Suora vastaus: mikä yhdistää datan suvereniteetin, tekoälyvalmiin infrastruktuurin ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisut?
Tietosuvereniteetti, tekoälyvalmis infrastruktuuri ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisut ovat nyt osa samaa strategista päätöstä. Organisaatiot eivät tarvitse vain pääsyä tekoälytyökaluihin. Ne tarvitsevat hallinnan siitä, missä data sijaitsee, miten tekoälytyökuormat toimivat, miten infrastruktuuri skaalautuu ja miten arkaluonteisia tietoja suojataan.
Laskentakerroksessa AMD EPYC™-prosessorit muodostavat perustan vaativille yritys-, pilvi- ja tekoälytyökuormille. AMD asemoi AMD EPYC™-prosessorit suorituskykyiseksi ja energiatehokkaaksi perustaksi yritystason tekoälylle ja yleiskäyttöisille työkuormille, kun taas 5. sukupolven AMD EPYC™-prosessorit on suunniteltu nopeuttamaan datakeskus-, pilvi- ja tekoälytyökuormia. (amd.com)
Lyhyesti: datasuvereniteetti määrittelee hallintavaatimuksen, tekoälyvalmis infrastruktuuri tarjoaa alustan, ja Hammer Stack AMD EPYC™ -prosessoreilla antaa kumppaneille selkeämmän tavan toimittaa käytännöllisiä tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja.
Miksi datan suvereniteetti on nyt tekoälyinfrastruktuurikysymys
Tietosuvereniteetista keskusteltiin aiemmin pääasiassa vaatimustenmukaisuuden, sijainnin ja tallennuspaikan näkökulmasta. Tekoäly on muuttanut tämän. Kun organisaatiot alkavat kouluttaa, hienosäätää tai suorittaa päättelyä arkaluonteisia tietoaineistoja vastaan, suvereniteetista tulee osa koko infrastruktuurikeskustelua.
AI-työkuormat riippuvat usein asiakastiedoista, säännellystä datasta, toiminnallisesta telemetriasta, taloudellisista tiedoista, tutkimusdatasta, immateriaalioikeuksista tai toimialakohtaisista tiedoista, joita ei yksinkertaisesti voi siirtää minne tahansa. Jos data sijaitsee ympäristössä, kun taas laskenta on jossain muualla, organisaatiot voivat kohdata kustannus-, hallinto-, viive- ja tietoturvahaasteita.
Hammer Stackin asemointi tunnistaa tämän ongelman selkeästi. Kun omat tietoaineistot kasvavat, ne voivat lukkiutua hyperskaalaajien ekosysteemeihin, mikä luo fyysisen eron datan ja laskennan välille ja johtaa pullonkauloihin sekä heikompaan hallintaan. Hammer Stack vastaa tähän antamalla organisaatioille mahdollisuuden hallita, missä malleja koulutetaan ja otetaan käyttöön, samalla kun se suojaa immateriaalioikeuksia ja tukee sääntely- tai asuinpaikkavaatimuksia.
Se ei tarkoita, että kaikki työkuormat on vedettävä takaisin pilvestä. Julkinen pilvi voi silti olla oikea valinta kokeiluihin, SaaS-työkaluihin, purskekapasiteettiin tai ei-arkaluonteisiin työkuormiin. Paikallinen tekoälyinfrastruktuuri tulee houkuttelevammaksi, kun datan sijainti, yksityisyys, viive, auditoitavuus, kustannusten ennakoitavuus ja toiminnallinen hallinta ovat tärkeitä.
Mikä tekee infrastruktuurista tekoälyvalmiin?
AI-valmis infrastruktuuri ei ole yksinkertaisesti palvelin, johon on liitetty kiihdytin. Se on tasapainoinen alusta, joka on suunniteltu tukemaan koko AI-työnkulkua: tiedonkeruu, valmistelu, mallin suoritus, päättely, tallennustilan käyttö, verkottaminen, tietoturva, valvonta ja elinkaaren hallinta.
