Suora vastaus: mikä yhdistää datasuvereniteetin, tekoälyvalmiuden ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisut?
Datasuvereniteetti, tekoälyvalmis infrastruktuuri ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisut ovat nyt osa samaa strategista päätöstä. Organisaatioiden ei tarvitse pelkästään käyttää tekoälytyökaluja. Niiden on hallittava datan sijaintia, tekoälytyökuormien toimintaa, infrastruktuurin skaalautumista ja arkaluonteisten tietojen suojaamista.
Hammer Stack tarjoaa kumppaneille ja asiakkaille, jotka rakentavat kontrolloituja tekoälyympäristöjä, käytännöllisen reitin tekoälyvalmiiseen infrastruktuuriin. Se on täysin integroitu, paikallisesti toimiva alusta, joka on suunniteltu tarjoamaan pilvitason suorituskykyä ilman hyperskaalausratkaisujen riippuvuutta, auttaen organisaatioita käyttämään tekoälyä siellä, missä niiden tiedot, käytännöt ja prioriteetit sitä edellyttävät. Hammer kuvailee Hammer Stackia validoituna, räkkitason itsenäisenä tekoälyinfrastruktuurimoduulina, joka on rakennettu suorituskykyä, hallintaa ja kestävää skaalautuvuutta silmällä pitäen. ( hammerdistribution.com )
Laskentatasolla AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat perustan vaativille yritys-, pilvi- ja tekoälytyökuormille. AMD asettaa AMD EPYC™ -prosessorit tehokkaaksi ja energiatehokkaaksi perustaksi yritysten tekoäly- ja yleiskäyttöisille työkuormille, kun taas 5. sukupolven AMD EPYC™ -prosessorit on suunniteltu erityisesti nopeuttamaan datakeskusten, pilvipalveluiden ja tekoälytyökuormia. (amd.com)
Lyhyesti sanottuna: datasuvereniteetti määrittelee ohjausvaatimukset, tekoälyvalmis infrastruktuuri tarjoaa alustan ja Hammer Stack AMD EPYC™ -prosessoreilla antaa kumppaneille selkeämmän tavan toimittaa käytännöllisiä tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja.
Miksi datasuvereniteetti on nyt tekoälyinfrastruktuurikysymys
Tietosuvereniteetista keskusteltiin aiemmin pääasiassa vaatimustenmukaisuuden, sijainnin ja säilytyspaikan näkökulmasta. Tekoäly on muuttanut tämän. Kun organisaatiot alkavat kouluttaa, hienosäätää tai suorittaa päättelyä arkaluonteisten tietojoukkojen perusteella, tietosuvereniteetista tulee osa koko infrastruktuurikeskustelua.
Tekoälytyömäärät riippuvat usein asiakastiedoista, säännellyistä tiedoista, operatiivisesta telemetriasta, taloustiedoista, tutkimustiedoista, immateriaalioikeuksista tai toimialakohtaisista tiedoista, joita ei voida yksinkertaisesti siirtää minnekään. Jos tiedot sijaitsevat yhdessä ympäristössä ja laskentateho jossain muualla, organisaatiot voivat kohdata kustannus-, hallinto-, viive- ja tietoturvahaasteita.
Hammer Stack -asemointi tunnistaa tämän ongelman selvästi. Kun omistusoikeudet omaavat datajoukot kasvavat, ne voivat lukittua hyperskaalausekosysteemeihin, mikä luo fyysisen eron datan ja laskennan välille ja johtaa pullonkauloihin ja heikompaan hallintaan. Hammer Stack vastaa tähän antamalla organisaatioille mahdollisuuden hallita mallien koulutus- ja käyttöönottopaikkoja samalla, kun se suojaa immateriaalioikeuksia ja tukee sääntelyyn tai asuinpaikkaan liittyviä vaatimuksia.
Tämä ei tarkoita, että kaikki työkuormat on vedettävä takaisin pilvestä. Julkinen pilvi voi silti sopia kokeiluihin, SaaS-työkaluille, purskekapasiteetille tai ei-herkille työkuormille. Paikallinen tekoälyinfrastruktuuri tulee houkuttelevammaksi, kun datan sijainti, yksityisyys, viive, auditoitavuus, kustannusten ennustettavuus ja toiminnan hallinta ovat tärkeitä.
Mikä tekee infrastruktuurista tekoälyvalmiin?
