4 klíče k implementaci AI ve vícetřesném prostředí

Umělá inteligence transformuje průmyslová odvětví podporou inovací a efektivity. Aby však společnosti využily svého maximálního potenciálu, vyžadují společnosti více než pokročilé algoritmy: potřebují solidní a flexibilní infrastrukturu, zejména ve vícetřesném světě, kde jsou data distribuována na více platformách.

Organizace dnes kombinují místní a cloudová prostředí, aby optimalizovaly náklady a zlepšily provozní flexibilitu. Odhaduje se, že do roku 2028 bude 70% pracovní zátěže v cloudu, což je nezbytné mít efektivní infrastrukturu. Mnoho společností však stále čelí obtížím při integraci AI do těchto prostředí. To udělat, Společnost Dell Technologies zdůrazňuje, že je důležité mít dobře definovanou strategii implementace AI ve vícetřesném prostředí založeném na čtyřech základních pilířích:

1. Implementujte sítě s vysokou rychlostí a nízkou latenci

Modely AI vyžadují vysoký výkon zpracování, takže společnosti musí investovat do specializovaného hardwaru, jako jsou GPU a TPU, optimalizované pro automatické a hluboké učení. To je zásadní v odvětvích, jako je The Financial, kde se IA používá v reálném čase k detekci podvodů.

Kromě toho je pro zajištění operací tekutin nezbytná konektivita. Implementace vysokorychlostních a nízkopodlažních sítí, spolu s technologiemi, jako jsou softwarové sítě definované sítě (SDN), umožňuje efektivní přenos dat mezi cloudovými prostředími, zabrání přerušení a optimalizaci výkonu AI.

2. Správa dat: Zaručuje optimální tok dat pro AI

AI závisí na dostupných a vysoce kvalitních datech, ale správa informací ve více mracích může být složité. Aby společnosti zaručily přesné výsledky, musí společnosti stanovit zásady správy dat, které zajišťují normativní bezpečnost a dodržování předpisů (jako je GDPR a CCPA).

Je také nezbytné integrovat data z různých zdrojů (zděděné systémy, cloudové úložiště a toky v reálném čase), aby se zabránilo roztříštěným nebo zastaralým informacím. Investice do integračních nástrojů a řešení zpracování v reálném čase umožňují konsolidaci dat efektivně a zlepšují rozhodování.

3. Úložiště: Základ pro škálovatelnost AI

Zátěže IA generují obrovské objemy dat, takže efektivní strategie skladování je klíčem ke snížení nákladů a zlepšení výkonu. Přístup podle úrovní umožňuje ukládat data častého použití v jednotkách s vysokou rychlostí (jako je Flash) a v levnějších řešeních (například ukládání objektů) méně kritická data.

S růstem Multicloud přijímá stále více společností modely úložiště jako službu, která jim umožňuje škálovat kapacitu podle jejich potřeb bez velkých počátečních investic. Automatizace ve správě životního cyklu dat navíc optimalizuje úložiště a zaručuje dodržování předpisů o uchovávání.

4. Podporovat provozní efektivitu a udržitelnost

Růst AI podporuje zvýšení spotřeby energie v datových centrech. Odhaduje se, že využití elektřiny v datových centrech podporovaných AI poroste o 44,7% ročně a do roku 2027 dosáhne 146,2 teravatios-hora. Aby se snížilo dopad na životní prostředí a provozní náklady, je nezbytné optimalizovat IT infrastrukturu prostřednictvím efektivního hardwaru a strategií řízení energie.

Společnosti mohou zlepšit svou efektivitu přijetím udržitelných systémů chlazení a pomocí pokročilých nástrojů pro správu energie založené na telemetrii. Tyto nástroje umožňují monitorování energie v reálném čase a tepelné řízení, kromě detekce možných selhání hardwaru, než se stanou hlavními problémy.