Todella tekoälyvalmis infrastruktuuriratkaisu tarvitsee:
Hammer Stack on suunniteltu tämän koko pinon vaatimuksen ympärille. Hammer kuvailee sen yhdistävän AMD EPYC™-prosessorit, NVIDIA-GPU:t ja verkkoinfrastruktuurin, VDURA-suuren läpäisyn tallennuksen sekä erikoistuneiden tekoälykonsulttien tuen. Se on myös sijoitettu Hammer AI Works -ekosysteemin fyysiseksi laajennukseksi, tarjoten suvereenin laitteistopohjan, jota tarvitaan validoitujen tekoälyaloitteiden skaalaamiseen tuotantoon. (hammerdistribution.com)
Tämä on ero komponenttien ostamisen ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisujen hankkimisen välillä. Komponentit voivat näyttää yksittäin tehokkailta. Tekoälyvalmis infrastruktuuri on toimittava järjestelmänä.
Vertailutaulukko: tavallinen tekoälyinfrastruktuuri vs. suvereeni tekoälyvalmis infrastruktuuri
|
Arviointialue |
Vakio-AI-infrastruktuuri |
Sovereign AI-valmis infrastruktuuri Hammer Stackin ja AMD EPYC™ -prosessoreiden kanssa |
|
Ensisijainen tavoite |
Suorita AI-työkuormia käyttämällä saatavilla olevia pilvi-, palvelin- tai kiihdytinresursseja |
Suorita AI-työkuormia paremmalla hallinnalla tiedoista, infrastruktuurista, käytännöistä, kustannuksista ja suorituskyvystä |
|
Tietojen sijainti |
Dataa voidaan jakaa pilvialustojen, alueiden tai kolmannen osapuolen palveluiden kesken |
Työkuormat voidaan sijoittaa lähemmäs arkaluonteista dataa, immateriaalioikeuksia ja vaatimustenmukaisuuden rajoja |
|
Infrastruktuurin suunnittelu |
Usein koottu yksittäisten komponenttien, kuten palvelimien, GPU:iden tai tallennustilan ympärille |
Suunniteltu tasapainoiseksi pinoksi laskennan, kiihdytyksen, tallennuksen, verkon, virran ja jäähdytyksen osalta |
|
Tekoälyvalmius |
Saattaa tukea kokeiluja, mutta voi tuottaa vaikeuksia, kun työmäärät siirtyvät tuotantoon |
Suunniteltu tukemaan tekoälyn siirtymistä konseptitodistuksesta hallittuun, tuotantovalmiiseen käyttöönottoon |
|
Suvereniteetti |
Hallinto riippuu vahvasti palveluntarjoajan hallintakeinoista, sopimuksista ja alueen valinnasta |
Hammer Stack on sijoitettu validoituna, teline-tason suvereenina tekoälyinfrastruktuurimoduulina, joka on suunniteltu suorituskykyä, hallintaa ja kestävää skaalausta varten (hammerdistribution.com) |
|
Laskennan perusta |
Riippuu instanssityypistä, palvelinvalinnasta tai käytettävissä olevista alustaresursseista |
AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat korkean suorituskyvyn CPU-pohjan datakeskus-, pilvi- ja AI-työkuormille (amd.com) |
|
Parhaiten sopiva käyttötapaus |
Varhainen kokeilu, purskekäyttö tai ei-herkät tekoälytyökuormat |
Yksityinen tekoäly, suvereeni tekoäly, säännelty data, tuotantopäätelmät, analytiikka, HPC-lähityökuormat ja hybridi-AI-ympäristöt |
Miksi Hammer Stack ja AMD EPYC™ -prosessorit sopivat vaatimuksiin
Tekoälyinfrastruktuurista keskustellaan usein ikään kuin GPU olisi ainoa merkityksellinen komponentti. Tuotantoympäristöissä tämä on liian kapea näkökulma. Tekoälytyönkulut sisältävät datan muunnoksen, esikäsittelyn, jälkikäsittelyn, orkestroinnin, virtualisoinnin, tietokantatoiminnot, tietoturvatoiminnot, tallennustilan hallinnan ja GPU:n syöttämisen. Kaikki nämä ovat vahvasti riippuvaisia palvelimen suorittimen suorituskyvystä.
