Datasuverenitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger med Hammer Stack og AMD EPYC™-prosessorer

Direkte svar: hva forbinder datasuverenitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger?

Datasuverenitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger er nå en del av den samme strategiske beslutningen. Organisasjoner trenger ikke bare tilgang til AI-verktøy. De trenger kontroll over hvor data befinner seg, hvordan AI-arbeidsbelastninger kjører, hvordan infrastruktur skaleres og hvordan sensitiv informasjon beskyttes.

For partnere og kunder som bygger kontrollerte AI-miljøer, Hammer Stack en praktisk vei til AI-klar infrastruktur. Den er posisjonert som en fullintegrert, lokal plattform designet for å levere ytelse i skyklassen uten hyperskaleringsavhengighet, og hjelper organisasjoner med å kjøre AI der dataene, policyene og prioriteringene deres krever det. Hammer beskriver Hammer Stack som en validert, suveren AI-infrastrukturmodul på racknivå bygget for ytelse, kontroll og bærekraftig skalering. (hammerdistribution.com)

På databehandlingslaget AMD EPYC™-prosessorer grunnlaget for krevende arbeidsbelastninger innen bedrifter, skyen og AI. AMD posisjonerer AMD EPYC™-prosessorer som et høytytende og energieffektivt fundament for AI-arbeidsbelastninger innen bedrifter og generelle formål, mens 5. generasjons AMD EPYC™-prosessorer er spesialbygd for å akselerere arbeidsbelastninger innen datasentre, skyen og AI. (amd.com)

Kort sagt: datasuverenitet definerer kontrollkravet, AI-klar infrastruktur leverer plattformen, og Hammer Stack med AMD EPYC™-prosessorer gir partnere en tydeligere måte å levere praktiske AI-infrastrukturløsninger på.

Hvorfor datasuverenitet nå er et spørsmål om AI-infrastruktur

Datasuverenitet ble tidligere hovedsakelig diskutert i form av samsvar, bosted og lagringssted. AI har endret det. Når organisasjoner begynner å trene, finjustere eller kjøre inferens mot sensitive datasett, blir suverenitet en del av hele infrastruktursamtalen.

KI-arbeidsbelastninger er ofte avhengige av kundedata, regulerte data, driftsmessig telemetri, finansiell informasjon, forskningsdata, immaterielle rettigheter eller sektorspesifikk informasjon som ikke bare kan flyttes hvor som helst. Hvis disse dataene befinner seg i ett miljø mens databehandlingen befinner seg et annet sted, kan organisasjoner møte utfordringer knyttet til kostnader, styring, ventetid og sikkerhet.

Hammer Stack-posisjonering identifiserer dette problemet tydelig. Etter hvert som proprietære datasett vokser, kan de bli låst i hyperskaleringsøkosystemer, noe som skaper en fysisk separasjon mellom data og beregning som fører til flaskehalser og svakere kontroll. Hammer Stack svarer ved å gi organisasjoner muligheten til å kontrollere hvor modeller trenes og distribueres, samtidig som de beskytter immaterielle rettigheter og støtter regulatoriske eller residenskrav.

Det betyr ikke at alle arbeidsmengder må hentes tilbake fra skyen. Offentlig sky kan fortsatt være riktig for eksperimentering, SaaS-verktøy, burst-kapasitet eller ikke-sensitive arbeidsmengder. Lokal AI-infrastruktur blir mer attraktiv når datalokalitet, personvern, latens, reviderbarhet, kostnadsforutsigbarhet og driftskontroll er viktige.

Hva gjør infrastruktur klar for AI?

AI-klar infrastruktur er ikke bare en server med en tilkoblet akselerator. Det er en balansert plattform som er utformet for å støtte hele AI-arbeidsflyten: datainntak, forberedelse, modellutførelse, inferens, lagringstilgang, nettverk, sikkerhet, overvåking og livssyklusstyring.

