ្នកដែលកើតនៅក្រោមសញ្ញារបស់កណ្តុរ ទន្សាយ និងនាគ នឹងមានថ្ងៃអំណោយផលជាមួយនឹងការរីកចម្រើនក្នុងអាជីព និងហិរញ្ញវត្ថុមានស្ថិរភាព។

បង្កើនប្រសិទ្ធភាពដោយចំណាយបន្ថែមចំនួន ៦៦៥ ពាន់លានដុង ដើម្បីផ្តល់ថ្លៃសេវាឡានក្រុងដោយឥតគិតថ្លៃ។យោងតាមសេចក្តីសម្រេចរបស់ក្រុមប្រឹក្សាប្រជាជនទីក្រុងហូជីមិញ ដើម្បីលើកលែងថ្លៃសេវារថយន្តក្រុងទាំងស្រុងសម្រាប់អ្នកដំណើរលើផ្លូវចំនួន ១៣៤ ដោយចាប់ផ្តើមពីថ្ងៃទី ១ ខែកក្កដា និងមានរយៈពេល ៦ ខែចុងក្រោយនៃឆ្នាំនេះ បន្ថែមពីលើការឧបត្ថម្ភធនប្រតិបត្តិការរថយន្តក្រុងប្រចាំឆ្នាំប្រមាណ ១.៣៣៤ ពាន់លានដុង ទីក្រុងនឹងបែងចែកថវិកាបន្ថែមចំនួន ៦៦៥ ពាន់លានដុង ដើម្បីអនុវត្តគោលនយោបាយនេះ...

Apple ងាកទៅរកបន្ទះឈីបអង្គចងចាំរបស់ចិន៖ ដំណោះស្រាយចំពោះកង្វះខាតគ្រឿងបន្លាស់នៅក្នុងយុគសម័យ AI។ដោយប្រឈមមុខនឹងកង្វះខាតគ្រឿងបន្លាស់ដោយសារតែការរីកចម្រើននៃបច្ចេកវិទ្យា AI ក្រុមហ៊ុន Apple កំពុងពន្លឿនការធ្វើសមាហរណកម្មក្រុមហ៊ុន Changxin Memory (CXMT) ទៅក្នុងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់បន្ទះឈីបអង្គចងចាំរបស់ខ្លួន។ នេះគឺជាចលនាយុទ្ធសាស្ត្រមួយដើម្បីធ្វើពិពិធកម្មប្រភពផ្គត់ផ្គង់របស់ខ្លួន ទោះបីជាប្រឈមមុខនឹងហានិភ័យផ្នែកច្បាប់ជាច្រើនក៏ដោយ។

បណ្តាញ​គឺជា​ឧបសគ្គ​មួយ​ក្នុង​ការដាក់ពង្រាយ AI។
កាលពីរដូវស្លឹកឈើជ្រុះឆ្នាំមុន នៅឯកិច្ចប្រជុំកំពូលសកលនៃគម្រោងកុំព្យូទ័របើកចំហ (OCP) ជាកន្លែងដែលប្រតិភូកំពុងសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI ជំនាន់ក្រោយ ប្រតិភូ Loi Nguyen មកពី Marvell Technology បានចង្អុលបង្ហាញពីបញ្ហាសំខាន់មួយថា "បណ្តាញគឺជាឧបសគ្គថ្មី"។

តាមបច្ចេកទេស ភាពយឺតយ៉ាវខ្ពស់នៃកញ្ចប់ព័ត៌មាន ឬការបាត់បង់កញ្ចប់ព័ត៌មានដោយសារតែការកកស្ទះបណ្តាញអាចបណ្តាលឱ្យកញ្ចប់ព័ត៌មានត្រូវបានផ្ញើឡើងវិញ ដែលបង្កើនពេលវេលាបញ្ចប់ការងារ (JCT) យ៉ាងខ្លាំង។ ជាលទ្ធផល GPU រាប់លាន ឬរាប់សិបលានដុល្លារដែលជាកម្មសិទ្ធិរបស់អាជីវកម្មត្រូវបានខ្ជះខ្ជាយដោយសារតែប្រព័ន្ធ AI ដែលគ្មានប្រសិទ្ធភាព ដែលប៉ះពាល់ដល់អាជីវកម្មទាំងផ្នែកចំណូល និងពេលវេលាទៅកាន់ទីផ្សារ។

