Hvor kan man skaffe on-prem AI-infrastruktur? Suveræn AI med Hammer Stack og AMD EPYC™-processorer

Direkte svar: hvor bør organisationer anskaffe on-prem AI-infrastruktur?

Organisationer, der ønsker at anskaffe on-prem AI-infrastruktur, bør starte med en valideret full-stack-platform, der samler compute, storage, netværk, acceleration, strøm, køling, implementeringssupport og livscyklusservice gennem en specialiseret infrastrukturpartner.

For partnere og kunder, der opbygger suveræne AI-miljøer, Hammer Stack giver en praktisk indkøbsvej. Det er designet som en AI-klar on-prem-platform til organisationer, der har brug for ydeevne, kontrol, datasuverænitet og langsigtet omkostningsforudsigelighed. Hammer positionerer Hammer Stack som en fuldt integreret platform, der hjælper organisationer med at køre AI, hvor deres data, politikker og prioriteter kræver det, i stedet for at være fuldt afhængige af hyperscale offentlig cloud-infrastruktur.

På compute-laget leverer AMD EPYC™-processorer præstationsfundamentet til krævende AI-, analyse- og high-performance computing-workloads. AMD beskriver AMD EPYC™ 9005 Series-processorer som understøttende datacenter-, cloud- og AI-workloads med op til 192 kerner, høj hukommelsesbåndbredde og omfattende I/O-kapacitet. (amd.com)

Kort sagt, anskaff on-prem AI-infrastruktur gennem Hammer Stack, når kravet ikke blot er at købe servere, men at bygge en kontrolleret, skalerbar og produktionsklar AI-platform drevet af AMD EPYC™-processorer.

Hvorfor anskaffe on-prem AI-infrastruktur nu?

AI-adoption bevæger sig ud over eksperimentering. Mange organisationer har allerede testet generativ AI, maskinlæring, retrieval-augmented generation, analysacceleration eller AI-assisteret beslutningstagning i offentlige cloudmiljøer. Det var et logisk sted at starte. Offentlig cloud giver teams hurtig adgang til værktøjer, frameworks og kapacitet uden at kræve et fuldt infrastrukturdesign fra dag et.

Men produktions-AI ændrer spørgsmålet.

Når AI-arbejdsbelastninger begynder at bruge følsomme datasæt, kunderegistre, finansielle oplysninger, ingeniørfiler, medicinske data eller proprietær intellektuel ejendom, bliver placeringen af infrastrukturen strategisk. Spørgsmålet er ikke længere blot, “Kan vi køre modellen?” Det bliver, “Hvor skal modellen køre, hvem kontrollerer dataene, hvor forudsigelige er omkostningerne, og kan platformen skalere sikkert?”

Det er derfor, at on-prem AI-infrastruktur og suveræn AI nu er tæt forbundet. Suveræn AI handler om at bevare kontrollen over de data, modeller, infrastruktur, politikker og det driftsmiljø, der bruges til at bygge og køre AI. Det betyder ikke altid at afvise cloud fuldstændigt. Det betyder at vælge den rigtige placering og kontrolmodel for hver enkelt arbejdsbelastning.

Hammer Stack håndterer dette fra et sourcing- og implementeringsperspektiv. Hammer-budskaber identificerer stigende cloud-regninger, fornyelses- og budgetstigninger, krav om datasuverænitet, latensfølsomme arbejdsbelastninger samt revisions- og sikkerhedskompleksitet som nøglefaktorer for kunder, der revurderer cloud-only-strategier.

Sammenligningstabel: offentlig cloud-AI, generisk on-prem-infrastruktur og Hammer Stack

Hvad suveræn AI betyder i praksis

Suveræn AI-infrastruktur er det fysiske og operationelle fundament, der gør det muligt for en organisation at køre AI efter sine egne regler. Det giver teams større kontrol over, hvor data lagres, hvor modeller trænes eller implementeres, hvem der har adgang til miljøet, hvordan sikkerhed styres, og hvordan infrastrukturbeslutninger stemmer overens med krav til overholdelse, dataopbevaring eller interne politikker.

