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 kun brug for adgang til AI-værktøjer. De har brug for kontrol over, hvor data findes, hvordan AI-arbejdsbelastninger kører, hvordan infrastruktur skaleres, og hvordan følsomme oplysninger beskyttes.
For partnere og kunder, der bygger kontrollerede AI-miljøer, Hammer Stack en praktisk vej til AI-klar infrastruktur. Den 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-level suverænt AI-infrastrukturmodul bygget til ydeevne, kontrol og bæredygtig skalering. (hammerdistribution.com)
På beregningslaget AMD EPYC™-processorer fundamentet for krævende arbejdsbelastninger inden for virksomheder, cloud- og AI-miljøer. AMD positionerer AMD EPYC™-processorer som et højtydende og energieffektivt fundament for AI- og generelle arbejdsbelastninger inden for virksomheder, mens 5. generations AMD EPYC™-processorer er specialbygget til at accelerere arbejdsbelastninger i datacentre, cloud-miljøer og AI-miljøer. (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 problem med AI-infrastruktur
Datasuverænitet blev tidligere primært diskuteret i forhold til compliance, residens og lagringsplacering. AI har ændret det. Når organisationer begynder at træne, finjustere eller køre inferens mod følsomme datasæt, bliver suverænitet en del af hele infrastrukturdiskussionen.
AI-arbejdsbelastninger afhænger ofte af kundedata, regulerede data, operationel telemetri, finansielle oplysninger, forskningsdata, intellektuel ejendom eller sektorspecifikke oplysninger, der ikke bare kan flyttes et andet sted hen. Hvis disse data befinder sig i ét miljø, mens computeren befinder sig et andet sted, kan organisationer stå over for udfordringer med omkostninger, styring, latenstid og sikkerhed.
Hammer Stack-positionering identificerer dette problem tydeligt. Efterhånden som proprietære datasæt vokser, kan de blive låst fast i hyperscaler-økosystemer, hvilket skaber en fysisk adskillelse mellem data og beregning, der fører til flaskehalse og svagere kontrol. Hammer Stack reagerer ved at give organisationer mulighed for at kontrollere, hvor modeller trænes og implementeres, samtidig med at intellektuel ejendom beskyttes og lovgivningsmæssige eller residenskrav understøttes.
Det betyder ikke, at alle arbejdsbyrder skal trækkes tilbage fra skyen. Offentlig cloud kan stadig være det rigtige til eksperimenter, SaaS-værktøjer, burst-kapacitet eller ikke-følsomme arbejdsbyrder. On-prem AI-infrastruktur bliver mere attraktiv, når datalokalitet, privatliv, latenstid, revisionsbarhed, omkostningsforudsigelighed og driftskontrol er vigtige.
Hvad gør infrastruktur AI-klar?
AI-klar infrastruktur er ikke blot en server med en tilknyttet accelerator. Det er en afbalanceret platform designet til at understøtte hele AI-arbejdsgangen: dataindtagelse, forberedelse, modeludførelse, inferens, lageradgang, netværk, sikkerhed, overvågning og livscyklusstyring.
En ægte AI-klar infrastrukturløsning kræver:
- Beregning til inferens, analyse, orkestrering og databehandling
- GPU-acceleration, hvor træning, finjustering eller storskala inferens kræver det
- Højkapacitetslagring til dataintensive AI-pipelines
- Hurtigt netværk for at reducere flaskehalse mellem beregning, lagring og brugere
- Strøm og køling designet til tætte AI-systemer
- Sikkerheds- og styringskontroller tilpasset brugen af følsomme data
- Implementeringssupport, referencearkitekturtænkning 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 high-throughput-lagring og support fra specialiserede AI-konsulentfirmaer. Det er også positioneret som en fysisk forlængelse af Hammer AI Works-økosystemet og leverer det suveræne hardwarefundament, der er nødvendigt for at skalere validerede AI-initiativer til produktion. (hammerdistribution.com)
Det er forskellen på at købe komponenter og at sourcing 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
|
Evalueringsområde |
Standard AI-infrastruktur |
Suveræn AI-klar infrastruktur med Hammer Stack og AMD EPYC™-processorer |
|
Primært mål |
Kør AI-arbejdsbelastninger ved hjælp af tilgængelige cloud-, server- eller acceleratorressourcer |
Kør AI-arbejdsbelastninger med større kontrol over data, infrastruktur, politik, omkostninger og ydeevne |
|
Dataplacering |
Data kan distribueres på tværs af cloudplatforme, regioner eller tredjepartstjenester |
Arbejdsbyrder kan placeres tættere på følsomme data, intellektuel ejendom og compliance-grænser |
|
Infrastrukturdesign |
Ofte samlet omkring individuelle komponenter, såsom servere, GPU'er eller lagring |
Designet som en afbalanceret stak på tværs af beregning, acceleration, lagring, netværk, strømforsyning og køling |
|
AI-parathed |
Kan understøtte eksperimentering, men kan have problemer, når arbejdsbyrder flyttes til produktion |
Bygget til at understøtte AI, der bevæger sig fra proof of concept til kontrolleret, produktionsklar implementering |
|
Suverænitet |
Styring afhænger i høj grad af udbyderkontroller, kontrakter og valg af region |
Hammer Stack er positioneret som et valideret, suverænt AI-infrastrukturmodul på rackniveau designet til ydeevne, kontrol og bæredygtig skalering (hammerdistribution.com) |
|
Beregningsgrundlag |
Afhænger af instanstype, servervalg eller tilgængelige platformressourcer |
AMD EPYC™-processorer leverer et højtydende CPU-fundament til datacentre, cloud- og AI-arbejdsbelastninger (amd.com) |
|
Bedst passende anvendelsesscenarie |
Tidlig eksperimentering, burst-brug eller ikke-følsomme AI-arbejdsbelastninger |
Privat AI, suveræn AI, regulerede data, produktionsinferens, analyser, HPC-tilstødende arbejdsbelastninger og hybride AI-miljøer |
Hvorfor Hammer Stack og AMD EPYC™-processorer opfylder kravene
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-feeding. Alle disse er i høj grad afhængige af serverens CPU-ydeevne.
