Gagnafullveldi, AI-tilbúin innviði og AI-innviðalausnir með Hammer Stack og AMD EPYC™ örgjörvum

Beint svar: hvað tengir gagnafullveldi, AI-tilbúna innviði og AI-innviðalausnir?

Gagnafullveldi, AI-tilbúinn innviðir og AI-innviðalausnir eru nú hluti af sömu stefnumótandi ákvörðun. Stofnanir þurfa ekki bara aðgang að AI-verkfærum. Þær þurfa stjórn á því hvar gögn búa, hvernig AI-verkþættir keyra, hvernig innviðir stækka og hvernig viðkvæmar upplýsingar eru verndaðar.

Fyrir samstarfsaðila og viðskiptavini sem byggja stýrð gervigreindarumhverfi, Hammer Stack veitir hagnýta leið að gervigreindartilbúnum innviðum. Það er sett fram sem fullsamþættur, staðbundinn vettvangur hannaður til að skila skýjagæðaafköstum án þess að vera háður hyperscaler, sem hjálpar stofnunum að keyra gervigreind þar sem gögn þeirra, stefnur og forgangsröðun krefjast. Hammer lýsir Hammer Stack sem staðfestri, rekka-stigi fullvalda gervigreindarinnviðaeiningu byggðri fyrir afköst, stjórn og sjálfbæran mælikvarða. (hammerdistribution.com)

Á reiknilaginu veita AMD EPYC™ örgjörvar grunninn fyrir krefjandi fyrirtækja-, skýja- og gervigreindarvinnslu. AMD staðsetur AMD EPYC™ örgjörva sem afkastamikinn og orkusparandi grunn fyrir gervigreind fyrirtækja og almenn vinnsluálag, en 5. kynslóð AMD EPYC™ örgjörvar eru sérstaklega hannaðir til að flýta fyrir gagnavera-, skýja- og gervigreindarvinnslu. (amd.com)

Í stuttu máli: gagnafullveldi skilgreinir stjórnunarkröfuna, AI-tilbúinn innviði veitir vettvanginn og Hammer Stack með AMD EPYC™ örgjörvum gefur samstarfsaðilum skýrari leið til að afhenda hagnýtar AI-innviðalausnir.

Hvers vegna gagnafullveldi er núna AI-innviðamál

Gagnafullveldi var áður aðallega rætt í samhengi við samræmi, búsetu og geymslustað. AI hefur breytt því. Þegar stofnanir byrja að þjálfa, fínstilla eða keyra ályktanir gegn viðkvæmum gagnasöfnum verður fullveldi hluti af allri innviðaumræðunni.

AI-verkefni byggjast oft á viðskiptaskrám, stjórnuðum gögnum, rekstrarmælingum, fjárhagsupplýsingum, rannsóknargögnum, hugverkarétti eða geiraskilgreindum upplýsingum sem ekki er hægt að flytja hvert sem er. Ef þessi gögn eru í einu umhverfi á meðan tölvuaflið er annars staðar geta stofnanir staðið frammi fyrir áskorunum varðandi kostnað, stjórnun, leynd og öryggi.

Staðsetning Hammer Stack greinir þetta vandamál skýrt. Eftir því sem eigin gagnasöfn stækka geta þau læst sig inni í vistkerfum hyperscaler, sem skapar líkamlega aðskilnað milli gagna og reiknikrafts sem leiðir til flöskuhálsa og veikari stjórnunar. Hammer Stack bregst við með því að gefa stofnunum möguleika á að stjórna því hvar líkön eru þjálfuð og notuð, á sama tíma og verndað er hugverkaréttindi og stutt við reglugerðar- eða búsetukröfur.

Það þýðir ekki að öll vinnuálag verði að draga til baka úr skýinu. Opinbert ský gæti samt verið rétt fyrir tilraunir, SaaS-verkfæri, sprengigetu eða viðkvæmt vinnuálag. Innanhúss gervigreindarinnviðir verða sannfærandi þegar staðsetning gagna, persónuvernd, leynd, endurskoðanleiki, fyrirsjáanlegur kostnaður og rekstrarstýring skipta máli.

Hvað gerir innviði gervigreindar-tilbúna?

AI-tilbúinn innviði er ekki einfaldlega þjónn með tengdan hröðunarbúnað. Það er jafnvægur vettvangur hannaður til að styðja við allt AI-vinnuflæðið: gagnainntöku, undirbúning, keyrslu líkana, ályktun, gagnageymsluaðgang, netkerfi, öryggi, eftirlit og líftímastjórnun.

