Risposta diretta: da dove dovrebbero attingere le organizzazioni per l'infrastruttura AI on-premise?
Le organizzazioni che intendono dotarsi di un'infrastruttura AI on-premise dovrebbero iniziare con una piattaforma full-stack validata che integri elaborazione, archiviazione, rete, accelerazione, alimentazione, raffreddamento, supporto alla distribuzione e servizi per l'intero ciclo di vita, tramite un partner infrastrutturale specializzato.
Per i partner e i clienti che creano ambienti di intelligenza artificiale sovrani, Hammer Stack offre una soluzione di approvvigionamento pratica. È progettata come una piattaforma on-premise pronta per l'IA, ideale per le organizzazioni che necessitano di prestazioni, controllo, sovranità dei dati e prevedibilità dei costi a lungo termine. Hammer posiziona Hammer Stack come una piattaforma completamente integrata che aiuta le organizzazioni a eseguire l'IA laddove i loro dati, le loro politiche e le loro priorità lo richiedono, anziché affidarsi interamente a infrastrutture cloud pubbliche su larga scala.
A livello di elaborazione, i processori AMD EPYC™ forniscono le basi prestazionali per carichi di lavoro impegnativi di intelligenza artificiale, analisi e calcolo ad alte prestazioni. AMD descrive i processori AMD EPYC™ serie 9005 come adatti a carichi di lavoro per data center, cloud e intelligenza artificiale, con fino a 192 core, elevata larghezza di banda della memoria e ampie capacità di I/O. (amd.com)
In sintesi, affidatevi a Hammer Stack per la vostra infrastruttura AI on-premise quando non si tratta solo di acquistare server, ma di costruire una piattaforma AI controllata, scalabile e pronta per la produzione, basata su processori AMD EPYC™.
Perché adottare ora un'infrastruttura AI on-premise?
L'adozione dell'IA sta andando oltre la fase sperimentale. Molte organizzazioni hanno già testato l'IA generativa, l'apprendimento automatico, la generazione potenziata dal recupero di informazioni, l'accelerazione dell'analisi o il processo decisionale assistito dall'IA in ambienti cloud pubblici. Questo era un punto di partenza logico. Il cloud pubblico offre ai team un accesso rapido a strumenti, framework e capacità senza richiedere una progettazione completa dell'infrastruttura fin dal primo giorno.
Ma l'intelligenza artificiale applicata alla produzione cambia le carte in tavola.
Quando i carichi di lavoro basati sull'IA iniziano a utilizzare set di dati sensibili, come anagrafiche clienti, informazioni finanziarie, file di ingegneria, dati medici o proprietà intellettuale riservata, il posizionamento dell'infrastruttura diventa strategico. La domanda non è più semplicemente "Possiamo eseguire il modello?", ma piuttosto "Dove dovrebbe essere eseguito il modello, chi controlla i dati, quanto sono prevedibili i costi e la piattaforma può scalare in sicurezza?"
Ecco perché l'infrastruttura AI on-premise e l'IA sovrana sono ora strettamente connesse. L'IA sovrana consiste nel mantenere il controllo su dati, modelli, infrastruttura, policy e ambiente operativo utilizzati per sviluppare ed eseguire l'IA. Non significa necessariamente rifiutare completamente il cloud, ma piuttosto scegliere la posizione e il modello di controllo più adatti a ciascun carico di lavoro.
Hammer Stack affronta questo problema dal punto di vista dell'approvvigionamento e dell'implementazione. La strategia di Hammer identifica l'aumento dei costi del cloud, i rinnovi e i picchi di budget, le esigenze di sovranità dei dati, i carichi di lavoro sensibili alla latenza e la complessità di audit e sicurezza come fattori chiave che spingono i clienti a rivalutare le proprie strategie basate esclusivamente sul cloud.