Tekoälyvalmis infrastruktuuri ei ole pelkkä palvelin, johon on liitetty kiihdytin. Se on tasapainoinen alusta, joka on suunniteltu tukemaan koko tekoälyn työnkulkua: tiedon keräämistä, valmistelua, mallin suorittamista, päättelyä, tallennustilan käyttöä, verkkoyhteyksiä, tietoturvaa, valvontaa ja elinkaaren hallintaa.
Aidosti tekoälyvalmis infrastruktuuriratkaisu tarvitsee:
- Laskenta päättelyä, analytiikkaa, orkestrointia ja datan käsittelyä varten
- GPU-kiihdytys, kun koulutus, hienosäätö tai laajamittainen päättely sitä vaatii
- Suuritehoinen tallennustila dataintensiivisille tekoälyprosesseille
- Nopea verkko vähentää pullonkauloja laskennan, tallennustilan ja käyttäjien välillä
- Virta ja jäähdytys suunniteltu tiheille tekoälyjärjestelmille
- Arkaluonteisen datan käyttöön mukautetut tietoturva- ja hallintatoiminnot
- Käyttöönoton tuki, referenssiarkkitehtuuriajattelu ja elinkaarisuunnittelu
Hammer Stack on suunniteltu tätä täyden pinon vaatimusta silmällä pitäen. Hammer kuvailee sitä yhdistävän AMD EPYC™ -prosessorit, NVIDIA-näytönohjaimet ja -verkon, VDURA-suuritehoisen tallennustilan sekä erikoistuneiden tekoälykonsulttien tuen. Se on myös asemoitu Hammer AI Works -ekosysteemin fyysiseksi jatkeeksi, joka tarjoaa itsenäisen laitteistopohjan validoitujen tekoälyhankkeiden skaalaamiseen tuotantoon. (hammerdistribution.com)
Tämä on ero komponenttien ostamisen ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisujen hankkimisen välillä. Komponentit voivat näyttää tehokkailta yksittäin. Tekoälyvalmiiden infrastruktuurien on toimittava järjestelmänä.
Vertailutaulukko: vakiomuotoinen tekoälyinfrastruktuuri vs. suvereeni tekoälyvalmis infrastruktuuri
|
Arviointialue |
Standardi tekoälyinfrastruktuuri |
Suvereeni tekoälyvalmis infrastruktuuri Hammer Stackilla ja AMD EPYC™ -prosessoreilla |
|
Ensisijainen tavoite |
Suorita tekoälytyökuormia käyttämällä käytettävissä olevia pilvi-, palvelin- tai kiihdytysresursseja |
Suorita tekoälytyökuormia ja hallitse paremmin dataa, infrastruktuuria, käytäntöjä, kustannuksia ja suorituskykyä |
|
Tietojen sijainti |
Dataa voidaan jakaa pilvialustojen, alueiden tai kolmannen osapuolen palveluiden välillä |
Työkuormat voidaan sijoittaa lähemmäs arkaluonteisten tietojen, immateriaalioikeuksien ja vaatimustenmukaisuuden rajoja |
|
Infrastruktuurisuunnittelu |
Usein koottu yksittäisten komponenttien, kuten palvelimien, näytönohjainten tai tallennustilan, ympärille |
Suunniteltu tasapainoiseksi pinoksi laskennan, kiihdytyksen, tallennuksen, verkkoyhteyksien, virransyötön ja jäähdytyksen osalta |
|
Tekoälyvalmius |
Saattaa tukea kokeiluja, mutta voi vaikeutua, kun työmäärät siirtyvät tuotantoon |
Rakennettu tukemaan tekoälyn siirtymistä konseptitodistuksesta hallittuun, tuotantovalmiiseen käyttöönottoon |
|
Suvereniteetti |
Hallinto riippuu vahvasti palveluntarjoajien valvonnasta, sopimuksista ja aluevalinnasta |
Hammer Stack on positionoitu validoituksi, räkkitason itsenäiseksi tekoälyinfrastruktuurimoduuliksi, joka on suunniteltu suorituskykyä, hallintaa ja kestävää skaalautuvuutta silmällä pitäen (hammerdistribution.com). |
|
Laskennan perusta |
Riippuu instanssityypistä, palvelimen valinnasta tai käytettävissä olevista alustaresursseista |
AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat tehokkaan CPU-perustan datakeskusten, pilvipalveluiden ja tekoälyn työkuormille (amd.com) |
|
Paras käyttötapaus |
Varhainen kokeilu, purskekäyttö tai ei-herkät tekoälytyökuormat |
Yksityinen tekoäly, itsenäinen tekoäly, säännelty data, tuotannon päättely, analytiikka, HPC:n viereiset työkuormat ja hybridi tekoälyympäristöt |
Miksi Hammer Stack ja AMD EPYC™ -prosessorit täyttävät vaatimukset
Tekoälyinfrastruktuurista puhutaan usein ikään kuin näytönohjain olisi ainoa tärkeä komponentti. Tuotantoympäristöissä tämä on liian suppea käsite. Tekoälyn työnkulkuihin kuuluvat datan muuntaminen, esikäsittely, jälkikäsittely, orkestrointi, virtualisointi, tietokanta-aktiivisuus, suojaustoiminnot, tallennustilan hallinta ja näytönohjaimen tiedonsyöttö. Kaikki nämä ovat vahvasti riippuvaisia palvelimen suorittimen suorittimen suorituskyvystä.