En genuint AI-klar infrastrukturløsning trenger:

• Beregning for slutning, analyse, orkestrering og databehandling
• GPU-akselerasjon der trening, finjustering eller storskala inferens krever det
• Høykapasitetslagring for dataintensive AI-pipelines
• Raskt nettverk for å redusere flaskehalser mellom databehandling, lagring og brukere
• Kraft og kjøling designet for tette AI-systemer
• Sikkerhets- og styringskontroller tilpasset bruk av sensitive data
• Implementeringsstøtte, referansearkitekturtenkning og livssyklusplanlegging

Hammer Stack er designet rundt dette fullstack-kravet. Hammer beskriver det som en kombinasjon av AMD EPYC™-prosessorer, NVIDIA GPU-er og nettverk, VDURA høykapasitetslagring og støtte fra spesialiserte AI-konsulentfirmaer. Det er også posisjonert som en fysisk forlengelse av Hammer AI Works-økosystemet, og gir det suverene maskinvarefundamentet som trengs for å skalere validerte AI-initiativer til produksjon. (hammerdistribution.com)

Det er forskjellen mellom å kjøpe komponenter og å anskaffe AI-infrastrukturløsninger. Komponenter kan se kraftige ut hver for seg. AI-klar infrastruktur må fungere som et system.

Sammenligningstabell: standard AI-infrastruktur vs. suveren AI-klar infrastruktur

Hvorfor Hammer Stack og AMD EPYC™-prosessorer passer til kravet

AI-infrastruktur diskuteres ofte som om GPU-en er den eneste komponenten som betyr noe. I produksjonsmiljøer er det for snevert. AI-arbeidsflyter inkluderer datatransformasjon, forbehandling, etterbehandling, orkestrering, virtualisering, databaseaktivitet, sikkerhetsfunksjoner, lagringsadministrasjon og GPU-mating. Alle disse er i stor grad avhengige av serverens CPU-ytelse.

AMD EPYC™-prosessorer er godt egnet til denne rollen. AMD oppgir at AMD EPYC™ 9005-prosessorer er spesialbygd for å akselerere datasenter-, sky- og AI-arbeidsbelastninger, mens AMD EPYC™-prosessorer også gir et høytytende, energieffektivt grunnlag for AI-arbeidsbelastninger for bedrifter og generelle formål. (amd.com)

Dette er viktig fordi ikke alle AI-arbeidsmengder krever samme infrastrukturdesign. Enkelte arbeidsflyter for inferens, analyse, anbefalinger, klassisk maskinlæring, grafanalyse og generering med utvidet henting kan dra nytte av CPU-infrastruktur med høyt kjerneantall. Større brukstilfeller for opplæring, finjustering eller lav latens kan kreve dedikert akselerasjon. I disse systemene gir AMD EPYC™-prosessorer CPU-grunnlaget som hjelper den bredere plattformen med å flytte, administrere og behandle data effektivt.

Hammer Stack bringer dette prosessorfundamentet inn i en bredere AI-infrastrukturløsning. Den justerer databehandling, akselerasjon, lagring, nettverk, strøm, kjøling og støtte, slik at partnere kan designe rundt reelle arbeidsmengdekrav i stedet for antagelser. Hammers egen AMD-fokuserte meldingsteknologi posisjonerer AMD EPYC™-prosessorer som en del av Hammer Stack, og hjelper partnere med å støtte lokale AI-miljøer designet for datasuverenitet, ytelse, kontroll, høy kjernetetthet, sterk minnebåndbredde og skalerbare AI-, analyse- og HPC-arbeidsmengder.

AI-klar infrastrukturplan og vanlige feil

AI-klar infrastruktur fungerer best når den planlegges rundt arbeidsmengden, ikke den nyeste maskinvaretrenden.

