Tekoälyn käytön kasvaessa myös sen datan hallinnan varmistaminen herättää keskustelua. Onko nyt aika miettiä tekoälymallien kotimaista hostausta?
Millaisia etuja kotimainen GPU-hostaus tuo tekoäly- ja koneoppimisprojekteihin? Entä miten pilvialustat mahdollistavat Infrastructure as a Service (IaaS) ja Platform as a Service (PaaS) -ratkaisut, niiden hallinnan, skaalautuvuuden ja kustannustehokkuuden?
Näitä teemoja Fraktion Joonas Pajunen ja Upcloudin Ville Vesilehto kävivät läpi lokakuun webinaarissa. Voit katsoa webinaarin tallenteen tai lukea keskeisimmät nostot alta.
Mitä on GPU-hostaus?
GPU-hostauksella tarkoitetaan pilvipalvelua, joka tarjoaa esimerkiksi tekoälyn ja koneoppimisen projekteissa tarvittavia tehokkaita laskentaresursseja. Resursseilla ajetaan muun muassa kielimalleja, datan luokittelua, videon käsittelyä ja tieteellistä laskentaa. Perinteisiin virtuaalikoneisiin verrattuna GPU-hostaus tarjoaa paljon suurempaa laskentatehoa ja paremman skaalautuvuuden.
Kotimainen hostaus varmistaa datan suvereniteetin ja EU-regulaatioiden noudattamisen
Yksi tämän hetken keskeisimmistä puheenaiheista on datan suvereniteetti. Tämä tarkoittaa oikeutta päättää siitä miten omaa tietoa kerätään, säilytetään ja käsitellään. Sen merkitys korostuu yrityksissä, jotka työskentelevät arkaluonteisten tietojen parissa.
Eurooppalainen datan hallinta on tärkeä kriteeri alustan valinnassa, jos yritys haluaa varmistaa datan säilymisen ja käsittelyn EU:n alueella ilman ulkopuolisten valtioiden lainsäädännön vaikutusta. Kotimainen hostaus on siksi hyvä vaihtoehto esimerkiksi yhdysvaltalaisille palveluntarjoajille, kuten Amazon, Microsoft tai Google, jotka voivat olla alttiita USA:n Cloud Act -sääntelylle.
GPU-resurssien käyttö tuo kustannustehokkuutta ja skaalautuvuutta
GPU-resurssien hyödyntäminen pilvessä tarjoaa yrityksille mahdollisuuden skaalata resursseja tarpeen mukaan. Ratkaisu on erityisen hyödyllinen silloin, kun suurta laskentatehoa tarvitaan vain projektin tietyssä vaiheessa, esimerkiksi AI-agenttien ajamisessa.
GPU-hostaus on kustannustehokasta, sillä käyttäjä maksaa vain todellisesta käytöstä. Pilvipohjainen hostaus mahdollistaa suorituskyvyn kasvattamisen hetkellisesti ilman, että yritysten täytyy sitoutua kalliisiin laiteinvestointeihin tai jatkuviin ylläpitokustannuksiin. Malli tekee laskennasta huomattavasti ennustettavampaa ja skaalautuvampaa. Omiin laitteisiin investointi ei kuitenkaan poissulje GPU-hostauksen hyödyntämistä. Sen avulla ratkaisuja on mahdollista testata ja kehittää valmiiksi ennen niiden hankintaa.
Esimerkiksi kotimaisen UpCloudin hinnat alkavat noin yhdestä eurosta tunnilta ja asiakas voi valita eri kokoonpanoja tarpeidensa mukaan. Näin resursseja voi optimoida sujuvasti projektin elinkaaren eri vaiheissa. Alustan tarjoama korkea suorituskyky ja mahdollisuus rakentaa omia ratkaisuja lisää myös autonomiaa ja hallintaa.
Yhdistämällä avoimen lähdekoodin joustavuuden, pilvipohjaisen GPU-laskennan kustannustehokkuuden ja suorituskykyisen infrastruktuurin, yritykset voivat rakentaa skaalautuvia ja taloudellisesti kestäviä tekoälyratkaisuja ilman turhia kompromisseja. Avoimen lähdekoodin ratkaisut mahdollistavat ympäristöjen hallinnan ilman toimittajariippuvuuden riskiä. Yritykset voivat vapaasti valita julkipilven, privaattipilven tai näiden yhdistelmän hyödyntämisen välillä ja ajaa sovelluksia siellä, missä se on liiketoiminnan kannalta järkevintä.
Miten GPU:ta kannattaa käyttää?
GPU-hostaus tuo selkeää etua erityisesti yrityksille, jotka tarvitsevat skaalautuvaa laskentatehoa ja joustavuutta ilman suuria alkuinvestointeja. Kotimainen ja pilvipohjainen ratkaisu mahdollistaa resurssien käytön silloin, kun niitä tarvitaan, olipa kyse tekoälyn kouluttamisesta, sovellusten suorituskyvyn parantamisesta tai erilaisten analytiikkatehtävien ajamisesta.
Parhaiten GPU-hostaus sopii purpose-built -mallien ajamiseen eli räätälöidyille kielimalleille, jotka suorittavat tiettyä tehtävää. Pienet ja tehokkaat mallit soveltuvat tarkasti rajattuihin käyttötapauksiin ja niiden ajaminen omalla GPU-hostauksella on edullista ja hallittavaa.
Tällaisten rajattujen tehtävien AI-agenttien ajaminen rinnakkain auttaa rakentamaan kokonaisuuden, joka palvelee aidosti yrityksen tarpeita, luoden optimoidun tekoäly-ympäristön, jonka kustannukset pysyvät maltillisena.
Haluatko kuulla lisää?
Tutustu palveluihimme tai ota suoraan yhteyttä Fraktion asiantuntijoihin, kun kaipaat apua tekoälyn hyödyntämiseen tai yrityksesi tilanteen kannalta parhaiden teknologiavalintojen tekemiseen.