Sannarlega AI-tilbúin innviðalausn þarf:

• Tölvuafl fyrir ályktun, greiningu, stjórnun og gagnavinnslu
• GPU-hröðun þar sem þjálfun, fínstilling eða stórfelld ályktun krefst þess
• Mikil afköst gagnageymsla fyrir gagnafrekar AI-rásir
• Hratt netkerfi til að draga úr flöskuhálsum milli tölvuafls, gagnageymslu og notenda
• Afl og kæling hönnuð fyrir þétt gervigreindarkerfi
• Öryggis- og stjórnunarstýringar samræmdar við notkun viðkvæmra gagna
• Stuðningur við uppsetningu, hugsun um tilvísunararkitektúr og líftímaáætlun

Hammer Stack er hannaður í kringum þessa fulla staflaþörf. Hammer lýsir því sem samsetningu AMD EPYC™ örgjörva, NVIDIA GPU og netkerfa, VDURA hraðvinnslugeymslu og stuðnings frá sérhæfðum AI ráðgjafarfyrirtækjum. Það er einnig sett fram sem líkamleg framlenging á Hammer AI Works vistkerfinu, sem veitir fullvalda vélbúnaðargrunninn sem þarf til að stækka staðfest AI frumkvæði í framleiðslu. (hammerdistribution.com)

Þetta er munurinn á því að kaupa íhluti og fá AI-innviðalausnir. Íhlutir geta litið öflugir út hver fyrir sig. AI-tilbúnir innviðir verða að virka sem kerfi.

Samanburðartafla: hefðbundnir AI-innviðir vs fullvalda AI-tilbúnir innviðir

Hvers vegna Hammer Stack og AMD EPYC™ örgjörvar uppfylla kröfurnar

Gervigreindarinnviðir eru oft ræddir eins og GPU sé eina íhlutinn sem skiptir máli. Í framleiðsluumhverfi er það of þröngt. Gervigreindarverkflæði innihalda gagnabreytingar, forvinnslu, eftirvinnslu, stjórnun, sýndarvæðingu, gagnagrunnsvirkni, öryggisaðgerðir, geymslustjórnun og GPU-fóðrun. Allt þetta byggir mjög á frammistöðu netþjónaörgjörva.

AMD EPYC™ örgjörvar henta vel í þetta hlutverk. AMD segir að AMD EPYC™ 9005 örgjörvar séu sérstaklega hannaðir til að flýta fyrir gagnaver-, skýja- og gervigreindarvinnslu, en AMD EPYC™ örgjörvar veita einnig afkastamikinn og orkusparandi grunn fyrir gervigreind fyrirtækja og almenn vinnuálag. (amd.com)

Þetta skiptir máli því ekki öll gervigreindarvinnsluálag krefst sömu innviðahönnunar. Sumar vinnuflæðisgerðir eins og ályktun, greiningar, ráðleggingar, klassískt vélanám, grafgreining og retrieval-augmented generation geta notið góðs af örgjörvainnviðum með háan kjarnafjölda. Stærri þjálfun, fínstilling eða notkunartilvik með litla biðtíma geta krafist sérstakrar hröðunar. Í þeim kerfum veita AMD EPYC™ örgjörvar örgjörvagrunninn sem hjálpar breiðari vettvanginum að flytja, stjórna og vinna úr gögnum á skilvirkan hátt.

Hammer Stack brings that processor foundation into a broader AI infrastructure solution. It aligns compute, acceleration, storage, networking, power, cooling and support so partners can design around real workload requirements rather than assumptions. Hammer’s own AMD-focused messaging positions AMD EPYC™ processors as part of Hammer Stack, helping partners support on-prem AI environments designed for data sovereignty, performance, control, high core density, strong memory bandwidth, and scalable AI, analytics and HPC workloads.

AI-ready infrastructure roadmap and common mistakes

Innviðir sem eru tilbúnir fyrir gervigreind virka best þegar þeir eru skipulagðir út frá vinnuálaginu, ekki nýjustu vélbúnaðarþróuninni.