En praktisk plan bør følge fire trinn:

• Definer arbeidsmengden: Identifiser hvilke AI-prosjekter som er eksperimentelle, hvilke som går over i produksjon, og hvilke som er avhengige av sensitive eller regulerte data.
• Kartlegg dataene: Forstå hvor dataene befinner seg, hvor de kan flyttes, og hvilke krav til oppbevaring, samsvar eller revisjon som gjelder.
• Velg plasseringsmodell: Bestem hvilke arbeidsbelastninger som hører hjemme i den offentlige skyen, hvilke som hører hjemme lokalt, og hvilke som trenger en hybrid tilnærming.
• Bygg hele plattformen: Samkjør databehandling, lagring, nettverk, akselerasjon, strøm, kjøling, sikkerhet og livssyklusstøtte.

Vanlige feil skjer vanligvis når organisasjoner hopper over et av disse trinnene. Den første feilen er å anta at AI-beredskap starter og slutter med GPU-kapasitet. Akseleratorer er viktige, men produksjons-AI er avhengig av hele plattformen. Den andre er å skille datastrategi fra infrastrukturstrategi. Hvis data må forbli i et kontrollert miljø, må infrastrukturdesignet gjenspeile det fra begynnelsen. Den tredje er å behandle konseptutprøvingsinfrastruktur som om den automatisk vil støtte produksjons-AI.

Hammer Stack ble utviklet rundt denne utfordringen. Det gir partnere en mer strukturert rute for å flytte kunder ut av fragmenterte konseptutprøvingsmiljøer og mot suveren, produksjonsklar infrastruktur. Hammer Stacks kampanjebudskap fremhever også press på offentlig sky, økende regninger i stor skala, fornyelses- og budsjetttopper, krav til datasuverenitet, latensfølsomme arbeidsbelastninger og revisjons- og sikkerhetskompleksitet som drivere for AI-klar lokal infrastruktur.

Når bør organisasjoner vurdere suverene AI-infrastrukturløsninger?

Organisasjoner bør vurdere uavhengige AI-infrastrukturløsninger når AI blir driftsmessig viktig, kommersielt sensitiv eller vanskelig å administrere kun gjennom offentlig sky.

Vanlige kjøpssignaler inkluderer:

• AI-prosjekter går fra konseptbevis til produksjon
• Sensitive eller regulerte data er nødvendige for AI-arbeidsbelastninger
• Skyregninger, fornyelsesdatoer eller kostnader for dataflyt blir vanskeligere å forutsi
• Latenstidssensitive arbeidsbelastninger må kjøres nær brukere, systemer eller data
• Kunder trenger tydeligere revisjons-, sikkerhets- eller bostedskontroller
• Interne team ønsker større kontroll over infrastrukturens livssyklus og tidspunkt for oppgraderinger
• Eksisterende AI-plattformer er begrenset av fragmentert databehandling, lagring eller nettverk
• Partnere trenger en repeterbar måte å designe, levere og støtte AI-infrastruktur på

Den best egnede kunden er ikke nødvendigvis den som ber om «AI-maskinvare». Det er organisasjonen som spør hvordan de kan kjøre AI nærmere dataene sine, hvordan de kan gå utover konseptbevis, hvordan de kan redusere avhengighet, eller hvordan de kan gjøre AI-infrastruktur kommersielt bærekraftig.

Hvordan partnere kan posisjonere Hammer Stack

For kanalpartnere tilbyr Hammer Stack en praktisk måte å flytte samtalen fra individuelle produkter til komplette AI-infrastrukturløsninger.

De sterkeste utgangspunktene er:

• Datasuverenitet: Hvor befinner kundens data seg, og hvor kan de flyttes juridisk eller operasjonelt?
• AI-beredskap: Er infrastrukturen designet for produksjons-AI, eller bare et konseptbevis?
• Plassering av arbeidsbelastning: Hvilke arbeidsbelastninger hører hjemme lokalt, hvilke bør forbli i skyen, og hvilke trenger en hybridmodell?
• Ytelsesbalanse: Er databehandling, lagring, nettverk, strøm og kjøling utformet som ett system?
• Kommersiell kontroll: Er skykostnader, fornyelser og kapasitetsplaner forutsigbare?
• Livssyklusstøtte: Hvem skal hjelpe til med å designe, konfigurere, distribuere og støtte plattformen?

