โซลูชันสแต็กเทคโนโลยี AI

สแต็กเทคโนโลยี AI คืออะไร

สแต็กเทคโนโลยีสำหรับปัญญาประดิษฐ์เป็นโซลูชันแบบครบวงจรสมบูรณ์พร้อม ที่ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเครื่องมือต่าง ๆ ที่เอื้อต่อการพัฒนาและการจัดใช้แอปพลิเคชัน AI แม้ว่าจะคล้ายกับสแต็กเทคโนโลยีที่ใช้สร้างแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์แบบอเนกประสงค์ แต่สแต็ก AI จะมีเครื่องมือแบบพิเศษไว้รองรับการสร้างโมเดล AI ที่ทำให้เกิดการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

สแต็กเทคโนโลยี AI ประกอบด้วยสี่เเลเยอร์รากฐาน กล่าวคือ เลเยอร์แอปพลิเคชัน เลเยอร์โมเดล เลเยอร์ข้อมูล และเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน

เลเยอร์แอปพลิเคชัน

เลเยอร์แอปพลิเคชันของสแต็กเทคโนโลยี AI ประกอบด้วยซอฟต์แวร์ อินเทอร์เฟซผู้ใช้ และคุณสมบัติการเข้าถึงใด ๆ ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับโมเดล AI พื้นฐานและชุดข้อมูลที่ขับเคลื่อนโซลูชัน AI ตัวอย่างเช่น อินเทอร์เฟซบนเบราเซอร์จะยอมให้ผู้ใช้สามารถส่งคำถามไปยังโมเดล Generative AI เช่น ChatGPT หรือชุดระบบวิเคราะห์ข้อมูลอาจจะจัดให้มีการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบของกราฟและแผนภูมิ เพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจผลลัพธ์ของโมเดล AI

เลเยอร์โมเดล

เลเยอร์โมเดลของสแต็กเทคโนโลยี AI เป็นจุดที่โมเดล AI ได้รับการพัฒนา ฝึกอบรม และปรับเสริม โมเดล AI ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยใช้การผสมผสานของเฟรมเวิร์ก AI ชุดเครื่องมือ และไลบรารีต่าง ๆ และต่อมาได้รับการฝึกอบรมกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อช่วยปรับแต่งกระบวนการตัดสินใจ

เลเยอร์ข้อมูล

เลเยอร์นี้จะมุ่งเน้นที่การรวบรวมชุดข้อมูล การจัดเก็บข้อมูล และการจัดการ โดยเชื่อมประสานและเปิดใช้งานเลเยอร์อื่น ๆ ทั้งหมด ข้อมูลจากเลเยอร์นี้จะถูกป้อนไปยังเลเยอร์โมเดล ข้อมูลใหม่จากเลเยอร์แอปพลิเคชันจะถูกบันทึกไว้ตรงนี้สำหรับการวิเคราะห์โมเดลในอนาคต และเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานจะจัดเตรียมทรัพยากรที่ต้องใช้ปรับขยาย ป้องกัน และประมวลข้อมูลอย่างไว้ใจได้

เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน

เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานของสแต็กเทคโนโลยี AI ประกอบด้วยทรัพยากรการคำนวณผลและฮาร์ดแวร์ทั้งหมดที่ต้องใช้เรียกใช้งานโมเดล AI และซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้ต้องพบเจอ ซึ่งสามารถรวมถึงศูนย์ข้อมูลองค์กร เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ อุปกรณ์ไคลเอนต์ เช่น พีซี AI แบบแล็ปท็อปและเดสก์ท็อป หรืออุปกรณ์เอดจ์ เช่น เซนเซอร์และกล้องอัจฉริยะ

เวิร์กโฟลว์ AI

การจัดใช้สแต็กเทคโนโลยี AI ได้สำเร็จนั้นจะขึ้นอยู่กับเวิร์กโฟลว์ AI ซึ่งเป็นขั้นตอนต่อมาในการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล AI ที่ดำเนินตามลำดับของข้อมูล โมเดล และจัดใช้:
 

• ขั้นตอนข้อมูลจะรวมถึงกระบวนการอย่างเป็นทางการใด ๆ ของการรวบรวมหรือผลิตข้อมูล ซึ่งโดยปกติจะตามด้วยการเตรียมประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล ขั้นตอนนี้เป็นการเตรียมข้อมูลที่จะใช้โดยโมเดล AI ไว้เพื่อการฝึกอบรมหรือไม่ก็เพื่อการอนุมาน
• ขั้นตอนที่สอง การสร้างโมเดล AI จะเกี่ยวข้องกับการพัฒนาโมเดล AI ผ่านการจัดวางเลเยอร์ของอัลกอริทึม เพื่อสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่จะจำลองรูปแบบตรรกะและการตัดสินใจของจิตใจมนุษย์
• ขั้นตอนสุดท้าย จัดใช้ จะเกิดขึ้นเมื่อมีการจัดใช้โมเดล AI ในรูปแบบการใช้งานตามความเป็นจริง เช่น แชทบอท AI เฉพาะบุคคลที่คอยตอบคำถามของผู้ใช้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องหรือมีน้อยที่สุด