Tabella comparativa: IA su cloud pubblico, infrastruttura on-premise generica e Hammer Stack
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Area di valutazione |
Infrastruttura di intelligenza artificiale su cloud pubblico |
Infrastruttura AI generica on-premise |
Hammer Stack con processori AMD EPYC™ |
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Ideale per |
Sperimentazione iniziale, capacità di picco, dati nativi del cloud e progetti di prova di concetto a breve termine |
Organizzazioni con solide competenze interne in materia di progettazione, implementazione e gestione delle infrastrutture |
Partner e clienti che necessitano di una piattaforma on-premise validata e pronta per l'IA, per l'IA sovrana, i carichi di lavoro di produzione e il controllo a lungo termine |
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Sovranità dei dati |
La residenza e l'accesso ai dati dipendono dalla regione del cloud, dall'architettura del fornitore e dai controlli contrattuali |
Maggiore controllo a livello locale, ma la governance dipende fortemente dall'architettura interna e dalla maturità dei processi |
Progettato per i clienti che necessitano di mantenere i carichi di lavoro di intelligenza artificiale più vicini ai dati sensibili, alla proprietà intellettuale, ai limiti delle policy e ai requisiti di conformità |
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Modello di costo |
Inizialmente flessibile, ma l'utilizzo prolungato dell'IA può creare una pressione imprevedibile su archiviazione, elaborazione, uscita e rinnovo |
Maggiore necessità di pianificazione iniziale, ma maggiore controllo sulla proprietà e sui cicli di aggiornamento |
Supporta il controllo dei costi a lungo termine attraverso la visibilità della distinta base, architetture di riferimento e opzioni di finanziamento flessibili |
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Coerenza delle prestazioni |
La piattaforma offre solide capacità, sebbene le prestazioni possano essere influenzate dal movimento dei dati, dal posizionamento del carico di lavoro e dalla progettazione del servizio |
Può offrire prestazioni elevate se specificato correttamente, ma progetti mal integrati possono creare colli di bottiglia |
Basato su un approccio bilanciato a livello di rack per quanto riguarda elaborazione, accelerazione, archiviazione, rete, alimentazione e raffreddamento |
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maturità dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale |
Ideale per la sperimentazione e per esigenze variabili |
Adatto alla produzione se l'organizzazione è in grado di convalidare e supportare l'intero stack |
Ideale per carichi di lavoro di intelligenza artificiale che passano dalla fase di prova di concetto a quella di implementazione controllata e pronta per la produzione |
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Calcolare la piattaforma |
Dipende dal tipo di istanza selezionato e dalla disponibilità del provider |
Dipende dalle specifiche del server e dalle scelte di integrazione |
I processori AMD EPYC™ offrono un'elevata densità di core, capacità di memoria e I/O per carichi di lavoro di intelligenza artificiale, analisi e calcolo ad alte prestazioni (amd.com). |
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Posizione generale |
Utile per un accesso rapido e per la sperimentazione |
Utile quando il cliente possiede le competenze necessarie per progettare e gestire tutto in autonomia |
Una soluzione pratica per l'approvvigionamento di infrastrutture di IA sovrane e on-premise, basata su prestazioni, controllo e scalabilità |
Cosa significa in pratica l'IA sovrana
L'infrastruttura di IA sovrana è la base fisica e operativa che consente a un'organizzazione di gestire l'IA secondo le proprie regole. Offre ai team un maggiore controllo su dove vengono archiviati i dati, dove vengono addestrati o distribuiti i modelli, chi può accedere all'ambiente, come viene gestita la sicurezza e come le decisioni relative all'infrastruttura si allineano ai requisiti di conformità, residenza o alle politiche interne.
In termini pratici, un'infrastruttura sovrana per l'IA di solito comprende:
- Calcolo ad alte prestazioni per intelligenza artificiale, analisi, inferenza, preparazione dei dati e carichi di lavoro HPC
- Accelerazione GPU laddove l'addestramento, la messa a punto o l'inferenza su larga scala lo richiedono
- Archiviazione veloce progettata per alimentare pipeline di intelligenza artificiale ad alto consumo di dati
- Reti a bassa latenza e ad alta larghezza di banda
- Gestione sicura dell'infrastruttura e verificabilità
- Alimentazione, raffreddamento e progettazione a livello di rack per sistemi di intelligenza artificiale ad alta densità
- Definizione chiara delle tempistiche di aggiornamento, della pianificazione della capacità e del supporto durante l'intero ciclo di vita
Hammer Stack si posiziona proprio in risposta a questa esigenza. È progettato per aiutare le organizzazioni a controllare dove vengono addestrati e distribuiti i modelli di intelligenza artificiale, a proteggere la proprietà intellettuale e a soddisfare i requisiti normativi o di residenza.