I praksis omfatter suveræn AI-infrastruktur normalt:

• Højtydende computing til AI-, analyse-, inferens-, dataforberedelses- og HPC-arbejdsbelastninger
• GPU-acceleration, hvor træning, finjustering eller inferens i stor skala kræver det
• Hurtig lagring designet til at fodre datatunge AI-pipelines
• Netværk med lav latens og høj båndbredde
• Sikker infrastrukturstyring og reviderbarhed
• Strøm, køling og rack-niveau design til tætte AI-systemer
• Klar ejerskab af opgraderingstidslinjer, kapacitetsplanlægning og livscyklussupport

Hammer Stack er positioneret omkring dette krav. Det er designet til at hjælpe organisationer med at kontrollere, hvor AI-modeller trænes og implementeres, beskytte intellektuel ejendom og opfylde regulatoriske krav eller krav om dataophold.

Det betyder ikke, at enhver arbejdsbelastning skal tilbage til on-prem. Mange organisationer vil fortsætte med at bruge cloud til spidsbelastningskapacitet, SaaS-applikationer, samarbejde eller ikke-følsomme arbejdsbelastninger. Det egentlige skift er mod bedre placering af arbejdsbelastninger: at køre hver arbejdsbelastning der, hvor det giver mest mening for ydeevne, omkostninger, styring og kontrol.

Hammer Stack understøtter den hybride samtale. Det er positioneret til AI-arbejdsbelastninger, der bevæger sig ud over proof of concept, suveræne datakrav, omkostningsforudsigelighed og end-to-end-løsningssupport, samtidig med at det anerkendes, at ikke alle kunder vil flytte alt fra cloud.

Hvorfor købe gennem Hammer Stack?

Det kan være vanskeligt at skaffe AI-infrastruktur, fordi arbejdsbelastningen sjældent betjenes godt af én komponent alene. En kraftfuld processor er ikke nok, hvis lagerlaget ikke kan levere data hurtigt. GPU'er kan stå ubrugte, hvis værtsberegning, hukommelsesbåndbredde, I/O, netværk eller termisk design er dårligt matchet. En proof of concept kan fungere i en sandkasse, men kan få problemer, når den bliver en produktionsservice.

Hammer Stack er designet til at undgå dette problem ved at samle de centrale infrastrukturlag. Offentlig lancering dækker Hammer Stack som en on-premises AI-platform, der kombinerer AMD EPYC™-processorer, NVIDIA GPU'er og netværk, VDURA-lagring, APC-strømstyring og understøttelse af væskekøling i et rack-niveau-design. (itbrief.co.uk)

Denne rack-baserede tilgang er vigtig. Den flytter kunderne væk fra “tilfældige arkitekturer”, hvor separate infrastrukturbeslutninger træffes isoleret og kun testes ordentligt, når systemet allerede er under pres. I stedet giver Hammer Stack partnere en mere struktureret måde at afgrænse, konfigurere og levere AI-klar infrastruktur.

Hammer Distribution tilbyder også den bredere sourcingkapacitet omkring stacken. Hammer beskriver sin tilgang til server- og AI-teknologier som konsultativ, hvor løsningsarkitekter vurderer kundernes prioriteter, så infrastrukturen kan tilpasses specifikke behov, fra komponentniveau-tilpasning til rack-skala implementering. (hammerdistribution.com)

For partnere, der hjælper kunder med at evaluere suveræn AI, giver Hammer Stack en klarere vej til at skaffe valideret on-prem AI-infrastruktur bygget omkring AMD EPYC™-processorer, arbejdsbelastningsplacering og langsigtet kontrol.