AMD EPYC™ -prosessorit sopivat tähän rooliin hyvin. AMD:n mukaan AMD EPYC™ 9005 -prosessorit on suunniteltu erityisesti nopeuttamaan datakeskusten, pilvipalveluiden ja tekoälypalveluiden työkuormia. AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat myös tehokkaan ja energiatehokkaan perustan yritysten tekoäly- ja yleiskäyttöisille työkuormille. (amd.com)
Tällä on merkitystä, koska kaikki tekoälytyökuormat eivät vaadi samaa infrastruktuurisuunnittelua. Jotkin päättely-, analytiikka-, suositus-, klassinen koneoppiminen, graafianalyysi ja haulla laajennetun generoinnin työnkulut voivat hyötyä suuren ytimien määrän CPU-infrastruktuurista. Suuremmat koulutus-, hienosäätö- tai matalan latenssin käyttötapaukset saattavat vaatia erillistä kiihdytystä. Näissä järjestelmissä AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat CPU-perustan, joka auttaa laajempaa alustaa siirtämään, hallitsemaan ja käsittelemään dataa tehokkaasti.
Hammer Stack tuo tämän prosessoriperustan laajempaan tekoälyinfrastruktuuriratkaisuun. Se yhdistää laskennan, kiihdytyksen, tallennuksen, verkon, virransyötön, jäähdytyksen ja tuen, jotta kumppanit voivat suunnitella ratkaisut todellisten työkuormavaatimusten eikä oletusten ympärille. Hammerin oma AMD-keskeinen viestintä sijoittaa AMD EPYC™ -prosessorit osaksi Hammer Stackia, mikä auttaa kumppaneita tukemaan paikallisia tekoälyympäristöjä, jotka on suunniteltu datasuvereniteettia, suorituskykyä, hallintaa, suurta ydintiheyttä, vahvaa muistin kaistanleveyttä sekä skaalautuvia tekoäly-, analytiikka- ja HPC-työkuormia silmällä pitäen.
Tekoälyvalmiin infrastruktuurin tiekartta ja yleiset virheet
Tekoälyvalmis infrastruktuuri toimii parhaiten, kun se suunnitellaan työmäärän, ei uusimman laitteistotrendin, mukaan.
Käytännön tiekartan tulisi sisältää neljä vaihetta:
- Määritä työmäärä: Tunnista, mitkä tekoälyprojektit ovat kokeellisia, mitkä siirtyvät tuotantoon ja mitkä ovat riippuvaisia arkaluontoisesta tai säännellystä datasta.
- Kartoita data: Ymmärrä, missä data sijaitsee, minne se voi liikkua ja mitä säilytys-, vaatimustenmukaisuus- tai auditointivaatimuksia siihen sovelletaan.
- Valitse sijoitusmalli: Päätä, mitkä työkuormat kuuluvat julkiseen pilveen, mitkä paikalliseen pilveen ja mitkä tarvitsevat hybridilähestymistavan.
- Rakenna koko alusta: Yhdistä laskenta, tallennus, verkko, kiihdytys, virransyöttö, jäähdytys, tietoturva ja elinkaarituki.
