Šta „AI fabriku“ zaista čini fabrikom?

AI fabrika nije samo velika hala ispunjena grafičkim procesorima. Ono što je čini fabrikom jeste sposobnost da u velikoj razmeri, pouzdano i kontinuirano „proizvodi“ AI kapacitet: trenirane modele, inferenciju, predviđanja i automatizovane odluke za industriju, nauku i javni sektor.

Prema dr. Tomasu Zakariji, višem potpredsedniku AMD-a za strateška tehnološka partnerstva i javne politike, takvi sistemi više nisu obične IT instalacije. Zbog veličine, potrošnje energije i značaja za privredu, oni postaju strateška infrastruktura, uporediva sa velikim energetskim i industrijskim postrojenjima.

Od superkompjuterskog centra do AI fabrike

Razlika između tradicionalnog superkompjuterskog centra i AI fabrike nije jednostavno u tome što je jedan sporiji, a drugi brži. Naprotiv, savremene AI fabrike nastale su na temeljima računarstva visokih performansi i koriste mnoge iste elemente: moćne procesore i akceleratore, brze međuveze, napredne memorijske sisteme i specijalizovano hlađenje.

Klasični superkompjuterski centar uglavnom je organizovan oko jednog ili nekoliko izuzetno moćnih sistema namenjenih naučnim simulacijama, modelovanju i drugim jasno definisanim računarskim zadacima. Težište je na rezultatima tih proračuna, a performanse se tradicionalno izražavaju brojem operacija u sekundi, odnosno FLOPS-ima.

AI fabrika stavlja naglasak na organizovan tok treniranja, prilagođavanja i izvršavanja AI modela. U njoj se podaci obrađuju u velikoj razmeri, a njeni proizvodi nisu samo završeni proračuni, već modeli i AI usluge namenjeni kontinuiranoj primeni u proizvodnji, energetici, robotici, saobraćaju ili javnom sektoru.

Granica ipak nije stroga: razlika je pre svega u dominantnoj nameni, razmeri i organizaciji infrastrukture, a ne u potpuno drugačijoj vrsti računara.

Razlika je i u tempu izgradnje. Prema dr Zakariji, AI infrastruktura se razvija u znatno većem obimu i u mnogo kraćim rokovima od tradicionalnih superkompjuterskih postrojenja. Umesto da se posmatra samo kroz FLOPS-e, ona se sve češće planira u megavatima i gigavatima, jer raspoloživa energija postaje osnovno ograničenje njenog rasta.

Više od zbirke akceleratora

Prva važna odlika AI fabrike jeste integrisana arhitektura. Svođenje celog sistema samo na GPU akceleratore zanemaruje procesore, memoriju, mrežno povezivanje, hlađenje i softver bez kojih veliki AI modeli ne mogu efikasno da rade.

AMD svoj odgovor gradi upravo oko takvog kompletnog sistema. EPYC procesori upravljaju složenim radnim opterećenjima, Instinct akceleratori izvršavaju paralelne AI operacije, Pensando mrežna rešenja povezuju veliki broj čvorova, dok ROCm obezbeđuje otvoreno softversko okruženje.

Ta strategija najjasnije se vidi u platformi Helios, projektovanoj na nivou čitavog serverskog reka. Procesori, akceleratori, mrežne veze, napajanje i hlađenje više se ne biraju kao odvojene komponente, već se zajednički optimizuju.

Rek tako postaje osnovna proizvodna jedinica AI fabrike. Tečno hlađenje mora da odvede toplotu gusto raspoređenih akceleratora, napajanje da podnese mnogo veće električno opterećenje, a mreža da velikom brzinom prenosi podatke između računarskih čvorova. Konkurentska prednost zato se sve manje zasniva na performansama jednog čipa, a sve više na efikasnosti čitavog sistema.

Energija i podaci kao deo iste jednačine

Druga ključna odlika AI fabrike jeste razmera potrošnje. Njen razvoj zavisi od dostupnosti električne energije, stabilnosti mreže, brzine izdavanja dozvola i dugoročnih cena struje.

To je posebno važno za Evropu, gde energetska ograničenja mogu biti ozbiljnija prepreka od nabavke samih akceleratora. Lokacija AI fabrike zato se bira slično lokaciji velikog energetskog postrojenja, a ne konvencionalnog data-centra.

