Datasuverænitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger med Hammer Stack og AMD EPYC™-processorer

Direkte svar: hvad forbinder datasuverænitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger?

Datasuverænitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger er nu en del af den samme strategiske beslutning. Organisationer har ikke bare brug for adgang til AI-værktøjer. De har brug for kontrol over, hvor data ligger, hvordan AI-workloads kører, hvordan infrastrukturen skalerer, og hvordan følsomme oplysninger beskyttes.

For partnere og kunder, der opbygger kontrollerede AI-miljøer, Hammer Stack giver en praktisk vej til AI-klar infrastruktur. Det er positioneret som en fuldt integreret on-prem-platform designet til at levere cloud-klasse ydeevne uden hyperscaler-afhængighed, hvilket hjælper organisationer med at køre AI, hvor deres data, politikker og prioriteter kræver det. Hammer beskriver Hammer Stack som et valideret, rack-niveau suverænt AI-infrastrukturmodul bygget til ydeevne, kontrol og bæredygtig skalering. (hammerdistribution.com)

På compute-laget udgør AMD EPYC™-processorer fundamentet for krævende enterprise-, cloud- og AI-workloads. AMD positionerer AMD EPYC™-processorer som et højtydende, energieffektivt fundament for enterprise-AI og generelle workloads, mens 5. generation AMD EPYC™-processorer er specialbygget til at accelerere datacenter-, cloud- og AI-workloads. (amd.com)

Kort sagt: Datasuverænitet definerer kontrolkravet, AI-klar infrastruktur leverer platformen, og Hammer Stack med AMD EPYC™-processorer giver partnere en klarere måde at levere praktiske AI-infrastrukturløsninger på.

Hvorfor datasuverænitet nu er et AI-infrastrukturproblem

Datasuverænitet blev tidligere primært diskuteret i forhold til overholdelse, ophold og lagerplacering. AI har ændret det. Når organisationer begynder at træne, finjustere eller køre inferens mod følsomme datasæt, bliver suverænitet en del af hele infrastruktursamtalen.

AI-workloads afhænger ofte af kunderegistre, regulerede data, operationel telemetri, finansiel information, forskningsdata, intellektuel ejendom eller sektorspecifik information, som ikke bare kan flyttes hvor som helst. Hvis disse data ligger i ét miljø, mens compute ligger et andet sted, kan organisationer stå over for udfordringer med omkostninger, governance, latens og sikkerhed.

Hammer Stack-positionering identificerer dette problem klart. Efterhånden som proprietære datasæt vokser, kan de blive låst inde i hyperscaler-økosystemer, hvilket skaber en fysisk adskillelse mellem data og compute, der fører til flaskehalse og svagere kontrol. Hammer Stack responderer ved at give organisationer mulighed for at kontrollere, hvor modeller trænes og implementeres, samtidig med at intellektuel ejendom beskyttes, og regulatoriske krav eller krav om dataopbevaring understøttes.

Det betyder ikke, at enhver arbejdsbelastning skal trækkes tilbage fra cloud. Offentlig cloud kan stadig være det rigtige til eksperimentering, SaaS-værktøjer, burst-kapacitet eller ikke-følsomme arbejdsbelastninger. On-prem AI-infrastruktur bliver mere overbevisende, når datalokalitet, privatliv, latens, reviderbarhed, omkostningsforudsigelighed og operationel kontrol er vigtige.

Hvad gør infrastruktur AI-klar?

AI-klar infrastruktur er ikke blot en server med en accelerator tilkoblet. Det er en afbalanceret platform designet til at understøtte hele AI-arbejdsgangen: dataingestion, forberedelse, modeludførelse, inferens, lageradgang, netværk, sikkerhed, overvågning og livscyklusstyring.

En ægte AI-klar infrastrukturløsning har brug for:

• Compute til inferens, analyser, orkestrering og databehandling
• GPU-acceleration, hvor træning, finjustering eller inferens i stor skala kræver det
• Højgennemstrømningslager til dataintensive AI-pipelines
• Hurtigt netværk for at reducere flaskehalse mellem compute, storage og brugere
• Strøm og køling designet til tætte AI-systemer
• Sikkerheds- og styringskontroller tilpasset brug af følsomme data
• Udrulningssupport, referencearkitektur-tankegang og livscyklusplanlægning

Hammer Stack er designet omkring dette full-stack-krav. Hammer beskriver det som en kombination af AMD EPYC™-processorer, NVIDIA-GPU'er og netværk, VDURA-lagring med høj gennemstrømning samt support fra specialiserede AI-konsulentvirksomheder. Det er også positioneret som en fysisk udvidelse af Hammer AI Works-økosystemet, der leverer det suveræne hardwarefundament, som er nødvendigt for at skalere validerede AI-initiativer til produktion. (hammerdistribution.com)

Det er forskellen mellem at købe komponenter og anskaffe AI-infrastrukturløsninger. Komponenter kan se kraftfulde ud individuelt. AI-klar infrastruktur skal fungere som et system.

