AI-ambitionerna växer snabbt - men är infrastrukturen redo?

av Gavin Sutton, marknadschef

Artificiell intelligens (AI) är här. Om den kommer till ditt jobb återstår att se, men en sak som är säker är att dess användning ökar i snabb takt. Finans, sjukvård, utbildning ... oavsett bransch hjälper AI företag att accelerera automatisering, tillhandahålla prediktiv analys och förbättra beslutsfattandet i realtid. Även om investeringarna i AI förväntas överstiga 632 miljarder dollar år ²⁰²⁸¹ , finns det fortfarande ett enormt tomrum som behöver fyllas för att företag ska kunna få AI att fungera i stor skala.

Bristen på AI-infrastruktur

AI-arbetsbelastningar ställer enorma krav på infrastrukturen när det gäller beräkningskraft, dataflöde och lagringskapacitet. Utan rätt lösningar på plats kommer kunderna inte att kunna utnyttja den verkliga potentialen i AI.

I hjärtat av varje framgångsrik AI-verksamhet finns en infrastruktur för högpresterande databehandling (HPC), som stöds av:

• Avancerade servrar, t.ex. GPU-accelererade eller CPU-konfigurationer med hög densitet
• Skalbar lagring med hög genomströmning som kan hantera stora datamängder
• Snabbt nätverk med låg latens för dataförflyttning och modellutbildning
• Specialiserad programvara och ramverk för att samordna databehandling och modellkörning

Många organisationer saknar idag den grundläggande infrastruktur som krävs för att stödja dessa krav, vilket leder till flaskhalsar, eskalerande kostnader och otillfredsställande resultat.

Servrar byggda för AI-arbetsbelastningar

AI-arbetsbelastningar som de som drivs av stora språkmodeller (LLM) och applikationer för djupinlärning ställer extraordinära krav på infrastrukturen och kräver enorm parallell bearbetningskraft, hastighet och effektivitet. Utan rätt serverarkitektur på plats riskerar företag att inte kunna utnyttja AI:s fulla potential.

GPU-optimerade servrar är särskilt konstruerade för att uppfylla dessa krav. Dessa system är utformade för att hantera komplexa inferensuppgifter och leverera ultrasnabb prestanda och stöder multi-GPU-konfigurationer för parallellbearbetning med hög kapacitet, innehåller avancerad kylning och strömhanteringsteknik för att bibehålla energieffektiviteten och utnyttjar sammankopplingar med hög bandbredd som NVLink och PCIe Gen5 för att eliminera flaskhalsar.

I kombination med orkestreringsverktyg och containerplattformar som Kubernetes utgör dessa servrar grunden för skalbara, högpresterande AI-miljöer. Enkelt uttryckt, utan denna nivå av infrastrukturberedskap kommer organisationer att ha svårt att förverkliga de transformativa fördelarna med AI.

Lagring som håller jämna steg med AI-data

Vad är det man säger? Sopor in, sopor ut? Samma sak gäller för AI. Dess effektivitet är beroende av kvaliteten på och tillgängligheten till de data som den kan bearbeta. Det är därför lagring är en så viktig komponent i AI-eran. Dina kunder behöver inte bara säkerställa långtidslagring av historiska data utan också förbereda sig för framtida skalbarhet när datavolymerna fortsätter att öka. Och låt oss vara tydliga: långsam, traditionell lagring duger helt enkelt inte längre. För att möta prestandakraven från AI behöver företagen åtkomst med ultralåg latens som drivs av NVMe flash, tillsammans med skalbara lagringsarkitekturer som kan hantera exponentiell tillväxt. Prioriteringen är att hitta lagringslösningar som inte bara är snabba, utan också flexibla och enkla att skala, så att de kan stödja AI-arbetsbelastningar nu och när de utvecklas.

Bortom hårdvaran: Mjukvarulagret som ger liv åt AI

Även om kraftfulla servrar och högpresterande lagring utgör ryggraden i AI-infrastrukturen, är det mjukvarustacken som verkligen kan frigöra värde från data. För att AI ska ge meningsfulla resultat behöver företag mer än bara databehandling och kapacitet, de behöver intelligenta plattformar som hanterar, flyttar och förbereder data för avancerad analys och arbetsflöden för maskininlärning.

Detta gäller särskilt när man hanterar stora mängder ostrukturerad data som är spridd över edge-, core- och molnmiljöer. Utan rätt verktyg för dataorkestrering har organisationer svårt att göra denna information tillgänglig och användbar för AI-träning och inferens. Genom att automatisera processen för att upptäcka, organisera och leverera distribuerade datamängder kan lösningar göra det möjligt för team att sätta all sin data i arbete, oavsett var den finns.

På samma sätt blir infrastrukturplattformar som är utformade för edge-miljöer allt viktigare när AI flyttar närmare där data genereras. Dessa verktyg ger den flexibilitet och motståndskraft som krävs för realtidsbearbetning i edge-miljöer, samtidigt som integrationen med centraliserade AI-pipelines bibehålls.

Och så finns det mjukvarudefinierade arkitekturer som hjälper organisationer att utnyttja de 90 % av data som vanligtvis förblir mörka och oanvända. Med rätt tillvägagångssätt kan företag automatisera iterativ inlärning, effektivisera modellutbildning och driva en kontinuerlig innovationscykel, samtidigt som de bygger upp en hållbar konkurrensfördel.

Kort sagt, vägen till framgångsrik AI-användning går via programvara. Det är det lager som omvandlar infrastruktur till intelligens.

Tiden är nu

AI-revolutionen pågår just nu, men utan rätt infrastruktur på plats riskerar dina kunder att hamna på efterkälken. Genom att investera i AI-klara servrar, skalbar lagring och integrerade programvarustackar kan företag frigöra den fulla potentialen i sina data och positionera sig för att leda i en era av intelligent transformation.

Utforska vår AI-klara infrastrukturportfölj och upptäck hur vi hjälper organisationer att omvandla ambition till genomförande.

Tala med vårt säljteam idag

¹ Världsomspännande utgifter för artificiell intelligens