Ciò non significa che ogni carico di lavoro debba tornare on-premise. Molte organizzazioni continueranno a utilizzare il cloud per picchi di capacità, applicazioni SaaS, collaborazione o carichi di lavoro non sensibili. Il vero cambiamento consiste nel orientarsi verso una migliore distribuzione dei carichi di lavoro: eseguire ciascun carico di lavoro dove ha più senso in termini di prestazioni, costi, governance e controllo.
Hammer Stack supporta questa visione ibrida. È progettato per carichi di lavoro di intelligenza artificiale che vanno oltre la fase di proof of concept, requisiti di sovranità dei dati, prevedibilità dei costi e supporto di soluzioni end-to-end, pur riconoscendo che non tutti i clienti migreranno completamente dal cloud.
Perché approvvigionarsi tramite Hammer Stack?
L'approvvigionamento di infrastrutture per l'IA può essere complesso, poiché il carico di lavoro raramente viene gestito efficacemente da un singolo componente. Un processore potente non è sufficiente se il livello di archiviazione non è in grado di fornire i dati rapidamente. Le GPU possono rimanere sottoutilizzate se la potenza di calcolo dell'host, la larghezza di banda della memoria, l'I/O, la rete o la progettazione termica non sono adeguate. Un prototipo può funzionare in un ambiente di test, ma incontrare difficoltà quando viene implementato in produzione.
Hammer Stack è stato progettato per evitare questo problema riunendo i principali livelli infrastrutturali. La presentazione ufficiale descrive Hammer Stack come una piattaforma AI on-premise che combina processori AMD EPYC™, GPU e rete NVIDIA, storage VDURA, gestione dell'alimentazione APC e supporto per il raffreddamento a liquido in un design a livello di rack. (itbrief.co.uk)
Questo approccio a livello di rack è fondamentale. Allontana i clienti dalle "architetture accidentali", in cui le singole decisioni infrastrutturali vengono prese in modo isolato e testate correttamente solo quando il sistema è già sotto pressione. Al contrario, Hammer Stack offre ai partner un metodo più strutturato per definire, configurare e fornire infrastrutture pronte per l'IA.
Hammer Distribution offre inoltre una più ampia capacità di approvvigionamento per l'intera infrastruttura. Hammer descrive il suo approccio alle tecnologie server e di intelligenza artificiale come consultivo, con architetti di soluzioni che valutano le priorità del cliente in modo che l'infrastruttura possa essere adattata alle esigenze specifiche, dalla personalizzazione a livello di componente all'implementazione su scala rack. (hammerdistribution.com)
Per i partner che aiutano i clienti a valutare l'IA sovrana, Hammer Stack offre un percorso più chiaro per reperire infrastrutture IA on-premise validate, basate su processori AMD EPYC™, per il posizionamento dei carichi di lavoro e per il controllo a lungo termine.
Perché i processori AMD EPYC™ sono importanti per l'intelligenza artificiale sovrana
I processori AMD EPYC™ forniscono le basi di calcolo per server per numerose infrastrutture predisposte all'IA, poiché i carichi di lavoro di IA dipendono da molto più che dalle sole prestazioni dell'acceleratore. Preparazione dei dati, orchestrazione, inferenza, attività di database, pre-elaborazione, post-elaborazione, virtualizzazione, funzioni di sicurezza e alimentazione della GPU impongono tutte elevate esigenze al livello del processore.