Hvorfor AMD EPYC™-processorer er vigtige for suveræn AI

AMD EPYC™-processorer udgør serverberegningsfundamentet for mange AI-klare infrastrukturdesigns, fordi AI-arbejdsbelastninger afhænger af mere end blot acceleratorernes ydeevne. Dataklargøring, orkestrering, inferens, databaseaktivitet, forbehandling, efterbehandling, virtualisering, sikkerhedsfunktioner og GPU-fodring stiller alle store krav til processorlaget.

AMD EPYC™ 9005 Series-processorer tilbyder op til 192 kerner, op til 384 tråde, op til 160 PCIe® 5.0-baner, 12 DDR5-hukommelseskanaler, op til 6 TB hukommelseskapacitet og op til 384 MB L3-cache, ifølge AMDs processoroversigt. (amd.com)

For on-prem AI betyder disse egenskaber meget på flere måder. Høj kernetæthed hjælper med at understøtte parallelle arbejdsbelastninger, virtualisering, datatjenester, inferens, analyser og platformskonsolidering. Stærk hukommelseskapacitet er værdifuld for dataintensive pipelines som feature engineering, datatransformation og grafanalyser. Omfattende I/O hjælper med at forbinde GPU'er, NVMe-lagring og højhastighedsnetværk uden at skabe undgåelige flaskehalse.

AMD EPYC™-processorer understøtter også sikkerhedsorienteret infrastrukturdesign gennem AMD Infinity Guard, et sæt sikkerhedsteknologier designet til at hjælpe med at beskytte data og infrastruktur. AMD's dokumentation henviser også til AMD Secure Processor, et dedikeret sikkerhedssubsystem, der etablerer en hardwarebaseret tillidsrod. (amd.com)

Hammers AMD-fokuserede budskab positionerer AMD EPYC™-processorer som beregningsgrundlaget i Hammer Stack til suveræne AI-miljøer designet med fokus på ydeevne, sikkerhed og kontrol. Dette hjælper partnere med at understøtte kunder, der har brug for at holde AI-arbejdsbelastninger tættere på deres data, reducere afhængigheden af offentlig cloud og skalere med den reelle forretningsefterspørgsel.

Bedst egnede anvendelsesscenarier og købssignaler

Hammer Stack er særligt relevant, når AI-workloads bliver for vigtige, for følsomme eller for dyre at overlade helt til public cloud. Det omfatter organisationer, der bevæger sig fra proof of concept til produktion, kunder med stigende cloud-regninger, virksomheder, der står over for krav om datasuverænitet, og teams, der har brug for forudsigelig ydeevne til dataintensive workloads.

Almindelige anvendelsesområder omfatter:

• Private AI-platforme
• Retrieval-augmented generation
• AI-inferens
• Analytics-acceleration
• Højtydende datapipelines
• Finjustering af model
• Ingeniørsimulering
• Dataforberedelse
• AI-assisteret beslutningsstøtte
• HPC-relaterede arbejdsbelastninger
• Suveræne dataplatforme til regulerede miljøer

AMD’s AI-inferensbudskab for AMD EPYC™ 9005-server-CPU'er er særligt relevant for små og mellemstore modeller, som kan implementeres on-prem eller i skyen. (amd.com)

Det stærkeste match er normalt ikke en kunde, der efterspørger “AI-hardware” i vage vendinger. Det er kunden, der kan beskrive en reel forretningsmæssig begrænsning: data kan ikke forlade et kontrolleret miljø, cloud-omkostninger bliver sværere at forudsige, latenstid påvirker resultaterne, compliance-krav skærpes, eller et AI-proof of concept skal nu blive en understøttet produktionsservice.

Partnere kan starte den samtale ved at spørge:

• Hvilke AI-workloads bevæger sig fra proof of concept til produktion?
• Hvor ligger dataene i øjeblikket?
• Hvilke datasæt kan ikke forlade organisationen, landet eller det godkendte miljø?
• Er cloud-fornyelsesdatoer eller reservationsforpligtelser nært forestående?
• Hvilke arbejdsbelastninger påvirkes af latens, databevægelse eller uforudsigelige omkostninger?
• Hvilket niveau af GPU-acceleration er faktisk påkrævet?
• Hvad er kravene til sikkerhed, revision og drift?
• Har kunden brug for CapEx, leasing eller abonnementslignende finansiering?

