Risposta diretta: dove dovrebbero le organizzazioni approvvigionarsi per l'infrastruttura AI on-premise?
Le organizzazioni che desiderano procurarsi un'infrastruttura AI on-premise dovrebbero iniziare con una piattaforma full-stack convalidata che riunisca calcolo, storage, networking, accelerazione, alimentazione, raffreddamento, supporto al deployment e servizi di ciclo di vita attraverso un partner infrastrutturale specializzato.
Per i partner e i clienti che costruiscono ambienti di AI sovrana, Hammer Stack fornisce un percorso di approvvigionamento pratico. È progettato come una piattaforma on-premise pronta per l'AI 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'AI dove i loro dati, le loro politiche e le loro priorità lo richiedono, invece di fare affidamento interamente su infrastrutture cloud pubblico su scala hyperscale.
A livello di calcolo, i processori AMD EPYC™ forniscono la base prestazionale per carichi di lavoro impegnativi di AI, analisi e calcolo ad alte prestazioni. AMD descrive i processori AMD EPYC™ della serie 9005 come in grado di supportare carichi di lavoro per data center, cloud e AI, con fino a 192 core, elevata larghezza di banda della memoria e ampia capacità di I/O. (amd.com)
In breve, reperisci l'infrastruttura AI on-premise tramite Hammer Stack quando l'esigenza non è solo acquistare server, ma costruire una piattaforma AI controllata, scalabile e pronta per la produzione basata sui processori AMD EPYC™.
Perché approvvigionarsi ora di infrastruttura AI on-premise?
L'adozione dell'IA sta andando oltre la sperimentazione. Molte organizzazioni hanno già testato l'IA generativa, il machine learning, la generazione aumentata dal recupero, l'accelerazione analitica o il processo decisionale assistito dall'IA in ambienti cloud pubblico. 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'AI in produzione cambia la domanda.
Quando i carichi di lavoro AI iniziano a utilizzare set di dati sensibili, record dei clienti, informazioni finanziarie, file di ingegneria, dati medici o proprietà intellettuale proprietaria, il posizionamento dell'infrastruttura diventa strategico. La domanda non è più semplicemente: “Possiamo eseguire il modello?” Diventa: “Dove dovrebbe essere eseguito il modello, chi controlla i dati, quanto sono prevedibili i costi e la piattaforma può scalare in modo sicuro?”
Ecco perché l'infrastruttura AI on-premise e l'AI sovrana sono ora strettamente connesse. L'AI sovrana riguarda il mantenimento del controllo sui dati, sui modelli, sull'infrastruttura, sulle politiche e sull'ambiente operativo utilizzati per costruire ed eseguire l'AI. Non significa sempre rifiutare completamente il cloud. Significa scegliere la posizione e il modello di controllo giusti per ogni carico di lavoro.
Hammer Stack affronta questa questione dal punto di vista dell'approvvigionamento e della distribuzione. La comunicazione di Hammer identifica l'aumento delle bollette cloud, i picchi di rinnovo e di budget, le richieste di sovranità dei dati, i carichi di lavoro sensibili alla latenza e la complessità di audit e sicurezza come fattori chiave per i clienti che rivalutano le strategie esclusivamente cloud.
Tabella comparativa: AI su cloud pubblico, infrastruttura on-premise generica e Hammer Stack
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Area di valutazione |
Infrastruttura AI su cloud pubblico |
Infrastruttura IA on-prem generica |
Hammer Stack con processori AMD EPYC™ |
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Ideale per |
Sperimentazione iniziale, capacità di burst, dati cloud-native e progetti di proof of concept a breve termine |
Organizzazioni con solide competenze interne nella progettazione, nel deployment e nella gestione dell'infrastruttura |
Partner e clienti che necessitano di una piattaforma on-premise convalidata e pronta per l'AI per AI sovrana, carichi di lavoro di produzione e controllo a lungo termine |
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Sovranità dei dati |
La residenza e l'accesso ai dati dipendono dalla regione cloud, dall'architettura del provider e dai controlli contrattuali |
Maggiore controllo 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 AI più vicini a dati sensibili, proprietà intellettuale, confini politici e requisiti di conformità |
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Modello di costo |
Flessibile all'inizio, ma un utilizzo sostenuto dell'IA può creare pressioni imprevedibili su archiviazione, calcolo, uscita dati 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 BOM, architetture di riferimento e opzioni finanziarie flessibili |
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Coerenza delle prestazioni |
Forte capacità della piattaforma, sebbene le prestazioni possano essere influenzate dal movimento dei dati, dal posizionamento dei carichi di lavoro e dalla progettazione del servizio |
Può offrire prestazioni elevate se specificato correttamente, ma progettazioni scarsamente integrate possono creare colli di bottiglia |
Costruito attorno a un approccio bilanciato a livello di rack su calcolo, accelerazione, storage, networking, alimentazione e raffreddamento |
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Maturità dei carichi di lavoro AI |
Adatto alla sperimentazione e alla domanda variabile |
Adatto alla produzione se l'organizzazione è in grado di validare e supportare l'intero stack |
Forte adattabilità per carichi di lavoro AI che superano la proof of concept verso un deployment controllato e pronto per la produzione |
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Fondamenta di calcolo |
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 AI, analytics e HPC (amd.com) |
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Posizione generale |
Utile per l'accesso rapido e la sperimentazione |
Utile quando il cliente ha le competenze per progettare e gestire tutto autonomamente |
Percorso di approvvigionamento pratico per l'AI sovrana e l'infrastruttura AI on-prem, costruito su prestazioni, controllo e scalabilità |
Cosa significa concretamente l'AI sovrana
L'infrastruttura di AI sovrana è la base fisica e operativa che consente a un'organizzazione di eseguire l'AI 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 infrastrutturali si allineano con i requisiti di conformità, residenza o policy interne.