ส่วนประกอบของโซลูชัน AI

ส่วนประกอบพื้นฐานมากมายในสแต็กเทคโนโลยี AI จะเป็นที่คุ้นเคยสำหรับมืออาชีพส่วนใหญ่ที่ทำงานกับเทคโนโลยี และรวมถึงฮาร์ดแวร์ ระบบเครือข่าย และซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม สแต็กเทคโนโลยี AI และเครื่องมือต่าง ๆ ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะให้รับมือกับความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของเวิร์กโหลด AI

ฮาร์ดแวร์ AI

ฮาร์ดแวร์ AI จะรวมถึงส่วนประกอบซิลิคอนหรือส่วนฮาร์ดแวร์ล้วนๆ ที่ก่อให้เกิดการจัดใช้ AI และประกอบขึ้นเป็นเลเยอร์รากฐานของสแต็กเทคโนโลยี AI

CPU

Central Processing Unit (CPU) หรือโปรเซสเซอร์จะดำเนินการคำสั่งเชิงตรรกะที่ทำให้คอมพิวเตอร์ทำงาน ภายในสถาปัตยกรรมของโปรเซสเซอร์ คอร์แบบเธรดเดียวของโปรเซสเซอร์สามารถดำเนินการคำสั่งเดียวทีละครั้ง ขณะที่คอร์แบบหลายเธรดสามารถดำเนินการสองคำสั่งได้พร้อม ๆ กัน สำหรับเวิร์กโหลด AI แล้ว คอร์แบบหลายเธรดจะให้ประสิทธิภาพสูงกว่าคอร์แบบเธรดเดียว และสามารถช่วยฝึกอบรมโมเดล AI ด้วยประสิทธิผลที่ดีกว่า

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรเซสเซอร์ AI

GPU

Graphics Processing Unit (GPU) เป็นส่วนประกอบแบบพิเศษที่ออกแบบมาให้รับมือเวิร์กโหลดกราฟิก โดยใช้หน่วยดำเนินการจำนวนมากที่ปฏิบัติการแบบคู่ขนาน เวิร์กโหลดกราฟิกและเวิร์กโหลด AI นั้นอาศัยปฏิบัติการประเภทเดียวกัน นี่คือสาเหตุว่าทำไม GPU มักจะนำไปใช้ในการจัดใช้ AI GPU จะมีมาในรูปของการ์ดปลั๊กอิน GPU แบบแยก (dGPU) หรือ GPU แบบรวม (iGPU) โดยสร้างเข้าไว้ในสถาปัตยกรรมของ CPU ส่วน dGPU จะนิยมใช้ในเซิร์ฟเวอร์ AI มากกว่า โดยที่ iGPU จะนิยมใช้ในคอมพิวเตอร์ไคลเอนต์หรืออุปกรณ์แบบเอดจ์มากกว่า

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ GPU สำหรับ AI

เอฟพีจีเอ

Field Programmable Gate Array (FPGA) เป็นการ์ดปลั๊กอินสำหรับการประมวลผลข้อมูล โดยที่ฟังก์ชันการทำงานสามารถปรับกำหนดเองได้หลังการผลิต ซึ่งทำให้เอฟพีจีเอมีความยืดหยุ่นในระดับที่สูงเพื่อช่วยเร่งการเคลื่อนย้าย การเข้ารหัสลับ หรือการประมวลผลข้อมูลสำหรับสารพัดเวิร์กโหลด รวมถึง AI ด้วย

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเอฟพีจีเอสำหรับ AI

ตัวเร่งความเร็ว AI

ตัวเร่งความเร็ว AI แบบแยกเป็นส่วนประกอบฮาร์ดแวร์แบบพิเศษ ที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลเวิร์กโหลด AI และเหมาะสำหรับการจัดใช้ศูนย์ข้อมูลแบบเพิ่มขยาย ตัวเร่งความเร็ว AI แบบแยกบางส่วนสามารถมอบคุณสมบัติต่าง ๆ อย่างเช่นระบบเครือข่ายในตัว เพื่อช่วยลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ขณะที่ถ่ายทอดประสิทธิภาพการอนุมานและการฝึกอบรบ AI ได้เทียบเท่ากับ GPU

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเร่งความเร็ว AI

Edge AI

AI ที่เอดจ์ก็ใช้ส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ AI แบบเดียวกันหลายส่วนที่แสดงรายการไว้ข้างต้น อาทิ CPU, GPU, เอฟพีจีเอ, และตัวเร่งความเร็ว AI ข้อแตกต่างสำคัญคือจุดที่ระบบถูกนำไปจัดใช้ ขณะที่หลาย ๆ องค์กรจะจัดใช้ AI ในศูนย์ข้อมูลของตน Edge AI จะเป็นตัวกำหนดระบบ AI ที่ถูกจัดใช้ในสภาพแวดล้อมแบบเอดจ์ เช่น สี่แยกในเมือง ร้านค้าปลีก และพื้นที่โรงงาน