AMD EPYC™-processorer er velegnede til denne rolle. AMD oplyser, at AMD EPYC™ 9005-processorer er specialbygget til at accelerere datacentre, cloud- og AI-arbejdsbelastninger, mens AMD EPYC™-processorer også giver et højtydende, energieffektivt fundament for virksomheds-AI og generelle arbejdsbelastninger. (amd.com)
Dette er vigtigt, fordi ikke alle AI-arbejdsbelastninger kræver det samme infrastrukturdesign. Nogle arbejdsgange inden for inferens, analyse, anbefalinger, klassisk maskinlæring, grafanalyse og generering med forøget hentning kan drage fordel af en CPU-infrastruktur med et højt kerneantal. Større trænings-, finjusterings- eller lav-latens-brugsscenarier kan kræve dedikeret acceleration. I disse systemer leverer AMD EPYC™-processorer CPU-fundamentet, der hjælper den bredere platform med at flytte, administrere og behandle data effektivt.
Hammer Stack bringer dette processorfundament ind i en bredere AI-infrastrukturløsning. Den justerer beregning, acceleration, lagring, netværk, strøm, køling og support, så partnere kan designe omkring reelle arbejdsbelastningskrav i stedet for antagelser. Hammers egen AMD-fokuserede messaging positionerer AMD EPYC™-processorer som en del af Hammer Stack, hvilket hjælper partnere med at understøtte lokale AI-miljøer designet til datasuverænitet, ydeevne, kontrol, høj kernetæthed, stærk hukommelsesbåndbredde og skalerbare AI-, analyse- og HPC-arbejdsbelastninger.
AI-klar infrastrukturkøreplan og almindelige fejl
AI-klar infrastruktur fungerer bedst, når den er planlagt omkring arbejdsbyrden og ikke den seneste hardwaretrend.
En praktisk køreplan bør følge fire trin:
- Definer arbejdsbyrden: Identificer hvilke AI-projekter der er eksperimentelle, hvilke der går i produktion, og hvilke der er afhængige af følsomme eller regulerede data.
- Kortlæg dataene: Forstå, hvor dataene befinder sig, hvor de kan flyttes hen, og hvilke krav der gælder for opbevaring, compliance eller revision.
- Vælg placeringsmodellen: Beslut hvilke arbejdsbelastninger der hører hjemme i den offentlige cloud, hvilke der hører hjemme on-prem, og hvilke der kræver en hybrid tilgang.
- Byg den fulde platform: Tilpas beregning, lagring, netværk, acceleration, strøm, køling, sikkerhed og livscyklussupport.
Almindelige fejl sker normalt, når organisationer springer et af disse trin over. Den første fejl er at antage, at AI-beredskab starter og slutter med GPU-kapacitet. Acceleratorer er vigtige, men produktions-AI afhænger af den fulde platform. Den anden er at adskille datastrategi fra infrastrukturstrategi. Hvis data skal forblive i et kontrolleret miljø, skal infrastrukturdesignet afspejle det fra starten. Den tredje er at behandle proof of concept-infrastruktur, som om den automatisk understøtter produktions-AI.
Hammer Stack blev udviklet omkring denne udfordring. Det giver partnere en mere struktureret rute til at flytte kunder ud over fragmenterede proof-of-concept-miljøer og hen imod suveræn, produktionsklar infrastruktur. Hammer Stacks kampagnebudskaber fremhæver også pres på den offentlige cloud, stigende regninger i stor skala, fornyelses- og budgetstigninger, krav til datasuverænitet, latenstidsfølsomme arbejdsbyrder samt revisions- og sikkerhedskompleksitet som drivkræfter for AI-klar on-prem infrastruktur.