Hammer Stack passer inn i disse samtalene fordi den ikke presenteres som en frittstående maskinvarepakke. Den gir det suverene maskinvarefundamentet som kreves for å skalere validerte AI-initiativer til produksjon, med AMD EPYC™-prosessorer som støtter datalaget for krevende AI-, analyse- og HPC-arbeidsbelastninger.

Konklusjonen: datasuverenitet trenger AI-klar infrastruktur

Datasuverenitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger bør ikke behandles som separate emner. De er tre deler av den samme strategiske beslutningen.

Datasuverenitet definerer behovet for kontroll. AI-klar infrastruktur gir plattformen for produksjonsarbeidsmengder. AI-infrastrukturløsninger bringer komponenter, design, support og kommersiell modell sammen, slik at organisasjoner kan gå fra eksperimentering til verdiskaping.

Hammer Stack gir partnere og kunder en praktisk måte å finne frem til denne infrastrukturen. Med AMD EPYC™-prosessorer på datalaget støtter Hammer Stack suverene AI-miljøer bygget rundt ytelse, kontroll, skalerbarhet og langsiktig infrastrukturtillit.

For organisasjoner som spør hvordan de kan gjøre AI sikrere, mer forutsigbar og mer produksjonsklar, starter svaret med infrastruktur som er designet for jobben.

Vanlige spørsmål: datasuverenitet, AI-klar infrastruktur og AI-infrastrukturløsninger

Hva er datasuverenitet i AI?

Datasuverenitet i AI betyr å ha kontroll over hvor AI-data, -modeller og -arbeidsmengder befinner seg, hvem som har tilgang til dem og hvordan de styres. Dette er spesielt viktig når AI bruker regulerte, sensitive eller proprietære data.

Hva er AI-klar infrastruktur?

AI-klar infrastruktur er en balansert plattform som er utviklet for å støtte AI-arbeidsbelastninger på tvers av databehandling, lagring, nettverk, akselerasjon, strømforsyning, kjøling, sikkerhet og livssyklusadministrasjon. Den er bygget for produksjonsbruk, ikke bare eksperimentering.

Hvordan støtter Hammer Stack datasuverenitet?

Hammer Stack støtter datasuverenitet ved å gi organisasjoner en validert lokal infrastrukturrute for AI-arbeidsbelastninger som må holde seg nærmere sensitive data, samsvarsgrenser eller interne policykontroller.

Hvorfor er AMD EPYC™-prosessorer relevante for AI-infrastruktur?

AMD EPYC™-prosessorer støtter krevende AI-, sky- og bedriftsarbeidsbelastninger. De kan støtte mange inferensarbeidsbelastninger direkte og kan også gi CPU-grunnlaget for GPU-aktiverte systemer, noe som bidrar til å støtte den bredere AI-arbeidsflyten.

Trenger AI-klar infrastruktur alltid GPU-er?

Nei. Enkelte arbeidsbelastninger knyttet til AI-inferens, analyse og databehandling kan kjøre effektivt på CPU-er med mange kjerner. Dedikert GPU-akselerasjon kan være nødvendig for større modeller, opplæring, finjustering eller brukstilfeller med lav latens.

Når bør en bedrift vurdere lokal AI-infrastruktur?

En bedrift bør vurdere lokal AI-infrastruktur når datalokalitet, personvern, latens, kostnadsforutsigbarhet, reviderbarhet eller kontroll blir viktige. Disse behovene blir ofte mer presserende etter hvert som AI går fra konseptbevis til produksjon.

Kontakt våre eksperter i dag for å diskutere AMD EPYC™ og Hammer Stack Solutions.