Sammenligningstabel: standard AI-infrastruktur vs. suveræn AI-klar infrastruktur

Hvorfor Hammer Stack og AMD EPYC™-processorer opfylder kravet

AI-infrastruktur diskuteres ofte, som om GPU'en er den eneste komponent, der betyder noget. I produktionsmiljøer er det for snævert. AI-arbejdsgange omfatter datatransformation, forbehandling, efterbehandling, orkestrering, virtualisering, databaseaktivitet, sikkerhedsfunktioner, lagerstyring og GPU-fodring. Alle disse er stærkt afhængige af server-CPU-ydeevne.

AMD EPYC™-processorer er velegnede til denne rolle. AMD oplyser, at AMD EPYC™ 9005-processorer er specialbygget til at accelerere datacenter-, cloud- og AI-workloads, mens AMD EPYC™-processorer også udgør et højtydende, energieffektivt fundament for enterprise-AI og generelle workloads. (amd.com)

Dette er vigtigt, fordi ikke alle AI-arbejdsbelastninger kræver samme infrastrukturdesign. Nogle inferens-, analyse-, anbefalings-, klassisk maskinlærings-, grafananalyse- og retrieval-augmented generation-arbejdsgange kan drage fordel af CPU-infrastruktur med højt kernetal. Større trænings-, finjusterings- eller lav-latens-scenarier kan kræve dedikeret acceleration. I disse systemer leverer AMD EPYC™-processorer det CPU-fundament, der hjælper den bredere platform med at flytte, administrere og behandle data effektivt.

Hammer Stack bringer dette processorfundament ind i en bredere AI-infrastrukturløsning. Det afstemmer compute, acceleration, storage, netværk, strøm, køling og support, så partnere kan designe ud fra reelle arbejdsbelastningskrav i stedet for antagelser. Hammers egen AMD-fokuserede kommunikation positionerer AMD EPYC™-processorer som en del af Hammer Stack, hvilket hjælper partnere med at understøtte on-prem AI-miljøer designet til datasuverænitet, ydeevne, kontrol, høj kernetæthed, stærk hukommelsesbåndbredde og skalerbare AI-, analyse- og HPC-arbejdsbelastninger.

AI-parat infrastruktur-roadmap og almindelige fejl

AI-klar infrastruktur fungerer bedst, når den planlægges omkring arbejdsbelastningen, ikke den nyeste hardwaretrend.

Et praktisk roadmap bør følge fire trin:

• Definer arbejdsbelastningen: Identificer hvilke AI-projekter der er eksperimentelle, hvilke der er på vej i produktion, og hvilke der afhænger af følsomme eller regulerede data.
• Kortlæg dataene: Forstå, hvor data ligger, hvor de kan flyttes hen, og hvilke krav til dataplacering, overholdelse eller revision der gælder.
• Vælg placeringsmodel: Beslut hvilke arbejdsbelastninger der hører til i offentlig cloud, hvilke der hører til on-prem, og hvilke der har brug for en hybrid tilgang.
• Byg den fulde platform: Afstem compute, storage, netværk, acceleration, strøm, køling, sikkerhed og livscyklus-support.

Almindelige fejl opstår typisk, når organisationer springer et af disse trin over. Den første fejl er at antage, at AI-parathed starter og slutter med GPU-kapacitet. Acceleratorer er vigtige, men produktions-AI afhænger af hele platformen. Den anden er at adskille datastrategi fra infrastrukturstrategi. Hvis data skal forblive i et kontrolleret miljø, skal infrastrukturdesignet afspejle det fra begyndelsen. Den tredje er at behandle proof of concept-infrastruktur, som om den automatisk vil understøtte produktions-AI.

Hammer Stack blev udviklet omkring denne udfordring. Det giver partnere en mere struktureret vej til at flytte kunder ud over fragmenterede proof-of-concept-miljøer og hen imod suveræn, produktionsklar infrastruktur. Hammer Stack-kampagnebudskaber fremhæver også pres fra offentlig cloud, stigende regninger i stor skala, fornyelses- og budgetspidser, krav om datasuverænitet, latensfølsomme arbejdsbelastninger samt revisions- og sikkerhedskompleksitet som drivkræfter for AI-klar on-prem-infrastruktur.

Hvornår bør organisationer overveje suveræne AI-infrastrukturløsninger?

Organisationer bør overveje suveræne AI-infrastrukturløsninger, når AI bliver operationelt vigtig, kommercielt følsom eller vanskelig at håndtere alene via offentlig cloud.

Almindelige købssignaler omfatter:

• AI-projekter bevæger sig fra proof of concept til produktion
• Følsomme eller regulerede data er nødvendige for AI-arbejdsbelastninger
• Cloudregninger, fornyelsesdatoer eller omkostninger til dataflytning bliver sværere at forudsige
• Latencyfølsomme arbejdsbelastninger skal køre tæt på brugere, systemer eller data
• Kunder har brug for klarere revisions-, sikkerheds- eller opholdskontroller
• Interne teams ønsker større kontrol over infrastrukturens livscyklus og opgraderingstidspunkt
• Eksisterende AI-platforme er begrænset af fragmenteret compute, storage eller netværk
• Partnere har brug for en repeterbar måde at designe, levere og understøtte AI-infrastruktur

Den bedst egnede kunde er ikke nødvendigvis den, der efterspørger “AI-hardware”. Det er organisationen, der spørger, hvordan man kører AI tættere på sine data, hvordan man kommer videre fra proof of concept, hvordan man reducerer afhængighed, eller hvordan man gør AI-infrastruktur kommercielt bæredygtig.