ការធ្វើតេស្ត និងការវាស់វែង គឺជាលក្ខខណ្ឌដ៏សំខាន់សម្រាប់ប្រតិបត្តិការប្រកបដោយជោគជ័យនៃបណ្តាញ AI។

ដើម្បីដំណើរការចង្កោម AI ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព GPU ត្រូវតែអាចប្រើប្រាស់សមត្ថភាពពេញលេញរបស់ពួកគេ ដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលាបណ្តុះបណ្តាល និងអនុវត្តគំរូសិក្សា ដើម្បីបង្កើនប្រាក់ចំណេញលើការវិនិយោគ។ ដូច្នេះ ការធ្វើតេស្ត និងវាយតម្លៃដំណើរការរបស់ចង្កោម AI គឺចាំបាច់ (រូបភាពទី 2)។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភារកិច្ចនេះមិនងាយស្រួលនោះទេ ព្រោះស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធពាក់ព័ន្ធនឹងការកំណត់ និងទំនាក់ទំនងជាច្រើនរវាង GPU និងរចនាសម្ព័ន្ធបណ្តាញ ដែលត្រូវបំពេញបន្ថែមគ្នាទៅវិញទៅមក ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហា។

វេទិកា​វាយតម្លៃ​ស្តង់ដារ​មជ្ឈមណ្ឌល​ទិន្នន័យ AI និង​របៀប​ដែល​វា​វាយតម្លៃ​ស្តង់ដារ​ចង្កោម​មជ្ឈមណ្ឌល​ទិន្នន័យ AI។

នេះបង្កើតការលំបាក និងបញ្ហាប្រឈមជាច្រើនក្នុងការវាស់វែងបណ្តាញ AI៖

- បញ្ហាប្រឈមក្នុងការចម្លងបណ្តាញផលិតកម្មទាំងមូលនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍គឺដោយសារតែដែនកំណត់នៃថ្លៃដើម ឧបករណ៍ កង្វះខាតវិស្វករបណ្តាញ AI ដែលមានជំនាញខ្ពស់ ទំហំ ការផ្គត់ផ្គង់ថាមពល និងសីតុណ្ហភាព។

- ការធ្វើតេស្តនៅនឹងកន្លែងក្នុងប្រព័ន្ធផលិតកម្មកាត់បន្ថយសមត្ថភាពដំណើរការដែលមាននៃប្រព័ន្ធផលិតកម្មខ្លួនឯង។

- ការលំបាកក្នុងការផលិតបញ្ហាឡើងវិញបានត្រឹមត្រូវ ដោយសារតែភាពខុសគ្នានៃទំហំ និងវិសាលភាពនៃបញ្ហា។

សហរដ្ឋអាមេរិក - វៀតណាម: កុំខកខាន

ក្រសួងការបរទេស បានទទួលច្បាប់ចម្លងនៃលិខិតតែងតាំងរបស់ឯកអគ្គរដ្ឋទូតសហរដ្ឋអាមេរិកប្រចាំនៅវៀតណាម។នៅរសៀលថ្ងៃទី 2 ខែកក្កដា នៅទីស្នាក់ការក្រសួងការបរទេស លោក ឡេ កុងយុង ប្រធាននាយកដ្ឋានពិធីការរដ្ឋ និងការបកស្រាយការបរទេស បានទទួលច្បាប់ចម្លងនៃលិខិតតែងតាំងពីលោកស្រី Jennifer Wicks ឯកអគ្គរដ្ឋទូតសហរដ្ឋអាមេរិកប្រចាំនៅវៀតណាម។