Hagnýt vegferð ætti að fylgja fjórum skrefum:

• Skilgreindu vinnuálagið: Greindu hvaða gervigreindarverkefni eru tilraunakennd, hver eru að fara í framleiðslu og hver eru háð viðkvæmum eða stjórnuðum gögnum.
• Kortleggðu gögnin: Skildu hvar gögn eru staðsett, hvert þau geta færst og hvaða kröfur um búsetu, samræmi eða endurskoðun eiga við.
• Veldu staðsetningarlíkanið: Ákveddu hvaða verkefni eiga heima í opinberu skýi, hver eiga heima á eigin vélum, og hver þurfa blandaða nálgun.
• Byggðu alla vettvanginn: Samræmdu reikniafl, geymslu, netkerfi, hröðun, orku, kælingu, öryggi og stuðning við lífsferil.

Algengar mistök verða yfirleitt þegar fyrirtæki sleppa einu af þessum skrefum. Fyrsta mistökin eru að gera ráð fyrir að viðbúnaður fyrir gervigreind hefjist og endi með GPU afkastagetu. Hröðunartæki eru mikilvæg, en framleiðslugervigreind byggist á öllum vettvanginum. Annað er að aðskilja gagnastefnu frá innviðastefnu. Ef gögn verða að vera í stýrðu umhverfi, verða innviðahönnunin að endurspegla það frá byrjun. Þriðja er að meðhöndla sönnunarhugmynd innviði eins og þeir muni sjálfkrafa styðja framleiðslugervigreind.

Hammer Stack was developed around this challenge. It gives partners a more structured route to move customers beyond fragmented proof-of-concept environments and towards sovereign, production-ready infrastructure. Hammer Stack campaign messaging also highlights public cloud pressure, rising bills at scale, renewal and budget spikes, data sovereignty demands, latency-sensitive workloads, and audit and security complexity as drivers for AI-ready on-prem infrastructure.

When should organisations consider sovereign AI infrastructure solutions?

Fyrirtæki ættu að íhuga fullvalda gervigreindarinnviðalausnir þegar gervigreind verður rekstrarlega mikilvæg, viðskiptalega viðkvæm eða erfið í stjórnun eingöngu í gegnum opinbert ský.

Algeng kaupmerki eru meðal annars:

• Gervigreindarverkefni eru að færast frá hugmyndasönnun yfir í framleiðslu
• Viðkvæm eða stjórnuð gögn eru nauðsynleg fyrir gervigreindarvinnuálag
• Skýreikningar, endurnýjunardagsetningar eða kostnaður við gagnaflutning verða erfiðari í spá
• Seinkunarnæmt vinnuálag þarf að keyra nálægt notendum, kerfum eða gögnum
• Viðskiptavinir þurfa skýrari endurskoðunar-, öryggis- eða búsetustýringar
• Innri teymi vilja meiri stjórn á líftíma innviða og tímasetningu uppfærslna
• Núverandi gervigreindarvettvangar eru takmarkaðir af sundruðum reikniauðlindum, geymslu eða netkerfum
• Samstarfsaðilar þurfa endurtekna leið til að hanna, afhenda og styðja gervigreindarinnviði

Viðskiptavinurinn sem hentar best er ekki endilega sá sem biður um “gervigreindarvélbúnað”. Það er stofnunin sem spyr hvernig eigi að keyra gervigreind nær gögnum sínum, hvernig eigi að komast framhjá hugmyndasönnun, hvernig eigi að draga úr ósjálfstæði, eða hvernig eigi að gera gervigreindarinnviði viðskiptalega sjálfbæra.

Hvernig samstarfsaðilar geta staðsett Hammer Stack

Fyrir samstarfsaðila veitir Hammer Stack hagnýta leið til að færa samtalið frá einstökum vörum yfir í heildstæðar gervigreindarinnviðalausnir.

Sterkustu upphafspunktarnir eru:

• Gagnafullveldi: Hvar eru gögn viðskiptavinarins og hvert geta þau færst löglega eða rekstrarlega?
• Gervigreindarviðbúnaður: Er innviðirnir hannaðir fyrir framleiðslugervigreind eða bara sönnun á hugmynd?
• Staðsetning vinnuálags: Hvaða vinnuálag tilheyrir staðbundnum kerfum, hvaða ætti að vera í skýi og hvaða þarf blendingalíkan?
• Jafnvægi afkasta: Eru reikniafl, geymsla, netkerfi, rafmagn og kæling hönnuð sem eitt kerfi?
• Viðskiptaleg stjórn: Eru skýjakostnaður, endurnýjanir og afkastaáætlanir fyrirsjáanlegar?
• Stuðningur við lífsferil: Hver mun aðstoða við hönnun, uppsetningu, dreifingu og stuðning við vettvanginn?

