5. Skalbar infrastruktur för enterprise AI

Framgångsrik implementering av AI på enterprisenivå kräver en robust, skalbar och flexibel infrastruktur som kan hantera de unika beräknings-, lagrings- och nätverkskrav som moderna AI-arbetsbelastningar ställer. Denna modul utforskar avancerade arkitekturer och teknologier för att bygga högpresterande AI-infrastrukturer som kan växa med organisationens behov.

• Cloud vs. On-premise vs. Hybrid-arkitekturer: Strategiska avvägningar för olika scenarier
• Centraliserade vs. Edge-baserade deployment-modeller: Tradeoffs mellan latens och resurskrav
• Infrastructure-as-Code (IaC): Deklarativa specifikationer av infrastrukturella resurser
• Containerization och orchestration: Abstraktion och koordinering av applikationskomponenter
• Serverless computing för AI: Event-driven execution-modeller för intermittenta arbetsbelastningar
• Virtualisering vs. Bare metal: Prestandaöverväganden för beräkningsintensiva algoritmer

• Training vs. inference infrastructure: Differentierade krav för olika fasers arbetsbelastningar
• Accelerated computing: GPUs, TPUs, FPGAs, ASICs för olika AI-arbetsbelastningar
• Memory-optimized computing: Högkapacitets- och högprestanda-minneskonfigurationer
• Network fabric design: Hög bandbredd och låg latens för distribuerad träning
• Storage hierarchy optimization: Tiered storage för olika accessmönster
• Cost-benefit analysis frameworks: ROI-beräkningar för infrastrukturinvesteringar

• Compute requirements: Deep learning, tree-based models, reinforcement learning
• Storage requirements: Computer vision, NLP, speech recognition, tabular data
• Networking requirements: Distribuerad träning, synchronous vs. asynchronous SGD
• Memory requirements: Model size, batch size, gradient accumulation
• Specialized hardware alignment: Matchning av hardware med algoritm-karakteristik
• Real-time processing requirements: Streaming analytics, online learning

• Distribuerad träning: Parameter servers, ring all-reduce, gradient sharding
• Mixed precision training: FP32, FP16, BFLOAT16, INT8 kvantiseringsstrategier
• Model parallelism: Tensor, pipeline och data parallellism
• Batch size optimization: Gradient accumulation, progressive batch sizing
• Compiler optimization: XLA, TVM, MLIR för optimerad kernelexekvering
• AutoML infrastructure: Hyperparameter optimization, neural architecture search

• Streaming data ingestion: High-throughput låglatens datainhämtning
• Batch processing infrastructure: Parallelliserad databehandling
• Feature computation och serving: Centraliserad feature-beräkning och distribution
• Feature stores: Optimerad lagring och återanvändning av features
• Training data versioning: Snapshot-hantering och reproducerbarhet
• Data transformation acceleration: GPU/FPGA-accelererad databearbetning

• Model serving architectures: Micro-batching, ensembling, multi-model serving
• Model compression techniques: Pruning, quantization, knowledge distillation
• Horizontal scalability: Load balancing, auto-scaling, elastic inference
• Caching strategies: Model weight sharing, prediction caching
• Traffic management: Rate limiting, circuit breaking, backpressure
• A/B testing infrastructure: Experiment tracking, traffic splitting, monitoring

• Capacity planning: Förutseende resursallokering baserad på prognoser
• Cost optimization: Spot instances, reserved capacity, rightsizing
• Infrastructure monitoring: Telemetri, alarmering, proaktiv driftsövervakning
• Disaster recovery: Backup-strategier, geografisk redundans, RTO/RPO-optimering
• Security hardening: Nätverkssegmentering, access control, vulnerability management
• Compliance management: Auditing, logging, regulatory reporting

• CI/CD för ML-modeller: Automatiserad byggning, testning och deployment
• Model registry: Centraliserad katalog över tränade modeller
• Experiment tracking: Spårning av hyperparametrar, mätetal och artefakter
• Feature stores: Centraliserade repositories för ML-features
• Pipeline orchestration: Koordinering av end-to-end ML-workflows
• Monitoring och observability: Realtidsövervakning av modellprestanda

• Managed ML-tjänster: AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI
• AI-optimerade virtuella maskiner: AWS P4, Azure NC, Google TPU VMs
• Kubernetes för ML: Kubeflow, AI Platform Pipelines, Amazon EKS
• Serverless ML: AWS Lambda ML, Azure Functions ML inference
• Managed data services: Snowflake, BigQuery, Redshift
• Managed Notebook services: AWS SageMaker Notebooks, Google Colab Enterprise

• Enterprise kubernetes-distributions: OpenShift, Rancher, Tanzu
• Private cloud-plattformar: OpenStack, VMware, Nutanix
• High-performance computing clusters: Slurm, PBS, SGE
• GPU server-konfigurationer: NVIDIA DGX, Lambda Labs, Supermicro
• Network fabrics: InfiniBand, RoCE, Intel Omni-Path
• Storage solutions: Pure Storage, NetApp, Vast Data