Yleisiä virheitä tapahtuu yleensä, kun organisaatiot ohittavat jonkin näistä vaiheista. Ensimmäinen virhe on olettaa, että tekoälyvalmius alkaa ja päättyy GPU-kapasiteettiin. Kiihdyttimet ovat tärkeitä, mutta tuotantoympäristön tekoäly on riippuvainen koko alustasta. Toinen on datastrategian erottaminen infrastruktuuristrategiasta. Jos datan on pysyttävä kontrolloidussa ympäristössä, infrastruktuurisuunnittelun on heijastettava tätä alusta alkaen. Kolmas on konseptiproof-infrastruktuurin käsittely ikään kuin se automaattisesti tukisi tuotantoympäristön tekoälyä.
Hammer Stack kehitettiin tämän haasteen ympärille. Se tarjoaa kumppaneille jäsennellymmän reitin asiakkaiden siirtämiseen pirstaloituneista konseptitodistusympäristöistä kohti itsenäistä, tuotantovalmista infrastruktuuria. Hammer Stack -kampanjan viestinnässä korostetaan myös julkisen pilven painetta, kasvavia laskuja skaalautuvasti, uusimis- ja budjettipiikkejä, datasuvereniteettivaatimuksia, viiveherkkiä työkuormia sekä auditointien ja tietoturvan monimutkaisuutta tekoälyvalmiiden paikallisten infrastruktuurien ajureina.
Milloin organisaatioiden tulisi harkita itsenäisiä tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja?
Organisaatioiden tulisi harkita itsenäisiä tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja, kun tekoälystä tulee toiminnallisesti tärkeää, kaupallisesti arkaluontoista tai sitä on vaikea hallita pelkästään julkisen pilven kautta.
Yleisiä ostosignaaleja ovat:
- Tekoälyprojektit siirtyvät konseptitodistuksesta tuotantoon
- Tekoälytyökuormiin tarvitaan arkaluonteista tai säänneltyä dataa
- Pilvilaskujen, uusimispäivämäärien tai tiedonsiirtokustannusten ennustaminen on yhä vaikeampaa
- Latenssiherkkien työkuormien on toimittava lähellä käyttäjiä, järjestelmiä tai dataa
- Asiakkaat tarvitsevat selkeämpiä tarkastus-, turvallisuus- tai oleskelulupavalvontaa
- Sisäiset tiimit haluavat paremman hallinnan infrastruktuurin elinkaaresta ja päivitysten ajoituksesta
- Nykyisiä tekoälyalustoja rajoittavat pirstaloitunut laskenta, tallennus tai verkottuminen
- Kumppanit tarvitsevat toistettavan tavan suunnitella, toimittaa ja tukea tekoälyinfrastruktuuria
Parhaiten sopiva asiakas ei välttämättä ole se, joka kysyy "tekoälylaitteistoa". Se on organisaatio, joka kysyy, miten tekoälyä voidaan käyttää lähempänä dataa, miten päästään konseptin toimivuuden todistamista pidemmälle, miten riippuvuutta voidaan vähentää tai miten tekoälyinfrastruktuurista tehdään kaupallisesti kestävää.
Kuinka kumppanit voivat asemoida Hammer Stackin
Kanavakumppaneille Hammer Stack tarjoaa käytännöllisen tavan siirtää keskustelu yksittäisistä tuotteista kokonaisvaltaisiin tekoälyinfrastruktuuriratkaisuihin.
Vahvimmat lähtökohdat ovat:
- Tietosuvereniteetti: Missä asiakkaan tiedot sijaitsevat ja minne ne voidaan laillisesti tai toiminnallisesti siirtää?
- Tekoälyvalmius: Onko infrastruktuuri suunniteltu tuotantokäyttöön tarkoitettua tekoälyä varten vai onko kyseessä vasta konseptin toimivuuden todiste?
- Työkuormien sijoittelu: Mitkä työkuormat kuuluvat paikalliseen ympäristöön, mitkä kannattaa pitää pilvessä ja mitkä tarvitsevat hybridimallin?
- Suorituskyvyn tasapaino: Onko laskenta, tallennus, verkko, virransyöttö ja jäähdytys suunniteltu yhdeksi järjestelmäksi?
- Kaupallinen hallinta: Ovatko pilvipalvelujen kustannukset, uusimiset ja kapasiteettisuunnitelmat ennustettavissa?
- Elinkaarituki: Kuka auttaa alustan suunnittelussa, konfiguroinnissa, käyttöönotossa ja tuessa?