Edge AI จะอนุมานข้อมูลตรงจุดที่มีการผลิตข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และการกระทำแบบเกือบเรียลไทม์ เพราะเหตุนี้ Edge AI จึงอาจช่วยประหยัดการใช้จ่ายได้มากกว่าการส่งข้อมูลไปยังคลาวด์และส่งกลับเพื่อการอนุมาน ทำให้ใช้โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายน้อยลงและทรัพยากรบนคลาวด์น้อยลง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Edge AI

เซิร์ฟเวอร์ AI

เซิร์ฟเวอร์ AI เป็นคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาสำหรับข้อกำหนดเวิร์กโหลด AI ที่จัดเตรียมบริการ แอปพลิเคชัน และข้อมูลไปให้ระบบอื่น ๆ ที่ใช้โดยธุรกิจต่าง ๆ และผู้ใช้ปลายทาง เซิร์ฟเวอร์ AI ผนวกรวมฮาร์ดแวร์ระบบเครือข่าย ตัวเร่งความเร็ว และโปรเซสเซอร์ AI เพื่อรองรับการจัดเตรียมและการจัดเก็บข้อมูล รวมทั้งการอนุมานและการฝึกอบรมโมเดล AI ศูนย์ข้อมูลองค์กรประกอบขึ้นจากหลาย ๆ เซิร์ฟเวอร์ AI ขณะที่การจัดใช้ Edge AI อาจต้องใช้อย่างน้อยหนึ่งเซิร์ฟเวอร์ Edge AI เพื่อให้ได้ตามจุดประสงค์ของตน

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเซิร์ฟเวอร์ AI

ระบบเครือข่าย AI

ระบบเครือข่ายประสิทธิภาพสูงเป็นส่วนประกอบสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี ที่จะทำให้แอปพลิเคชัน AI สามารถปฏิบัติงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและอย่างปลอดภัย ระบบเครือข่ายสำหรับ AI จะต้องจัดให้มีการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้ แข็งแกร่ง มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และยืดหยุ่น AI สามารถนำมาปฏิบัติใช้ได้ทุกที่ โซลูชันเครือข่ายจึงอาจจะมีการเชื่อมต่อแบบใช้สาย แบบไร้สาย และแบบเสมือน ระหว่างและท่ามกลางหลากหลายระบบและอุปกรณ์ต่าง ๆ ภายในศูนย์ข้อมูล AI ไคลเอนต์ คลาวด์ และเอดจ์ ความสามารถในการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายที่แข็งแกร่งก็มีความสำคัญเช่นกัน เพื่อป้องกันชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ ที่ป้อนให้อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องและโปรแกรม AI อื่น ๆ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบเครือข่ายสำหรับ AI

ซอฟต์แวร์ AI

เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์อื่น ๆ AI เป็นโค้ดที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ AI สามารถใช้ภาษาโปรแกรมต่าง ๆ มากมายได้ อาทิเช่น Python, Java, หรือ C++ นักพัฒนาใช้เฟรมเวิร์ก AI เพื่อสร้าง ฝึกอบรม และจัดใช้โมเดล AI ขณะที่เฟรมเวิร์ก AI ใช้ประโยชน์จากไลบรารี AI และชุดเครื่องมือ เพื่อให้ง่ายต่อการพัฒนา AI โดยใช้ตัวอย่างโค้ดและองค์ประกอบที่สร้างไว้ก่อน ซอฟต์แวร์ AI มีส่วนต่อการพัฒนาทั้งโมเดลและเลเยอร์แอปพลิเคชันของสแต็กเทคโนโลยี AI

เฟรมเวิร์ก AI

เฟรมเวิร์ก AI นั้นเป็นแพลตฟอร์ม และก็ถือว่าเป็นแอปพลิเคชันด้วย นักพัฒนาใช้เฟรมเวิร์ก AI เพื่อสร้าง ฝึกอบรม และจัดใช้โซลูชัน AI เฟรมเวิร์ก AI ผนวกรวมระเบียบวิธีที่แตกต่างกัน รองรับไม่น้อยกว่าหนึ่งภาษาโปรแกรม และอาจจะจัดให้มีอินเทอร์เฟซเพื่อช่วยให้นำทางและแก้ไขโค้ดได้ง่ายขึ้นอีกด้วย ตัวอย่างของเฟรมเวิร์ก AI ก็เช่น PyTorch และ TensorFlow

ไลบรารี AI

ไลบรารี AI เป็นคอลเลกชันของฟังก์ชัน AI และตัวอย่างโค้ดแบบสำเร็จรูปที่สร้างไว้ก่อน โดยที่นักพัฒนาสร้างนำมาใช้พัฒนาโมเดล AI ของตัวเองโดยไม่ต้องสร้างขึ้นจากศูนย์ เฟรมเวิร์ก AI จะใช้ไลบรารี AI เพื่อช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา AI ตัวอย่างของไลบรารี AI ก็เช่น Keras และ Scikit-learn