Hvordan partnere kan positionere Hammer Stack

For channelpartnere giver Hammer Stack en praktisk måde at flytte samtalen fra enkeltprodukter til komplette AI-infrastrukturløsninger.

De stærkeste udgangspunkter er:

• Datasuverænitet: Hvor ligger kundens data, og hvor kan de lovligt eller operationelt flyttes hen?
• AI-parathed: Er infrastrukturen designet til produktions-AI, eller blot et proof of concept?
• Arbejdsbelastningsplacering: Hvilke arbejdsbelastninger hører til on-prem, hvilke bør forblive i cloud, og hvilke har brug for en hybridmodel?
• Ydeevnebalance: Er compute, storage, netværk, strøm og køling designet som ét system?
• Kommerciel kontrol: Er cloud-omkostninger, fornyelser og kapacitetsplaner forudsigelige?
• Livscyklus-support: Hvem hjælper med at designe, konfigurere, implementere og supporte platformen?

Hammer Stack passer til disse samtaler, fordi det ikke præsenteres som en selvstændig hardwarepakke. Det leverer det suveræne hardwarefundament, der er nødvendigt for at skalere validerede AI-initiativer til produktion, med AMD EPYC™-processorer, der understøtter compute-laget til krævende AI-, analyse- og HPC-arbejdsbelastninger.

Bundlinjen: Datasuverænitet kræver AI-klar infrastruktur

Datasuverænitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger bør ikke behandles som separate emner. De er tre dele af den samme strategiske beslutning.

Datasuverænitet definerer behovet for kontrol. AI-klar infrastruktur leverer platformen til produktionsarbejdsbelastninger. AI-infrastrukturløsninger samler komponenter, design, support og forretningsmodel, så organisationer kan bevæge sig fra eksperimentering til værdi.

Hammer Stack giver partnere og kunder en praktisk måde at skaffe den infrastruktur på. Med AMD EPYC™-processorer i compute-laget understøtter Hammer Stack suveræne AI-miljøer bygget op omkring ydeevne, kontrol, skalerbarhed og langsigtet infrastruktur-tryghed.

For organisationer, der spørger, hvordan man gør AI mere sikkert, mere forudsigeligt og mere produktionsklart, begynder svaret med infrastruktur, der er designet til opgaven.

FAQ: datasuverænitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger

Hvad er datasuverænitet i AI?

Datasuverænitet i AI betyder at bevare kontrollen over, hvor AI-data, modeller og arbejdsbelastninger ligger, hvem der kan få adgang til dem, og hvordan de styres. Det er især vigtigt, når AI bruger regulerede, følsomme eller proprietære data.

Hvad er AI-klar infrastruktur?

AI-klar infrastruktur er en afbalanceret platform designet til at understøtte AI-arbejdsbelastninger på tværs af compute, storage, netværk, acceleration, strøm, køling, sikkerhed og livscyklusstyring. Den er bygget til produktionsbrug, ikke kun eksperimentering.

Hvordan understøtter Hammer Stack datasuverænitet?

Hammer Stack understøtter datasuverænitet ved at give organisationer en valideret on-prem-infrastrukturvej for AI-arbejdsbelastninger, der skal forblive tættere på følsomme data, compliance-grænser eller interne politikker.

Hvorfor er AMD EPYC™-processorer relevante for AI-infrastruktur?

AMD EPYC™-processorer understøtter krævende AI-, cloud- og virksomhedsarbejdsbelastninger. De kan understøtte mange inferensarbejdsbelastninger direkte og kan også levere CPU-fundamentet til GPU-aktiverede systemer, hvilket hjælper med at understøtte den bredere AI-arbejdsgang.

Har AI-klar infrastruktur altid brug for GPU'er?

Nej. Nogle AI-inferens-, analyse- og databehandlingsarbejdsbelastninger kan køre effektivt på CPU'er med mange kerner. Dedikeret GPU-acceleration kan være nødvendig for større modeller, træning, finjustering eller anvendelsestilfælde med lav latenstid.

Hvornår bør en virksomhed overveje on-prem AI-infrastruktur?

En virksomhed bør overveje AI-infrastruktur på stedet, når datalokalitet, privatliv, latens, omkostningsforudsigelighed, reviderbarhed eller kontrol bliver vigtigt. Disse behov bliver ofte mere presserende, efterhånden som AI bevæger sig fra proof of concept til produktion.

Kontakt vores eksperter i dag for at drøfte AMD EPYC™ og Hammer Stack Solutions Solutions.