Definizione
AI Infrastructure è l’insieme completo di risorse computazionali, piattaforme software, servizi cloud, e sistemi di supporto necessari per ciclo completo di AI: data ingestion, processing, model training, evaluation, deployment, monitoring, retraining. Non è solo hardware; è ecosystem tecnico che abilita AI operations.
Investimento in infrastruttura è spesso 50-70% del costo totale di AI project; model development è solo 20-30%.
Componenti di AI Infrastructure
Computing Resources:
- GPU/TPU: accelerator hardware per training rapidamente. Costo principale per AI spending
- CPU: per preprocessing, inference, serving
- Memory: training large models richiede memoria abbondante (VRAM di GPU, RAM di sistema)
- Storage: data lake, versioning, artifacts
Cloud Services:
- Compute (AWS EC2, Google Compute Engine, Azure VMs)
- Storage (S3, GCS, Azure Blob)
- Databases (RDS, BigQuery, Cosmos)
- ML Platforms (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
- Orchestration (Kubernetes, Airflow, Prefect)
MLOps Tools:
- Experiment Tracking (MLflow, Weights & Biases, Neptune)
- Model Registry (model versioning, governance)
- Pipeline Orchestration (Airflow, Kubeflow, Metaflow)
- Monitoring (drift detection, performance monitoring)
- CI/CD for ML (continuous integration/deployment di modelli)
Data Infrastructure:
- Data Pipeline: ETL processes che ingesti, clean, transform data
- Data Warehouse: repository centralizzato per data analitica
- Data Versioning: track data versioning come codice (DVC)
- Data Quality: validation, monitoring, profiling
Networking:
- API Gateway: serve modelli via REST/gRPC
- Load Balancing: distribuisce traffic tra modelli
- Security: firewalls, authentication, encryption
Architettura Tipica
Training Pipeline: data → preprocessing → feature engineering → training → evaluation → registry
Inference Pipeline: input → preprocessing → model inference → postprocessing → output
Monitoring Loop: production model → performance monitoring → detect drift → retrain → deploy new version
Sfide Infrastrutturali
Cost Escalation: GPU scarsce e caro. Training large model (e.g., 1B+ parameter) costa decine di migliaia di dollari in compute.
Complexity: orchestrare tanti componenti è complesso. Molto knack specifico a learn.
Data Quality: “Garbage in, garbage out”—infrastruttura solo può prevenire, non risolvere data quality issues.
Scaling: training model in development mode diverso da production scale. Scaling richiede ripensamento di architettura.
Reproducibility: assicurare training è reproducibile richiede rigorous versioning di code, data, hyperparameter.
Latency vs Cost: low-latency inference (millisecond) costoso; batch inference (ore) economico. Choose basato su requirement.
Tendenze in AI Infrastructure
Specialized Hardware: Nvidia GPU dominante ma alternativa emergendo (Google TPU, Intel Gaudi, AMD, custom silicon). Diversificazione buona per competition.
Edge Deployment: modelli deployati su edge device (phone, IoT) per lower latency e privacy. Richiede compression, quantization.
Federated Learning: training su decentralized data senza centralized data warehouse. Privacy-preserving ma infrastrutturalmente complesso.
Efficient Training: optimization per ridurre compute requirement (quantization, pruning, knowledge distillation, sparse training).
Open Source: Hugging Face transformers, PyTorch, TensorFlow hanno lowered barrier to entry. Community-driven innovations accelerate.
Best Practices
- Investire in data infrastructure collocato con compute infrastructure
- Version tutto: code, data, model, hyperparameter
- Automate: MLOps è ottenere massima leverage
- Monitor continuamente: training model una volta, monitoring lifetime del model
- Plan for scale da inizio: architettare per 10x data/traffic futuri
- Consider hybrid: cloud per flexibility, on-premise per cost-sensitive, stable workload
- Governance: accesso data, modello registry, approval workflow
Cost Optimization
- Use spot instance per non-critical workload
- Schedule training durante off-peak hours
- Efficient model architecture (distillation, pruning)
- Sharing infrastructure tra progetti
Termini correlati
- AI Adoption Enterprise: necessita AI infrastructure
- Cloud Sovereignty: considerazione geopolitica
- Quality Assurance AI: QA nel contesto di infrastructure
- AI Metrics Evaluation: misurare infrastructure effectiveness
Fonti
- AWS: ML infrastructure documentation
- Google Cloud: Vertex AI and ML infrastructure
- Fast.ai: Practical AI infrastructure course
- The Distributed AI Research Institute