Secondo la panoramica sui processori AMD EPYC™ serie 9005, questi offrono fino a 192 core, fino a 384 thread, fino a 160 linee PCIe® 5.0, 12 canali di memoria DDR5, fino a 6 TB di capacità di memoria e fino a 384 MB di cache L3. (amd.com)
Per l'IA on-premise, queste capacità sono importanti per diversi motivi. L'elevata densità di core supporta carichi di lavoro paralleli, virtualizzazione, servizi dati, inferenza, analisi e consolidamento della piattaforma. Una solida capacità di memoria è preziosa per pipeline ad alta intensità di dati come l'ingegneria delle funzionalità, la trasformazione dei dati e l'analisi dei grafi. Un'ampia connettività I/O consente di collegare GPU, storage NVMe e reti ad alta velocità senza creare colli di bottiglia evitabili.
I processori AMD EPYC™ supportano anche la progettazione di infrastrutture orientate alla sicurezza tramite AMD Infinity Guard, un insieme di tecnologie di sicurezza progettate per proteggere dati e infrastrutture. La documentazione di AMD fa inoltre riferimento ad AMD Secure Processor, un sottosistema di sicurezza dedicato che stabilisce una radice di fiducia hardware. (amd.com)
La strategia di comunicazione di Hammer, incentrata su AMD, posiziona i processori AMD EPYC™ come fondamento di calcolo all'interno di Hammer Stack per ambienti di intelligenza artificiale sovrani progettati per offrire prestazioni, sicurezza e controllo ottimali. Questo permette ai partner di supportare i clienti che necessitano di mantenere i carichi di lavoro di intelligenza artificiale più vicini ai propri dati, ridurre la dipendenza dal cloud pubblico e scalare in base alle reali esigenze aziendali.
Casi d'uso più adatti e segnali di acquisto
Hammer Stack è particolarmente rilevante quando i carichi di lavoro di intelligenza artificiale diventano troppo importanti, troppo sensibili o troppo costosi per essere lasciati interamente nel cloud pubblico. Ciò include le organizzazioni che passano dalla fase di proof of concept alla produzione, i clienti con bollette cloud in aumento, le aziende che devono affrontare le richieste di sovranità dei dati e i team che necessitano di prestazioni prevedibili per carichi di lavoro ad alta intensità di dati.
Tra i casi d'uso più comuni si annoverano:
- Piattaforme private di IA
- Generazione potenziata dal recupero
- Informatore di intelligenza artificiale
- Accelerazione dell'analisi
- Pipeline di dati ad alte prestazioni
- Messa a punto del modello
- simulazione ingegneristica
- Miscelazione dei dati
- Supporto decisionale basato sull'intelligenza artificiale
- Carichi di lavoro correlati all'HPC
- Piattaforme di dati sovrane per ambienti regolamentati
La messaggistica di inferenza AI di AMD per le CPU server AMD EPYC™ 9005 è particolarmente rilevante per i modelli di piccole e medie dimensioni, che possono essere implementati on-premise o nel cloud. (amd.com)
Il cliente ideale non è solitamente colui che chiede genericamente "hardware per l'IA", bensì colui che descrive un vincolo aziendale concreto: i dati non possono uscire da un ambiente controllato, i costi del cloud sono sempre più difficili da prevedere, la latenza influisce sui risultati, i requisiti di conformità si fanno più stringenti, oppure una prova di concetto di IA deve ora diventare un servizio di produzione supportato.
I partner possono avviare questa conversazione ponendo le seguenti domande:
- Quali carichi di lavoro di intelligenza artificiale stanno passando dalla fase di prova alla produzione?
- Dove si trovano attualmente i dati?
- Quali set di dati non possono uscire dall'organizzazione, dal paese o dall'ambiente approvato?
- Si avvicinano le date di rinnovo dei contratti cloud o gli impegni di prenotazione?
- Quali carichi di lavoro sono influenzati dalla latenza, dal trasferimento dei dati o da costi imprevedibili?
- Qual è il livello di accelerazione GPU effettivamente necessario?
- Quali sono i requisiti di sicurezza, di audit e operativi?
- Il cliente necessita di investimenti in conto capitale (CapEx), leasing o finanziamento in abbonamento?