AMD EPYC™ -prosessorit sopivat hyvin tähän rooliin. AMD:n mukaan AMD EPYC™ 9005 -prosessorit on suunniteltu nopeuttamaan datakeskus-, pilvi- ja tekoälytyökuormia, kun taas AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat myös suorituskykyisen ja energiatehokkaan perustan yritysten tekoäly- ja yleiskäyttöisille työkuormille. (amd.com)
Tämä on tärkeää, koska kaikki tekoälytyökuormat eivät vaadi samaa infrastruktuurisuunnittelua. Jotkin päättely-, analytiikka-, suositus-, klassinen koneoppimis-, graafianalyysi- ja hakupohjaisen generoinnin työnkulut voivat hyötyä korkean ydinmäärän CPU-infrastruktuurista. Suuremmat koulutus-, hienosäätö- tai matalan viiveen käyttötapaukset voivat vaatia erillistä kiihdytystä. Näissä järjestelmissä AMD EPYC™ -prosessorit tarjoavat CPU-pohjan, joka auttaa laajempaa alustaa siirtämään, hallitsemaan ja käsittelemään dataa tehokkaasti.
Hammer Stack tuo prosessoripohjan laajempaan tekoälyinfrastruktuuriratkaisuun. Se yhdistää laskennan, kiihdytyksen, tallennuksen, verkottamisen, tehon, jäähdytyksen ja tuen, jotta kumppanit voivat suunnitella todellisten työkuormitusvaatimusten, ei oletusten, pohjalta. Hammerin oma AMD-keskeinen viestintä asemoi AMD EPYC™ -prosessorit osaksi Hammer Stackia, auttaen kumppaneita tukemaan on-prem-tekoälyympäristöjä, jotka on suunniteltu datan suvereniteettia, suorituskykyä, hallintaa, korkeaa ydintiheyttä, vahvaa muistikaistaa sekä skaalautuvia tekoäly-, analytiikka- ja HPC-työkuormituksia varten.
AI-valmiin infrastruktuurin tiekartta ja yleiset virheet
Tekoälyvalmis infrastruktuuri toimii parhaiten, kun se suunnitellaan työkuorman ympärille, ei uusimman laitteistotrendin mukaan.
Käytännöllisen tiekartan tulisi noudattaa neljää vaihetta:
Yleisiä virheitä tapahtuu yleensä, kun organisaatiot ohittavat yhden näistä vaiheista. Ensimmäinen virhe on olettaa, että tekoälyvalmius alkaa ja päättyy GPU-kapasiteettiin. Kiihdyttimet ovat tärkeitä, mutta tuotantotason tekoäly riippuu koko alustasta. Toinen virhe on erottaa datastrategia infrastruktuuristrategiasta. Jos datan on pysyttävä valvotussa ympäristössä, infrastruktuurin suunnittelun on heijastettava tätä alusta alkaen. Kolmas virhe on kohdella konseptitodistuksen infrastruktuuria ikään kuin se automaattisesti tukisi tuotantotason tekoälyä.
Hammer Stack kehitettiin tämän haasteen ympärille. Se antaa kumppaneille jäsennellymmän reitin siirtää asiakkaita hajanaisista konseptitodistusympäristöistä kohti suvereenia, tuotantovalmiutta infrastruktuuria. Hammer Stack -kampanjaviestintä korostaa myös julkisen pilven painetta, nousevia laskuja mittakaavassa, uusimis- ja budjettipiikkejä, datan suvereniteettivaatimuksia, viiveherkkiä työkuormia sekä auditoinnin ja tietoturvan monimutkaisuutta ajureina tekoälyvalmiille on-premises-infrastruktuurille.
Milloin organisaatioiden tulisi harkita suvereeneja AI-infrastruktuuriratkaisuja?
Organisaatioiden tulisi harkita suvereeneja tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja, kun tekoälystä tulee toiminnallisesti tärkeää, kaupallisesti arkaluonteista tai vaikeasti hallittavaa pelkän julkisen pilven avulla.
Yleisiä ostosignaaleja ovat:
Paras asiakas ei välttämättä ole se, joka kysyy “AI-laitteistoa”. Se on organisaatio, joka kysyy, miten AI:ta voidaan ajaa lähempänä sen dataa, miten päästä proof of concept -vaiheen yli, miten vähentää riippuvuutta tai miten tehdä AI-infrastruktuurista kaupallisesti kestävää.
Kuinka kumppanit voivat asemoida Hammer Stackin
Kanavakumppaneille Hammer Stack tarjoaa käytännöllisen tavan siirtää keskustelu yksittäisistä tuotteista kokonaisvaltaisiin AI-infrastruktuuriratkaisuihin.
