NSTC опублікував звіт про уроки федерального використання хмарних обчислень для підтримки досліджень і розробок ШІ

За останнє десятиліття штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) досягли величезних успіхів. Значну частину цього прогресу можна віднести до великої кількості доступних наборів даних і обчислювальних ресурсів. Останнім часом багато федеральних агенцій почали інвестувати в використання комерційних ресурсів хмарних обчислень для просування досліджень і розробок (НДДКР) AI/ML. Національна рада з науки і технологій Білого дому (NSTC) і підкомітет AI щойно опублікували звіт про Уроки федерального використання хмарних обчислень для підтримки досліджень і розробок ШІ узагальнення уроків, отриманих федеральними агентствами щодо використання хмарних обчислень для подальших досліджень і розробок ШІ.

Доповідь надійшла зі звіту спеціального комітету федерального уряду з питань ШІ, Рекомендації щодо використання ресурсів хмарних обчислень для досліджень і розробок штучного інтелекту, що фінансуються з федерального бюджету де детально описані рекомендації для федерального уряду щодо просування використання хмарних обчислень для підтримки інновацій ШІ. Діючи згідно з цими рекомендаціями, підкомітет MLAI сприяв серії діалогів між представниками агентства та комерційними провайдерами хмарних обчислень, щоб допомогти визначити проблеми та найкращі практики у хмарних обчисленнях і науково-дослідних роботах. Найновіші звіти «Набуті уроки» підсумовують ключові висновки цих діалогів, зведені до переваг інвестицій, найкращих практик, спільних викликів і перспективних можливостей. З повним звітом з діалогу можна ознайомитися тут.

Переваги інвестицій 

• Надання дослідникам постійного доступу за вимогою до передових можливостей, прискорення експериментів і використання штучного інтелекту в нових сферах
• Забезпечення відтворюваності та масштабованості дослідницької діяльності та її результату
• Допоможіть дослідникам швидко отримати доступ до спеціалізованого обладнання ШІ
• Надайте агентствам доступ до найновіших і найновіших обчислювальних можливостей

Кращі практики 

• Виділені адміністративні групи. Розвиток цієї можливості надав агентствам необхідний досвід і повноваження для управління та нагляду за доступом до ресурсів, послуг і платформ хмарних обчислень. Такі групи також проводили навчання для спільноти користувачів і перевіряли відповідність запитуваних ресурсів для досягнення конкретних цілей дослідження.
• Аутентифікація користувача. Більшість програм мають обмежений доступ до відомих, кваліфікованих і авторизованих користувачів. Багато хто також потребує двофакторної автентифікації як компонента своїх заходів безпеки. Разом ці заходи забезпечують базовий рівень безпеки та можливість створювати засоби контролю доступу на основі користувачів.
• Навчання та освіта. Допомога в навчанні та освітні можливості були критично важливими для усунення наявних прогалин у навичках, розширення можливостей справедливого доступу та формування досвіду серед бази користувачів. Надання цих ресурсів доступним допомогло підтриманим дослідникам орієнтуватися в різноманітних пропозиціях ресурсів хмарних обчислень і узгодити конкретні дослідження та потреби з правильною обчислювальною архітектурою та програмними інструментами.
• Попередньо обчислені ресурси та робочі процеси. Зокрема, під час підтримки внутрішніх дослідницьких зусиль або зосереджених на місії дослідницьких зусиль попередньо обчислені робочі процеси зменшили дублювання роботи та створили доступні базові підходи для загальних вихідних точок для аналізу.