I materiali della campagna Hammer Stack incoraggiano i partner a iniziare la conversazione con i clienti partendo dai rinnovi dei contratti cloud, dal posizionamento dei carichi di lavoro e dal controllo dei dati. Sottolineano inoltre la spesa per il cloud, le date di rinnovo, la posizione dei dati dei clienti, i carichi di lavoro influenzati dalla latenza e la revisione della strategia cloud da parte dei clienti come aree di approfondimento importanti.
In definitiva: dove reperire un'infrastruttura AI on-premise?
Affidatevi a un partner che conosca a fondo l'intera architettura AI, non solo l'elenco dei componenti hardware.
Per un'IA sovrana e un'infrastruttura IA on-premise pronta per la produzione, Hammer Stack offre una soluzione chiara. Riunisce componenti infrastrutturali validati, supporto specializzato e un approccio a livello di rack progettato per carichi di lavoro IA che richiedono prestazioni, controllo e sovranità dei dati. Grazie ai processori AMD EPYC™ a livello di elaborazione, le organizzazioni possono costruire una solida base per l'inferenza IA, i carichi di lavoro ad alta intensità di dati, l'analisi, l'HPC e i sistemi IA con supporto GPU.
La domanda "dove reperire un'infrastruttura AI on-premise?" è in realtà una questione di fiducia, controllo ed esecuzione. Hammer Stack risponde a questa domanda offrendo a partner e clienti un modo pratico per passare dalle ambizioni in ambito AI a un'implementazione controllata e pronta per la produzione.
Domande frequenti: IA sovrana e infrastruttura IA on-premise
Dove reperire un'infrastruttura AI on-premise?
Per le organizzazioni e i partner alla ricerca di una piattaforma controllata e predisposta per l'intelligenza artificiale, Hammer Stack rappresenta una valida soluzione di approvvigionamento. Combina i processori AMD EPYC™ con tecnologie infrastrutturali complementari e le competenze specialistiche di Hammer in materia di progettazione, configurazione, supporto e finanziamento.
Che cos'è un'infrastruttura sovrana per l'IA?
Un'infrastruttura di IA sovrana offre a un'organizzazione un maggiore controllo su dove risiedono i dati, i modelli e i carichi di lavoro di IA, chi può accedervi, come vengono gestiti e quali dipendenze infrastrutturali sono accettabili.
Perché utilizzare i processori AMD EPYC™ per l'intelligenza artificiale on-premise?
I processori AMD EPYC™ offrono un'elevata densità di core, una solida capacità di memoria, un'ampia connettività I/O e funzionalità di sicurezza di livello enterprise, risultando quindi particolarmente adatti per l'inferenza AI, l'analisi dati, la preparazione dei dati, la virtualizzazione, l'HPC e le infrastrutture host GPU.
L'intelligenza artificiale sovrana implica che tutto debba essere installato in locale?
No. L'IA sovrana riguarda il controllo e l'allocazione appropriata dei carichi di lavoro. Alcuni carichi di lavoro possono rimanere nel cloud, mentre i carichi di lavoro di IA sensibili, critici in termini di latenza, sensibili ai costi o regolamentati potrebbero essere più adatti a un'infrastruttura on-premise o ibrida.
Hammer Stack è adatto solo a progetti di addestramento di intelligenza artificiale su larga scala?
No. Hammer Stack è rilevante per una vasta gamma di casi d'uso dell'IA, tra cui inferenza, analisi, pipeline di archiviazione ad alte prestazioni, carichi di lavoro abilitati per GPU, piattaforme IA private e clienti che passano dalla fase di proof of concept alla produzione.
Come dovrebbe iniziare un'azienda a pianificare un'infrastruttura di intelligenza artificiale on-premise?
Inizia mappando i carichi di lavoro, i set di dati, i requisiti di conformità, le esigenze di latenza, la spesa per il cloud, le date di rinnovo, la crescita prevista del modello e le esigenze di supporto. Da lì, Hammer può aiutare i partner a definire un approccio infrastrutturale adeguato basato sui processori AMD EPYC™ e sull'ecosistema Hammer Stack più ampio.