Hammer Stack passar við þessar samræður því það er ekki kynnt sem sjálfstæð vélbúnaðarpakki. Það veitir fullvalda vélbúnaðargrunninn sem þarf til að stækka staðfest AI-frumkvæði í framleiðslu, með AMD EPYC™ örgjörvum sem styðja reiknilagið fyrir krefjandi AI-, greiningar- og HPC-verkefni.

Aðalatriðið: gagnafullveldi þarfnast gervigreindartilbúins innviða

Gagnafullveldi, gervigreindartilbúnir innviðir og lausnir fyrir gervigreindarinnviði ætti ekki að meðhöndla sem aðskilin efni. Þau eru þrír hlutar sömu stefnumótandi ákvörðunar.

Gagnafullveldi skilgreinir þörfina fyrir stjórn. Gervigreindartilbúnir innviðir veita vettvang fyrir framleiðsluverkþætti. Lausnir fyrir gervigreindarinnviði sameina íhluti, hönnun, stuðning og viðskiptalíkan svo stofnanir geti færst frá tilraunum yfir í verðmæti.

Hammer Stack veitir samstarfsaðilum og viðskiptavinum hagnýta leið til að útvega þann innviði. Með AMD EPYC™ örgjörvum í reiknilaginu styður Hammer Stack fullvalda gervigreindarumhverfi sem byggir á afköstum, stjórnun, sveigjanleika og langtímatraust á innviðum.

Fyrir stofnanir sem spyrja hvernig gera megi gervigreind öruggari, fyrirsjáanlegri og framleiðsluhæfari, byrjar svarið á innviðum sem eru hannaðir fyrir verkið.

Algengar spurningar: gagnafullveldi, gervigreindartilbúnir innviðir og gervigreindarinnviðalausnir

Hvað er gagnafullveldi í gervigreind?

Gagnafullveldi í gervigreind þýðir að halda stjórn á því hvar gervigreindargögn, líkön og verkefni eru staðsett, hverjir geta nálgast þau og hvernig þeim er stjórnað. Það er sérstaklega mikilvægt þegar gervigreind notar stjórnað, viðkvæmt eða einkaleyfisbundið gögn.

Hvað er gervigreindartilbúinn innviði?

Gervigreindartilbúinn innviði er jafnvægur vettvangur hannaður til að styðja gervigreindarverkefni yfir tölvuvinnslu, geymslu, netkerfi, hröðun, orku, kælingu, öryggi og líftímastjórnun. Hann er byggður fyrir framleiðslunotkun, ekki bara tilraunir.

Hvernig styður Hammer Stack gagnafullveldi?

Hammer Stack styður gagnafullveldi með því að veita stofnunum staðfesta innanhúss innviðaleið fyrir AI vinnuálag sem þarf að vera nær viðkvæmum gögnum, reglufylgnimörkum eða innri stefnustýringu.

Hvers vegna eru AMD EPYC™ örgjörvar viðeigandi fyrir AI innviði?

AMD EPYC™ örgjörvar styðja krefjandi AI, skýja- og fyrirtækjaverkefni. Þeir geta stutt mörg ályktunarverkefni beint og geta einnig veitt CPU grunn fyrir GPU-virkt kerfi, sem hjálpar til við að styðja víðtækara AI vinnuflæði.

Þurfa AI-tilbúnir innviðir alltaf GPU?

Nei. Sum AI-útreiknings-, greiningar- og gagnavinnsluverkefni geta keyrt á áhrifaríkan hátt á örgjörvum með mörgum kjarna. Sérstök GPU-hröðun getur verið nauðsynleg fyrir stærri líkön, þjálfun, fínstillingu eða notkunartilvik með litla biðtíma.

Hvenær ætti fyrirtæki að íhuga staðbundna AI-innviði?

Fyrirtæki ætti að íhuga staðbundna AI-innviði þegar staðsetning gagna, persónuvernd, biðtími, fyrirsjáanlegur kostnaður, endurskoðanleiki eða stjórnun verða mikilvæg. Þessar þarfir verða oft brýnni þegar AI færist frá hugmyndasannprófun yfir í framleiðslu.

Hafðu samband við sérfræðinga okkar í dag til að ræða AMD EPYC™ og Hammer Stack lausnir.