Свіжий погляд на інфраструктуру та операції штучного інтелекту

Ажіотаж, викликаний появою генеративного штучного інтелекту (ШІ), дуже нагадує перші дні хмари, висуваючи цю тему — і потребу в стратегії — на перший план порядку денного ІТ-лідерів.

Але хоча штучний інтелект готовий змінити кожен аспект нашого життя, складність інфраструктури штучного інтелекту та його операцій заважає розвитку подій. Ми в Cisco вважаємо, що штучний інтелект може бути набагато простішим, якщо ми знайдемо способи уникнути створення островів операцій і перенесемо ці робочі навантаження в мейнстрім.

Робочі навантаження штучного інтелекту висувають нові вимоги до мереж, сховищ і обчислень. Мережам потрібно обробляти маси даних у русі, щоб забезпечити навчання та налаштування моделі. Пам’ять має легко масштабуватися та бути тісно пов’язаною з обчисленнями. Крім того, обчислення потрібно прискорити ефективним способом, оскільки ШІ проникає в кожну програму.

ІТ-командам пропонується підтримати та зміцнити нову інфраструктуру для штучного інтелекту, але їм не потрібні нові острівці операцій та інфраструктури або складність, яка з ними пов’язана. Клієнти з давніми операційними моделями, побудованими на таких рішеннях, як FlexPod і FlashStack, можуть перенести робочі навантаження ШІ в ту саму сферу простоти, масштабованості, безпеки та контролю.

Технології, що входять до складу цих рішень, ідеально підходять для поставленої задачі:

Модульна система UCS X-Series із технологією X-Fabric забезпечує гнучке співвідношення ЦП/ГП і хмарне керування для розподілу обчислень у будь-якій частині ядра та периферії.
Схема корпоративної мережі Cisco AI/ML показує, як Cisco Nexus забезпечує високу продуктивність, пропускну здатність і структуру без втрат, необхідні для робочих навантажень AI/ML; ми вважаємо, що Ethernet є ідеальною технологією для мереж AI/ML завдяки притаманній їй економічній ефективності, масштабованості та можливості програмування.
Високопродуктивні системи зберігання від наших партнерів NetApp і Pure доповнюють ці рішення масштабованістю та ефективністю, яких потребують великі набори даних, що постійно зростають.

Ми наполегливо працюємо з нашими партнерами по екосистемі, щоб прокласти шлях клієнтам до основного ШІ. Ми раді оголосити про розширену дорожню карту перевірених рішень Cisco на перевірених галузевих платформах, а також нові посібники з автоматизації для поширених моделей ШІ.

Ці рішення охоплюють віртуалізовані та контейнерні середовища, численні варіанти конвергентної та гіперконвергентної інфраструктури та важливі платформи, такі як NVIDIA AI Enterprise (NVAIE).

Ці рамки рішень спираються на наш підхід із трьох частин:

Інтеграція інфраструктури штучного інтелекту для зменшення складності ядра, хмари та краю.
Введення в експлуатацію та автоматизація розгортання та життєвого циклу штучного інтелекту за допомогою перевірених проектів і посібників з автоматизації.
Майбутнє для нових технологій компонентів і забезпечення безпеки інфраструктури штучного інтелекту за допомогою проактивної, автоматизованої відмовостійкості та поглибленої безпеки.

«Спираючись на десятиліття співпраці, Cisco і Red Hat працюють разом, щоб допомогти організаціям усвідомити цінність штучного інтелекту шляхом підвищення ефективності роботи, підвищення продуктивності та швидшого виходу на ринок. Орієнтований на ШІ Cisco Validated Design від Cisco може допомогти спростити, прискорити та масштабувати розгортання ШІ за допомогою штучного інтелекту Red Hat OpenShift, щоб надати дослідникам даних можливість швидко розробляти, тестувати та розгортати моделі в гібридній хмарі».

— Стівен Х'юелс, генеральний директор підрозділу штучного інтелекту Red Hat.

Всі новини