ឯកអគ្គរដ្ឋទូត ង្វៀន ក្វឹក យុង អញ្ជើញទៅបំពេញទស្សនកិច្ច និងធ្វើការនៅរដ្ឋមីនីសូតា សហរដ្ឋអាមេរិក។ចាប់ពីថ្ងៃទី ២៨ ដល់ថ្ងៃទី ៣០ ខែមិថុនា ឯកអគ្គរដ្ឋទូតវៀតណាមប្រចាំសហរដ្ឋអាមេរិក លោក ង្វៀន ក្វឹក យុង បានទៅបំពេញទស្សនកិច្ច និងធ្វើការនៅរដ្ឋមីនីសូតា។

វៀតណាមលើកទឹកចិត្តដល់អាជីវកម្មអាមេរិកឱ្យពង្រីកការវិនិយោគលើបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់។នៅព្រឹកថ្ងៃទី ២៦ ខែមិថុនា នៅទីស្នាក់ការរដ្ឋាភិបាល ឧបនាយករដ្ឋមន្ត្រី ហូ ក្វឹកឌុង បានទទួលជួបលោក Jeff Place នាយកខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់នៃក្រុមហ៊ុន Coherent Group (សហរដ្ឋអាមេរិក)។ ក្នុងជំនួបនេះ ឧបនាយករដ្ឋមន្ត្រីបានអះអាងថា វៀតណាមលើកទឹកចិត្តដល់អាជីវកម្មអាមេរិកឱ្យពង្រីកការវិនិយោគ ជាពិសេសនៅក្នុងឧស្សាហកម្មបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់ នវានុវត្តន៍ និងឧស្សាហកម្មអេឡិចត្រូនិក។

- ភាពស្មុគស្មាញនៃរបៀបដែល GPU ភ្ជាប់ជាមួយគ្នា។

ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ អាជីវកម្មនានាអាចធ្វើការវាស់វែងស្តង់ដារនៃសំណុំរងនៃការរៀបចំដែលបានស្នើឡើងនៅក្នុងបរិយាកាសមន្ទីរពិសោធន៍ ដើម្បីវាស់វែងប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំខាន់ៗដូចជា JCT (ពេលវេលាបញ្ចប់ការងារ) កម្រិតបញ្ជូនដែលអាចសម្រេចបានដោយក្រុម AI ហើយប្រៀបធៀបវាទៅនឹងការប្រើប្រាស់វេទិកាប្តូរ និងការប្រើប្រាស់ឃ្លាំងសម្ងាត់។ ការវាយតម្លៃស្តង់ដារនេះជួយស្វែងរកតុល្យភាពត្រឹមត្រូវរវាងបន្ទុកការងារ GPU/ដំណើរការ និងការរចនា/ដំឡើងបណ្តាញ។ នៅពេលដែលពេញចិត្តនឹងលទ្ធផល ស្ថាបត្យករកុំព្យូទ័រ និងវិស្វករបណ្តាញអាចអនុវត្តការរៀបចំទាំងនេះទៅផលិតកម្ម និងវាស់វែងលទ្ធផលថ្មី។

មន្ទីរពិសោធន៍ស្រាវជ្រាវសហគ្រាស វិទ្យាស្ថានស្រាវជ្រាវ និងសាកលវិទ្យាល័យកំពុងធ្វើការដើម្បីវិភាគគ្រប់ទិដ្ឋភាពនៃការកសាង និងដំណើរការបណ្តាញ AI ដែលមានប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃការធ្វើការលើបណ្តាញធំៗ ជាពិសេសនៅពេលដែលការអនុវត្តល្អបំផុតកំពុងផ្លាស់ប្តូរឥតឈប់ឈរ។ វិធីសាស្រ្តសហការដែលអាចធ្វើម្តងទៀតបាននេះគឺជាមធ្យោបាយតែមួយគត់សម្រាប់អាជីវកម្មដើម្បីអនុវត្តការវាស់វែងដែលអាចធ្វើម្តងទៀតបាន និងការធ្វើតេស្តសេណារីយ៉ូ "ប្រសិនបើ-បន្ទាប់មក" យ៉ាងឆាប់រហ័ស—ជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពបណ្តាញដែលដំណើរការដោយ AI។

(ប្រភព៖ Keysight Technologies)

ប្រភព៖ https://vietnamnet.vn/ket-noi-mang-ai-5-dieu-can-biet-2321288.html