Xây dựng hạ tầng AI thực sự vận hành hiệu quả-mở rộng linh hoạt, tiết kiệm tài nguyên, và quan sát được trên cloud, edge và on-prem, đảm bảo các workload AI luôn hoạt động trơn tru.

TÓM TẮT NHANH

Hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) yêu cầu bốn trụ cột hoạt động đồng bộ: compute, storage, networking và orchestration-phù hợp với nhu cầu thực tế của workload, không phải theo xu hướng hay marketing hype.

• Compute: GPUs cho training, CPUs cho orchestration và tác vụ nhẹ, accelerators chuyên dụng khi thực sự cần.

• Storage: Sử dụng tiered storage-Object storage cho dữ liệu lớn, NVMe hiệu năng cao cho training, caching để tối ưu tốc độ truy xuất.

• Networking: Kết nối tốc độ cao (100+ Gbps) cho distributed training; edge cần chiến lược low-latency.

• Hybrid reality: Phần lớn triển khai trải dài cloud, on-prem và edge-unified observability giúp phát hiện tắc nghẽn trước khi ảnh hưởng sản xuất.

Hạ tầng AI không chỉ là “thêm phần cứng”. Đây là một hệ thống mới: phân tán cao, tiêu tốn nhiều tài nguyên, và chặt chẽ giữa compute, storage, networking.

HIỂU WORKLOAD AI: TẠI SAO CHÚNG KHÁC BIỆT

Trước khi chọn GPU hay storage nhanh hơn, bạn cần hiểu vì sao workload AI phá vỡ quy tắc hạ tầng truyền thống:

• Probabilistic: Dự đoán dựa trên mẫu dữ liệu, không phải logic tĩnh.

• Resource-intensive: Training tiêu tốn cực lớn compute và bộ nhớ, kéo dài hàng ngày hoặc tuần.

• Distributed: Xử lý dữ liệu, training và inference diễn ra trên nhiều môi trường-cloud, edge, on-prem.

• Evolving: Mô hình suy giảm theo thời gian, cần retraining và redeployment liên tục.

Không giống ứng dụng truyền thống, các trụ cột compute, storage và networking của AI hoạt động đồng thời và phụ thuộc lẫn nhau, nên một tắc nghẽn có thể ảnh hưởng toàn bộ hệ thống.

YÊU CẦU CƠ BẢN CỦA HẠ TẦNG AI

AI infrastructure thành công hay thất bại dựa vào bốn hệ thống phối hợp: compute, storage, networking và orchestration.

Mỗi trụ cột phục vụ một phần khác nhau của lifecycle AI, nhưng không hoạt động độc lập:

• Network chậm → GPU bị bỏ trống

• Storage kém → pipeline dữ liệu tắc nghẽn

• Orchestration thiếu → lãng phí tài nguyên

COMPUTE: LỰA CHỌN ACCELERATOR PHÙ HỢP

Compute là động cơ của hệ thống AI: training, inference và orchestration.

• GPU: Không thể thiếu cho deep learning và transformer models. NVIDIA vẫn dẫn đầu với CUDA ecosystem; AMD và các hãng khác bắt kịp nhanh.

• TPU & Accelerators chuyên dụng: Niche, tối ưu cho TensorFlow hoặc inference chi phí thấp.

• CPU: Điều phối, preprocessing và inference nhẹ; CPU yếu → GPU idle.

MẸO PRO: Chọn compute theo workload thực tế:

• Training transformer lớn → GPU mạnh, multi-node scaling

• Production inference → GPU trung bình hoặc CPU tối ưu

• Classical ML → CPU đủ dùng, chi phí thấp

STORAGE: ĐÁP ỨNG NHU CẦU DỮ LIỆU AI

Storage là anh hùng thầm lặng và thường là nút cổ chai đầu tiên.

• Capacity: Dữ liệu training, checkpoints, artifacts

• Throughput: Dữ liệu cho active training, tránh GPU idle

Chiến lược tiered storage:

• Bulk storage (S3…) → datasets, checkpoints, archive

• High-performance (NVMe SSD) → training active workloads

• Caching layer → giảm latency giữa các tầng

Hiệu năng AI phụ thuộc nhiều vào storage hơn là raw compute.

NETWORKING: DI CHUYỂN DỮ LIỆU TỐC ĐỘ CAO

Networking quyết định distributed system mượt hay tắc nghẽn.

• AI workloads tạo lượng traffic khổng lồ giữa compute nodes, storage, orchestration.

• InfiniBand & RDMA → giảm latency, tối đa throughput

• Cloud → 100+ Gbps Ethernet, topology-aware tuning

• Edge → low-latency, caching, local inference

MẸO PRO: Chọn network theo mô hình triển khai:

• Distributed training → low-latency fabrics

• Cloud AI → 100+ Gbps Ethernet

• Edge AI → intermittent connections, caching, local inference

DEPLOYMENT VÀ MANAGEMENT TOOLS

Orchestration biến hạ tầng thành hệ thống phối hợp.

• Kubernetes + Kubeflow, Ray, Dask → distributed training, model serving, autoscaling

• MLOps platforms (MLflow, Vertex AI, SageMaker) → experiment tracking, deployment, monitoring

• Automation là bắt buộc: recovery, scaling, resource optimization

MẸO PRO: Xây dựng tự động hóa từ ngày đầu.

TÍCH HỢP VÀ MỞ RỘNG HẠ TẦNG

• AI infrastructure hybrid: cloud training, edge inference, on-prem data processing

• Plan hybrid early, dùng portable tools (Kubernetes, Kubeflow), centralized observability, optimize data movement

Observability là nền tảng để theo dõi: GPU, CPU, memory, network, storage, model outcomes trên hybrid và multi-cloud.

NHỮNG GÌ CẦN ĐO LƯỜNG

AI workloads tạo ra hàng trăm metrics → cần chọn 5 nhóm chính:

1. Data Processing: Pipeline health, data quality, freshness, volume

2. Model Training: GPU performance, training efficiency, I/O, distributed sync

3. Inference: Latency, throughput, reliability, efficiency, cost

4. LLM / RAG-specific: Retrieval quality, generation quality, context efficiency, embedding health, user experience

5. Platform-Wide: Resource saturation, orchestration health, network & storage performance, data & accuracy drift, business impact

Metrics không phải tự nó làm hệ thống observable. Quan trọng là mối liên kết giữa các metrics, giúp từ phản ứng → hiểu nguyên nhân.

TỔNG KẾT

Hạ tầng AI không phải chạy theo GPU mới nhất hay “future-proof”.
Quan trọng là bắt đúng fundamentals: compute, storage, networking, orchestration phù hợp workload.

Hạ tầng AI tốt:

• Scales ngang mà không phải redesign

• Tận dụng GPU và storage tối đa

• Giảm latency trong môi trường phân tán

• Hỗ trợ retraining và inference liên tục

Observability là sợi dây gắn kết mọi thứ: giúp dự đoán tắc nghẽn, kiểm soát chi phí, và quyết định mở rộng hạ tầng tự tin. LogicMonitor sẽ giúp cung cấp khả năng giám sát tập trung cho GPU, CPU, storage, network và hiệu suất mô hình AI trên hybrid và multi-cloud, giúp phát hiện sớm drift, anomalies và tối ưu hoạt động hạ tầng một cách chủ động.

Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.