Vahvimmat lähtökohdat ovat:
Hammer Stack sopii näihin keskusteluihin, koska sitä ei esitellä erillisenä laitteistopakettina. Se tarjoaa suvereenin laitteistopohjan, joka tarvitaan validoitujen tekoälyaloitteiden skaalaamiseen tuotantoon, ja AMD EPYC™ -prosessorit tukevat laskentakerrosta vaativiin tekoäly-, analytiikka- ja HPC-työkuormiin.
Pohjaviiva: datan suvereniteetti vaatii tekoälyvalmiin infrastruktuurin
Tietosuvereniteettia, tekoälyvalmiutta ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisuja ei tulisi käsitellä erillisinä aiheina. Ne ovat kolme osaa samaa strategista päätöstä.
Tietosuvereniteetti määrittelee hallinnan tarpeen. AI-valmiiksi rakennettu infrastruktuuri tarjoaa alustan tuotantokuormille. AI-infrastruktuuriratkaisut yhdistävät komponentit, suunnittelun, tuen ja kaupallisen mallin, jotta organisaatiot voivat siirtyä kokeiluista arvon tuottamiseen.
Hammer Stack tarjoaa kumppaneille ja asiakkaille käytännöllisen tavan hankkia tämä infrastruktuuri. AMD EPYC™ -prosessoreilla laskentakerroksessa Hammer Stack tukee suvereeneja tekoälyympäristöjä, jotka on rakennettu suorituskyvyn, hallinnan, skaalautuvuuden ja pitkäaikaisen infrastruktuuriluottamuksen varaan.
Organisaatioille, jotka kysyvät, miten tehdä tekoälystä turvallisempaa, ennustettavampaa ja tuotantovalmiimpaa, vastaus alkaa infrastruktuurista, joka on suunniteltu tähän tarkoitukseen.
UKK: datan suvereniteetti, tekoälyvalmis infrastruktuuri ja tekoälyinfrastruktuuriratkaisut
Mitä on datan suvereniteetti tekoälyssä?
Tietosuvereniteetti tekoälyssä tarkoittaa hallinnan säilyttämistä siitä, missä tekoälyn data, mallit ja työmäärät sijaitsevat, kenellä on pääsy niihin ja miten niitä hallinnoidaan. Se on erityisen tärkeää, kun tekoäly käyttää säänneltyä, arkaluonteista tai yksityistä dataa.
Mitä on AI-valmis infrastruktuuri?
AI-valmis infrastruktuuri on tasapainoinen alusta, joka on suunniteltu tukemaan AI-työkuormia laskennan, tallennuksen, verkkojen, kiihdytyksen, tehon, jäähdytyksen, tietoturvan ja elinkaarenhallinnan osalta. Se on rakennettu tuotantokäyttöön, ei vain kokeiluun.
Miten Hammer Stack tukee datan suvereniteettia?
Hammer Stack tukee datan suvereniteettia tarjoamalla organisaatioille validoidun on-premises-infrastruktuurireitin tekoälytyökuormille, joiden on pysyttävä lähempänä arkaluonteista dataa, vaatimustenmukaisuusrajoja tai sisäisiä käytäntövalvontoja.
Miksi AMD EPYC™ -prosessorit ovat merkityksellisiä tekoälyinfrastruktuurille?
AMD EPYC™ -prosessorit tukevat vaativia tekoäly-, pilvi- ja yrityskuormituksia. Ne voivat tukea monia päättelykuormituksia suoraan ja voivat myös tarjota CPU-pohjan GPU-pohjaisille järjestelmille, mikä auttaa tukemaan laajempaa tekoälytyönkulkua.
Tarvitseeko tekoälyvalmis infrastruktuuri aina GPU:ita?
Ei. Jotkin tekoälypäätelmä-, analytiikka- ja datankäsittelytyökuormat voivat toimia tehokkaasti suuren ydinmäärän suorittimilla. Erillistä GPU-kiihdytystä voidaan tarvita suuremmille malleille, koulutukseen, hienosäätöön tai matalan viiveen käyttötapauksiin.
Milloin yrityksen tulisi harkita paikallista tekoälyinfrastruktuuria?
Yrityksen tulisi harkita paikallista tekoälyinfrastruktuuria, kun datan sijainti, yksityisyys, viive, kustannusten ennakoitavuus, auditoitavuus tai hallinta tulevat tärkeiksi. Nämä tarpeet korostuvat usein, kun tekoäly siirtyy konseptin todistuksesta tuotantoon.