Xây dựng hạ tầng AI vận hành thực sự hiệu quả – có khả năng mở rộng, tối ưu chi phí và dễ quan sát trên môi trường cloud, edge và on-prem để đảm bảo hiệu suất của các workload AI.

TÓM TẮT NHANH

AI workloads phá vỡ mọi giả định quen thuộc về quản trị hạ tầng.

Chúng chạy từ chatbot đến hệ thống chống gian lận, hoạt động trên các cụm máy tính hiệu năng cao, nơi compute – storage – networking phải phối hợp liên tục.

Những workload này sử dụng các thuật toán tiên tiến và liên tục thay đổi, khiến chúng mang tính xác suất, phân tán và luôn biến động.

Công cụ monitoring truyền thống không đủ để theo kịp AI workloads – vì vậy các phương pháp mới là cần thiết.

AI đang có mặt ở mọi nơi. Từ các công cụ dựa trên machine learning trả lời câu hỏi khách hàng, tăng tốc xử lý sự cố, phát hiện gian lận giao dịch, giám sát lỗi sản xuất cho đến những truy vấn tìm kiếm ngẫu hứng lúc nửa đêm của bạn.

Đằng sau mỗi dự đoán, mỗi phản hồi, hay mỗi câu trả lời được tạo ra là một khối sức mạnh tính toán khổng lồ đang hoạt động liên tục.

Nếu bạn chịu trách nhiệm đảm bảo các hệ thống AI vận hành ổn định, bạn cần hiểu điều gì khiến chúng khác hoàn toàn so với phần còn lại của hệ thống CNTT.

AI WORKLOAD LÀ GÌ?

Một AI workload là tập hợp các tác vụ tính toán phục vụ đào tạo (training), suy luận (inference) hoặc vận hành mô hình AI. Mỗi workload dựa trên ba trụ cột cốt lõi:

• Sức mạnh tính toán để xử lý khối lượng toán học lớn bằng GPU hiệu năng cao và hệ thống phân tán

• Lưu trữ để chứa dữ liệu, tham số mô hình và các checkpoint

• Mạng để truyền dữ liệu giữa các node, thiết bị edge và hạ tầng cloud

Điểm khác biệt là: ba thành phần này không hoạt động tuần tự mà vận hành song song ở quy mô lớn.

Một workload chạy mượt trên một GPU có thể hoàn toàn sụp đổ khi mở rộng lên hàng trăm GPU. Điều chạy tốt với gigabyte sẽ thất bại với petabyte.

Sự phối hợp và khả năng mở rộng chính là trọng tâm. Chỉ cần compute chậm lại, mạng trễ hoặc storage nghẽn I/O, mô hình AI không chỉ giảm tốc mà còn giảm luôn chất lượng.

TẠI SAO OPS TEAMS CẦN HIỂU AI WORKLOADS?

AI workloads mang lại một lớp phức tạp hoàn toàn mới cho vận hành:

• Hiệu suất khó dự đoán

• Tranh chấp tài nguyên (resource contention)

• Các điểm lỗi tiềm ẩn khó quan sát

Monitoring truyền thống chỉ thấy CPU, RAM, GPU – nhưng không thấy model drift, data degradation, hay đột biến latency trong inference.

Hiểu AI workloads không chỉ là kỹ năng kỹ thuật – mà còn là lợi thế cạnh tranh.

AI WORKLOADS KHÁC GÌ SO VỚI TÁC VỤ IT TRUYỀN THỐNG?

1. AI workloads tiêu tốn tài nguyên cực lớn

Đào tạo LLM hoặc mô hình deep learning có thể “ngốn” hàng nghìn giờ GPU và chi phí hàng chục ngàn USD.

Chỉ một sai sót trong một vòng training cũng có thể lãng phí toàn bộ tài nguyên.

Ops teams phải tối ưu:

• GPU utilization

• Hiệu quả phân tán

• Orchestration

• Quản lý chi phí

2. AI workloads mang tính xác suất, không xác định

Ứng dụng truyền thống: “đầu vào giống nhau → đầu ra giống nhau”.

AI thì khác: đầu vào giống nhau → đầu ra có thể khác nhau do trọng số mô hình, ngẫu nhiên hoặc drift.

Điều này tạo ra một dạng lỗi mới:
Kết quả sai, nhưng không có gì “hỏng”, không crash, dashboard vẫn xanh – chỉ là mô hình suy giảm chất lượng.

3. AI workloads không bao giờ “tĩnh” – chúng liên tục học

Thế giới thay đổi → dữ liệu thay đổi → mô hình xuống cấp.

Ops phải coi mô hình như một “sinh vật sống”, cần:

• Giám sát

• Đánh giá lại

• Huấn luyện lại

• Triển khai lại

4. AI workloads bắt buộc phải phân tán

Training: Cloud
Inference: Edge hoặc trên cloud phân tán
Tiền xử lý dữ liệu: On-prem

Bạn đang điều phối một hệ thống đa môi trường, chứ không phải một ứng dụng monolithic.

TẠI SAO TỔ CHỨC ĐẦU TƯ VÀO AI WORKLOADS?

1. Khai phá các mẫu dữ liệu mà con người không thể thấy

AI phát hiện:

• Hành vi bất thường

• Rủi ro

• Xu hướng khách hàng

• Chu kỳ hỏng hóc thiết bị

Ví dụ: LogicMonitor’s Edwin AI phân tích alert, nhận diện mẫu ẩn và giảm nhiễu cảnh báo.

2. Mở rộng khả năng ra quyết định

AI xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách tức thời, hỗ trợ:

• Chăm sóc khách hàng

• Hậu cần

• Tài chính

• An ninh mạng

3. Hiệu quả tăng dần theo thời gian

Khác với ứng dụng truyền thống, mô hình:

• Học thêm

• Thích nghi

• Tự cải thiện

4. Giảm chi phí dài hạn

Chi phí đầu tư ban đầu cao, nhưng tiết kiệm:

• Công việc thủ công lặp lại

• Thời gian downtime

• Phân tích lỗi thủ công

5. Là nền tảng của đổi mới

AI tạo ra:

• Cá nhân hóa

• Trải nghiệm thông minh

• Sản phẩm thế hệ mới

Nếu hạ tầng AI không đủ mạnh, mọi sáng kiến đổi mới đều dừng lại.

7 LOẠI AI WORKLOADS

1. Data Processing Workloads

Thu thập, làm sạch, biến đổi, gắn nhãn dữ liệu.

Nếu pipeline lỗi → toàn bộ hệ AI xuống cấp.

Giám sát:

• Freshness

• Ingestion lag

• Schema drift

2. Model Training Workloads

Dạy mô hình nhận diện mẫu.

Giám sát:

• GPU utilization

• Network throughput

• Distributed efficiency

3. Inference Workloads

Xử lý yêu cầu thật từ người dùng.

Giám sát:

• p50/p95/p99 latency

• Throughput

• Error rate

• Cost per inference

4. Deep Learning Workloads

Dựa trên mạng neural đa tầng.

Giám sát:

• Convergence

• GPU/TPU I/O

5. Generative AI Workloads

Tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã nguồn.

(Nội dung phần sau bạn gửi chưa đầy đủ. Nếu cần mình dịch tiếp phần Generative AI workload + Stage of workload lifecycle + kết luận, bạn gửi nốt phần còn lại mình dịch liền!)

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.