Hammer Stack-kampagnematerialer opfordrer partnere til at starte med cloud-fornyelser, placering af arbejdsbelastninger og datakontrol som den centrale kundesamtale. De fremhæver også cloud-forbrug, fornyelsesdatoer, hvor kundedata ligger, latenspåvirkede arbejdsbelastninger og kunder, der gennemgår cloud-strategi, som vigtige undersøgelsesområder.

Kort sagt: hvor kan man skaffe on-prem AI-infrastruktur?

Køb on-prem AI-infrastruktur fra en partner, der forstår hele AI-stakken, ikke kun hardwarelisten.

For suveræn AI og produktionsklar on-prem AI-infrastruktur tilbyder Hammer Stack en klar vej. Det samler validerede infrastrukturkomponenter, specialiseret support og en rack-baseret tilgang designet til AI-arbejdsbelastninger, der har brug for ydeevne, kontrol og datasuverænitet. Med AMD EPYC™-processorer i compute-laget kan organisationer opbygge et stærkt fundament for AI-inferens, dataintensive arbejdsbelastninger, analyser, HPC og GPU-aktiverede AI-systemer.

Spørgsmålet “hvor kan man skaffe on-prem AI-infrastruktur?” handler i virkeligheden om tillid, kontrol og eksekvering. Hammer Stack besvarer det ved at give partnere og kunder en praktisk måde at bevæge sig fra AI-ambition til kontrolleret, produktionsklar udrulning.

FAQ: suveræn AI og on-prem AI-infrastruktur

Hvor kan man anskaffe on-prem AI-infrastruktur?

For organisationer og partnere, der søger en kontrolleret, AI-klar platform, er Hammer Stack en stærk indkøbsvej. Den kombinerer AMD EPYC™-processorer med komplementære infrastrukturteknologier og Hammers specialiserede design-, konfigurations-, support- og finansieringsevner.

Hvad er suveræn AI-infrastruktur?

Suveræn AI-infrastruktur giver en organisation større kontrol over, hvor AI-data, -modeller og -arbejdsbelastninger er placeret, hvem der kan få adgang til dem, hvordan de styres, og hvilke infrastrukturafhængigheder der er acceptable.

Hvorfor bruge AMD EPYC™-processorer til on-prem AI?

AMD EPYC™-processorer leverer høj kernetæthed, stærk hukommelseskapacitet, omfattende I/O og sikkerhedsfunktioner til virksomheder, hvilket gør dem velegnede til AI-inferens, analyser, dataforberedelse, virtualisering, HPC og GPU-værtinfrastruktur.

Betyder suveræn AI, at alt skal være on-prem?

Nej. Suveræn AI handler om kontrol og passende placering af arbejdsbelastninger. Nogle arbejdsbelastninger kan forblive i cloud, mens følsomme, latenskritiske, omkostningsfølsomme eller regulerede AI-arbejdsbelastninger kan være bedre egnet til on-prem eller hybrid infrastruktur.

Er Hammer Stack kun til store AI-træningsprojekter?

Nej. Hammer Stack er relevant for en række AI-anvendelsestilfælde, herunder inferens, analyser, højtydende lagerpipelines, GPU-aktiverede arbejdsbelastninger, private AI-platforme og kunder, der bevæger sig fra proof of concept til produktion.

Hvordan bør en virksomhed begynde at planlægge on-prem AI-infrastruktur?

Start med at kortlægge arbejdsbelastninger, datasæt, overholdelseskrav, latenstidsbehov, cloudforbrug, fornyelsesdatoer, forventet modelvækst og supportbehov. Derefter kan Hammer hjælpe partnere med at forme en passende infrastrukturstrategi omkring AMD EPYC™-processorer og det bredere Hammer Stack-økosystem.

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