Hammer Stack sopii näihin keskusteluihin, koska sitä ei esitellä erillisenä laitteistopakettina. Se tarjoaa itsenäisen laitteistopohjan, jota tarvitaan validoitujen tekoälyhankkeiden skaalaamiseen tuotantoon, ja AMD EPYC™ -prosessorit tukevat laskentakerrosta vaativissa tekoäly-, analytiikka- ja HPC-työkuormissa.
Lopputulos: datasuvereniteetti vaatii tekoälyvalmiuden infrastruktuurin
Datasuvereniteettia, tekoälyvalmista infrastruktuuria ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja ei tulisi käsitellä erillisinä aiheina. Ne ovat saman strategisen päätöksen kolme osaa.
Datasuvereniteetti määrittelee hallinnan tarpeen. Tekoälyvalmis infrastruktuuri tarjoaa alustan tuotantotyökuormille. Tekoälyinfrastruktuuriratkaisut yhdistävät komponentit, suunnittelun, tuen ja kaupallisen mallin, jotta organisaatiot voivat siirtyä kokeilusta arvoon.
Hammer Stack tarjoaa kumppaneille ja asiakkaille käytännöllisen tavan hankkia kyseinen infrastruktuuri. AMD EPYC™ -prosessoreiden avulla laskentatasolla Hammer Stack tukee itsenäisiä tekoälyympäristöjä, jotka on rakennettu suorituskyvyn, hallinnan, skaalautuvuuden ja pitkän aikavälin infrastruktuurin luotettavuuden ympärille.
Organisaatioille, jotka kysyvät, miten tekoälystä voidaan tehdä turvallisempi, ennustettavampi ja tuotantovalmiimpi, vastaus alkaa tehtävään suunnitellusta infrastruktuurista.
Usein kysytyt kysymykset: datasuvereniteetti, tekoälyvalmis infrastruktuuri ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisut
Mitä on datasuvereniteetti tekoälyssä?
Tekoälyn datasuvereniteetti tarkoittaa tekoälydatan, -mallien ja -työkuormien sijainnin, niihin pääsyn ja niiden hallinnoinnin hallintaa. Tämä on erityisen tärkeää silloin, kun tekoäly käyttää säänneltyä, arkaluontoista tai omistussuojattua dataa.
Mitä on tekoälyvalmis infrastruktuuri?
Tekoälyvalmis infrastruktuuri on tasapainoinen alusta, joka on suunniteltu tukemaan tekoälykuormia laskennan, tallennuksen, verkon, kiihdytyksen, virransyötön, jäähdytyksen, tietoturvan ja elinkaaren hallinnan aloilla. Se on rakennettu tuotantokäyttöön, ei vain kokeilukäyttöön.
Miten Hammer Stack tukee datasuvereniteetin hallintaa?
Hammer Stack tukee datasuvereniteettia tarjoamalla organisaatioille validoidun paikallisen infrastruktuurireitin tekoälytyökuormille, joiden on pysyttävä lähempänä arkaluonteisia tietoja, vaatimustenmukaisuuden rajoja tai sisäisiä käytäntöjä.
Miksi AMD EPYC™ -prosessorit ovat merkityksellisiä tekoälyinfrastruktuurille?
AMD EPYC™ -prosessorit tukevat vaativia tekoäly-, pilvi- ja yritystyökuormia. Ne voivat tukea useita päättelytyökuormia suoraan ja tarjota myös CPU-perustan GPU-pohjaisille järjestelmille, mikä auttaa tukemaan laajempaa tekoälytyönkulkua.
Tarvitseeko tekoälyvalmis infrastruktuuri aina näytönohjaimia?
Ei. Jotkin tekoälyn päättely-, analytiikka- ja datankäsittelytyökuormat voivat toimia tehokkaasti paljon ydintä käyttävillä suorittimilla. Suuremmat mallit, koulutus, hienosäätö tai matalan latenssin käyttötapaukset voivat vaatia erillisen GPU-kiihdytyksen.
Milloin yrityksen tulisi harkita paikallista tekoälyinfrastruktuuria?
Yrityksen tulisi harkita paikallista tekoälyinfrastruktuuria, kun datan sijainti, yksityisyys, viive, kustannusten ennustettavuus, auditoitavuus tai hallinta ovat tärkeitä. Näistä tarpeista tulee usein kiireellisempiä tekoälyn siirtyessä konseptitodistuksesta tuotantoon.