Загальні проблеми

• Ефективна авторизація користувачів. Автентифікація користувачів може створити вузькі місця, пов’язані з перевіркою ідентичності та наданням можливостей входу. Недостатнє фінансування або нестача персоналу керівних організацій може призвести до затримок в активації облікових записів і вирішенні проблем, які виникають на кожному рівні доступу. Крім того, відсутність авторитетного агентства та загальнодержавних інструкцій щодо затверджених послуг, які включають різні аспекти конфіденційності даних і доступу, уповільнює впровадження та створює відмінності між політиками та процедурами агентств.
• Витрати. Витрати на зберігання та доступ до даних ускладнюють можливість доступу кількох команд до спільних даних. Крім того, виставлення рахунків і бюджети ще більше ускладнюються мінливістю витрат на хмарні обчислення на проект і легкістю, з якою дослідники можуть ненавмисно вичерпати кредити через використання неправильних налаштувань. Крім того, змінні збори додають ускладнень для федеральних процесів закупівель, як і невизначеність щодо того, які категорії асигнувань можуть бути використані для придбання яких обчислювальних можливостей.
• Організація. Забезпечення того, щоб користувачі даної платформи хмарних обчислень могли знаходити та підтримувати обізнаність про дані, експерименти та результати, що стосуються їхньої роботи та інтересів.
• Конфіденційність та безпека. Визначення способів розміщення та сприяння доступу до потрібних типів даних із відповідними гарантіями конфіденційності та безпеки з урахуванням бюджетних міркувань, зміни пріоритетів дослідження та розвитку спільноти користувачів, що обслуговується.
• Інтеграція хмарних сервісів з нехмарними ресурсами. Створює проблеми з точки зору надання дослідникам можливості ефективного доступу до повного спектру ресурсів агентства.
• Розвиток робочої сили. Багато федеральних службовців обмежено знайомі з технологіями хмарних обчислень, і лише деякі мають галузеву сертифікацію з хмарних обчислювальних систем. Ці обмеження викликають як внутрішні дослідницькі зусилля, так і здатність надавати вказівки та ресурси зовнішнім дослідникам.

Можливості в майбутньому

Щоб розглянути фінансові моделі, федеральний уряд може зробити наступне:

• Скористайтеся перевагами купівельної спроможності, яка відображається в консолідованих федеральних інвестиціях у комерційні платформи хмарних обчислень. Ця дія полегшить доступ до найсучасніших можливостей хмари та забезпечить можливість говорити спільним голосом про очікування та потреби дослідницької спільноти штучного інтелекту, що фінансується з федерального бюджету.
• Створіть зрозумілі моделі з відповідними витратами, щоб краще керувати бюджетною невизначеністю, оскільки вони проілюструють для дослідників і керівників програм динаміку витрат, пов’язану з хмарними обчисленнями, зокрема з точки зору рішень, пов’язаних з параметрами та процесами навчання.
• Зберігайте та діліться найкращими практиками з хмарних програм агентства щодо договірних угод і стратегій управління надмірними витратами.

Щоб перейти до передбачуваного безперебійного багатохмарного середовища, агентства можуть зробити наступне:

• Використовуйте та допомагайте розвивати технології з відкритим вихідним кодом, які можуть підтримувати стандартні способи створення та виконання робочих навантажень для багатохмарного розгортання (наприклад, контейнеризація та автоматизація).
• Спрощуйте та автоматизуйте керування ідентифікацією та доступом за допомогою об’єднаних систем, які об’єднують дослідницьке співтовариство в уряді та поза ним.
• Проведіть оцінку, щоб оцінити доцільність розробки об’єднаної сітки даних для зменшення переміщення та реплікації даних.

Агентства можуть отримати подальшу допомогу у прийнятті ними комерційних ресурсів хмарних обчислень за допомогою наступного:

• Створення комплекту порталів, який би окреслив стандартний шаблон і запропонував найкращі практики для впровадження порталів на різних рівнях, залежно від потреб організації.
• Надання посібника з вибору ресурсів, який допоможе агентствам визначити обставини, за яких різні типи ресурсів найкраще підходять, наприклад вибір хмари проти високопродуктивних обчислень і комерційних пропозицій проти локальних машин.
• Запропонуйте керівництво щодо затверджених політик, процедур, ресурсів і послуг, коли мова йде про комерційні хмарні пропозиції, наскільки це можливо, використовуючи описану вище купівельну спроможність.

Нарешті, задоволення потреб у розвитку робочої сили вимагатиме наступного:

• Інвестиції в навчальні ресурси, які можуть обслуговувати весь спектр кінцевих користувачів, дослідників і технічного персоналу, диференційованих за їхнім рівнем кваліфікації, потребами та інтересами.

• Стратегії найму та утримання, які включають набори навичок із високим попитом, які підтримують хмарні обчислення, наприклад хмарні архітектори, фахівці з обчислень і даних, дослідницькі інженери програмного забезпечення та спеціалісти з обробки даних.

Прочитайте повний звіт тут.