Zakarija zato insistira na efikasnosti čitavog sistema, a ne samo prateće infrastrukture. Važnije postaju performanse po vatu i performanse po prenetom bajtu. Prenos podataka između procesora, memorije i različitih rekova može da zahteva više energije od samog računanja.

Kako modeli rastu, usko grlo sve češće nije samo brzina obavljanja matematičkih operacija, već sposobnost sistema da akceleratore neprekidno snabdeva podacima. Memorijski propusni opseg i efikasnost povezivanja zato postaju jednako važni kao sirova procesorska snaga.

Prema podacima AMD-a, kompanija je u odnosu na sisteme iz 2020. godine ostvarila 38 puta veću energetsku efikasnost na nivou računarskog čvora za AI obuku i računarstvo visokih performansi. Postavila je i cilj dvadesetostrukog povećanja efikasnosti na nivou reka do 2030. godine.

Toplota koju AI fabrike proizvode takođe može postati resurs. Evropski superkompjuterski centri u Minhenu i Finskoj već pokazuju da se ona može koristiti za grejanje okolnih objekata. Šira primena zahteva stabilnija AI opterećenja, blizinu sistema daljinskog grejanja i dugoročne ugovore sa gradovima i energetskim kompanijama. AI fabrika bi tada istovremeno bila digitalno proizvodno postrojenje i deo gradske energetske infrastrukture.

Evropska suverenost kroz otvorenu infrastrukturu

Plan Evropske unije za razvoj AI gigafabrika trebalo bi da poveća domaće računarske kapacitete i smanji zavisnost od američkih i kineskih platformi. Ali za dr Zakariju veličina investicije sama po sebi nije dovoljna.

Evropske AI fabrike morale bi da budu dostupne širem ekosistemu – industriji, startapima, univerzitetima i javnim istraživačkim institucijama. Njihova svrha ne bi trebalo da bude subvencionisanje nekoliko izolovanih projekata, već stvaranje zajedničke osnove za razvoj evropskih modela i primena.

Tehnološka suverenost pritom ne mora da znači zatvoren sistem. Naprotiv, otvorena i interoperabilna arhitektura može da spreči zavisnost od jednog dobavljača. Upravo tu AMD vidi prostor za svoju kombinaciju x86 procesora, Instinct akceleratora, Pensando mrežnih rešenja i ROCm softvera.

Zajednički pristup pritom zahteva bezbedno razdvajanje podataka, jasna pravila korišćenja kapaciteta i definisane odgovornosti javnih i privatnih partnera. Ta „arhitektura poverenja“, kako je Zakarija naziva, važna je koliko i sama računarska infrastruktura.

AI fabrike prilagođene evropskoj industriji

Evropska šansa verovatno nije u prostom kopiranju američkih hajperskalera, već u povezivanju AI infrastrukture sa tradicionalnim industrijskim prednostima kontinenta.

Najveći potencijal Zakarija vidi u „fizičkoj veštačkoj inteligenciji“: primeni AI-ja u proizvodnji, robotici, vozilima, energetskim mrežama i kritičnoj infrastrukturi. Tu su važni kontrola kvaliteta, predviđanje kvarova, automatizacija i obrada podataka u realnom vremenu, neposredno uz fizički proces.

Dodatni prostor postoji u naučnim istraživanjima i regulisanim industrijama, gde Evropa već ima snažne institucije, ali zahteva pouzdanu, bezbednu i energetski efikasnu infrastrukturu.

AI fabriku, dakle, od tradicionalnog superkompjuterskog centra ne odvaja jedna komponenta, već njena namena i način rada. Ona nije samo izuzetno moćan računar, već trajna digitalna proizvodna infrastruktura koja podatke pretvara u modele, a modele u usluge i industrijske rezultate.

U tom kontekstu, AMD-ova ambicija prevazilazi prodaju pojedinačnih čipova. Kompanija želi da obezbedi tehnološku osnovu čitave AI fabrike – od procesora i akceleratora do memorije, mreže i otvorenog softvera.

Ako Evropska unija te principe ugradi u svoje buduće gigafabrike, one bi mogle postati više od odgovora na američke i kineske investicije: zajednička osnova evropske industrijske, naučne i tehnološke suverenosti.