სხვა ტექნოლოგიური გიგანტებისგან განსხვავებით, LinkedIn-მა მიიღო სტრატეგიული გადაწყვეტილება, მიმდინარე ფისკალურ წელს AI-ის მონაცემთა ცენტრების გაფართოებაში ინვესტიციები არ გაზარდოს. კომპანიის ხელმძღვანელობა აცხადებს, რომ GPU-ების, გამოთვლითი სიმძლავრეებისა და მეხსიერების რესურსები უცვლელი დარჩება.
LinkedIn-მა ამ შედეგს არსებული აპარატურის ეფექტურობის გაორმაგებით მიაღწია. კომპანიის CTO ერან ბერგერი აღნიშნავს, რომ მიზანია გამოთვლითი ინფრასტრუქტურის სტაბილურობის შენარჩუნება მაშინაც კი, როდესაც პროდუქტში უფრო რთული AI ფუნქციები ინერგება. ეს მიდგომა ინჟინერებს უბიძგებს, შეიმუშაონ უფრო კრეატიული და ოპტიმიზებული გადაწყვეტილებები.
კომპანიამ მნიშვნელოვანი ცვლილებები განახორციელა AI-ის მილსადენის (pipeline) ყველა ეტაპზე:
- მოდელების დისტილაცია: უფრო დიდი მოდელების საფუძველზე უფრო მცირე, მაგრამ ეფექტური მოდელების შექმნა.
- პროგრამული ოპტიმიზაცია: Nvidia-ს პროცესორების ადაპტირება და დატვირთვის გადანაწილება CPU-ებსა და GPU-ებს შორის.
- რესურსების მართვა: მონაცემთა ცენტრების უტილიზაციის მაჩვენებლის 95%-მდე აწევა.
ამ ნაბიჯებით LinkedIn-მა ბოლო 12 თვეში დაახლოებით 24 მილიონი დოლარის დაზოგვა შეძლო. მიუხედავად იმისა, რომ ეს თანხა კომპანიის წლიური ბრუნვის ფონზე მცირეა, ეს სტრატეგია ასახავს უფრო ფართო ტენდენციას: ბიზნესი „მეტი აპარატურის შესყიდვის“ ერადან „არსებული რესურსებით მეტის კეთების“ ეტაპზე გადადის. ექსპერტების აზრით, გამარჯვებულები იქნებიან არა ის კომპანიები, რომლებიც ყველაზე მეტს ხარჯავენ ინფრასტრუქტურაზე, არამედ ისინი, ვინც AI-ის ექსპერიმენტებიდან დისციპლინირებულ წარმოებაზე გადადის.
წყარო: wired.com