Hvornår bør organisationer overveje suveræne AI-infrastrukturløsninger?
Organisationer bør overveje uafhængige AI-infrastrukturløsninger, når AI bliver operationelt vigtig, kommercielt følsom eller vanskelig at administrere alene via offentlig cloud.
Almindelige købssignaler inkluderer:
- AI-projekter bevæger sig fra proof of concept til produktion
- Følsomme eller regulerede data er påkrævet for AI-arbejdsbelastninger
- Cloudregninger, fornyelsesdatoer eller omkostninger til dataflytning bliver sværere at forudsige
- Latenstidsfølsomme arbejdsbelastninger skal køre tæt på brugere, systemer eller data
- Kunder har brug for klarere kontrol af revision, sikkerhed eller opholdstilladelse
- Interne teams ønsker større kontrol over infrastrukturens livscyklus og timing af opgraderinger
- Eksisterende AI-platforme er begrænset af fragmenteret beregning, lagring eller netværk
- Partnere har brug for en gentagelig måde at designe, levere og understøtte AI-infrastruktur på
Den bedst egnede kunde er ikke nødvendigvis den, der efterspørger "AI-hardware". Det er organisationen, der spørger, hvordan AI kan køres tættere på sine data, hvordan man bevæger sig ud over proof of concept, hvordan man reducerer afhængighed, eller hvordan man gør AI-infrastruktur kommercielt bæredygtig.
Hvordan partnere kan positionere Hammer Stack
For kanalpartnere tilbyder Hammer Stack en praktisk måde at flytte samtalen fra individuelle produkter til komplette AI-infrastrukturløsninger.
De stærkeste udgangspunkter er:
- Datasuverænitet: Hvor befinder kundens data sig, og hvor kan de juridisk eller operationelt flyttes hen?
- AI-parathed: Er infrastrukturen designet til produktions-AI, eller blot et proof of concept?
- Placering af arbejdsbyrder: Hvilke arbejdsbyrder hører hjemme on-prem, hvilke skal forblive i skyen, og hvilke har brug for en hybridmodel?
- Ydelsesbalance: Er beregning, lagring, netværk, strøm og køling designet som ét system?
- Kommerciel kontrol: Er cloudomkostninger, fornyelser og kapacitetsplaner forudsigelige?
- Livscyklussupport: Hvem vil hjælpe med at designe, konfigurere, implementere og supportere platformen?
Hammer Stack passer ind i disse samtaler, fordi den ikke præsenteres som en selvstændig hardwarepakke. Den leverer det suveræne hardwarefundament, der kræves for at skalere validerede AI-initiativer til produktion, med AMD EPYC™-processorer, der understøtter computerlaget til krævende AI-, analyse- og HPC-arbejdsbelastninger.
Konklusionen: 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 produktionsarbejdsbyrder. AI-infrastrukturløsninger samler komponenter, design, support og kommerciel model, så organisationer kan bevæge sig fra eksperimentering til værdiskabelse.
Hammer Stack giver partnere og kunder en praktisk måde at finde den infrastruktur på. Med AMD EPYC™-processorer på beregningslaget understøtter Hammer Stack suveræne AI-miljøer bygget op omkring ydeevne, kontrol, skalerbarhed og langsigtet infrastrukturtillid.
For organisationer, der spørger, hvordan de kan gøre AI mere sikker, mere forudsigelig og mere produktionsklar, starter svaret med en infrastruktur, der er designet til opgaven.
Ofte stillede spørgsmål: datasuverænitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger
Hvad er datasuverænitet i AI?
Datasuverænitet i AI betyder at have kontrol over, hvor AI-data, -modeller og -arbejdsbelastninger befinder sig, hvem der har 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 beregning, lagring, netværk, acceleration, strømforsyning, 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 infrastrukturrute til AI-arbejdsbelastninger, der skal holde sig tættere på følsomme data, compliance-grænser eller interne politikkontroller.
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 danne CPU-fundamentet for GPU-aktiverede systemer, hvilket hjælper med at understøtte den bredere AI-arbejdsgang.
Har AI-klar infrastruktur altid brug for GPU'er?
Nej. Nogle arbejdsbyrder inden for AI-inferens, analyse og databehandling kan køre effektivt på CPU'er med et højt kerneantal. Dedikeret GPU-acceleration kan være påkrævet til større modeller, træning, finjustering eller brugsscenarier med lav latenstid.
Hvornår bør en virksomhed overveje on-prem AI-infrastruktur?
En virksomhed bør overveje on-prem AI-infrastruktur, når datalokalitet, privatliv, latenstid, omkostningsforudsigelighed, revisionsevne eller kontrol bliver vigtige. Disse behov bliver ofte mere presserende, efterhånden som AI bevæger sig fra proof of concept til produktion.