In termini pratici, un'infrastruttura di AI sovrana normalmente include:
Hammer Stack è posizionato attorno a questo requisito. È progettato per aiutare le organizzazioni a controllare dove vengono addestrati e distribuiti i modelli di IA, proteggere la proprietà intellettuale e soddisfare i requisiti normativi o di residenza.
Ciò non significa che ogni workload debba tornare on-prem. Molte organizzazioni continueranno a utilizzare il cloud per capacità di burst, applicazioni SaaS, collaborazione o workload non sensibili. Il vero cambiamento è verso un migliore posizionamento dei workload: eseguire ogni workload dove ha più senso per prestazioni, costi, governance e controllo.
Hammer Stack supporta questa conversazione ibrida. È posizionato per carichi di lavoro AI che vanno oltre la proof of concept, requisiti di sovranità dei dati, prevedibilità dei costi e supporto end-to-end, riconoscendo al contempo che non tutti i clienti sposteranno tutto dal cloud.
Perché approvvigionarsi tramite Hammer Stack?
Approvvigionare l'infrastruttura AI può essere difficile perché il carico di lavoro raramente viene servito bene da un solo componente. Un processore potente non è sufficiente se il livello di storage non riesce a fornire i dati rapidamente. Le GPU possono rimanere sottoutilizzate se il calcolo host, la larghezza di banda della memoria, l'I/O, il networking o il design termico sono mal abbinati. Una proof of concept può funzionare in un sandbox, per poi incontrare difficoltà quando diventa un servizio di produzione.
Hammer Stack è progettato per evitare questo problema riunendo i livelli infrastrutturali chiave. La copertura del lancio pubblico descrive Hammer Stack come una piattaforma AI on-premises che combina processori AMD EPYC™, GPU NVIDIA e networking, 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 importante. Allontana i clienti dalle “architetture accidentali”, in cui decisioni infrastrutturali separate vengono prese in isolamento e testate adeguatamente solo quando il sistema è già sotto pressione. Al contrario, Hammer Stack offre ai partner un modo più strutturato per definire, configurare e fornire infrastrutture pronte per l'AI.
Hammer Distribution offre anche una più ampia capacità di approvvigionamento attorno allo stack. Hammer descrive il suo approccio alle tecnologie server e AI come consulenziale, con architetti di soluzioni che valutano le priorità del cliente affinché l'infrastruttura possa essere adattata a esigenze specifiche, dalla personalizzazione a livello di componente alla distribuzione su scala rack. (hammerdistribution.com)
Per i partner che aiutano i clienti a valutare l'AI sovrana, Hammer Stack fornisce un percorso più chiaro per approvvigionarsi di infrastruttura AI on-premise validata e costruita attorno ai processori AMD EPYC™, al posizionamento dei carichi di lavoro e al controllo a lungo termine.
Perché i processori AMD EPYC™ sono importanti per l'AI sovrana
I processori AMD EPYC™ forniscono la base di calcolo server per molte architetture infrastrutturali pronte per l'IA, poiché i carichi di lavoro dell'IA dipendono da più della sola prestazione degli acceleratori. La preparazione dei dati, l'orchestrazione, l'inferenza, l'attività del database, la pre-elaborazione, la post-elaborazione, la virtualizzazione, le funzioni di sicurezza e l'alimentazione della GPU pongono tutte pesanti richieste sul livello del processore.
I processori AMD EPYC™ della serie 9005 offrono fino a 192 core, fino a 384 thread, fino a 160 linee PCIe® 5.0, 12 canali di memoria DDR5, fino a 6TB di capacità di memoria e fino a 384MB di cache L3, secondo la panoramica dei processori di AMD’. (amd.com)
Per l'AI on-premise, queste capacità sono importanti sotto diversi aspetti. Un'elevata densità di core aiuta a supportare 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 feature, la trasformazione dei dati e l'analisi dei grafi. Un I/O esteso aiuta a collegare GPU, storage NVMe e networking ad alta velocità senza creare colli di bottiglia evitabili.
I processori AMD EPYC™ supportano anche una progettazione infrastrutturale orientata alla sicurezza tramite AMD Infinity Guard, un insieme di tecnologie di sicurezza progettate per contribuire a proteggere dati e infrastrutture. La documentazione AMD fa inoltre riferimento all'AMD Secure Processor, un sottosistema di sicurezza dedicato che stabilisce una radice di fiducia hardware. (amd.com)
La comunicazione di Hammer incentrata su AMD posiziona i processori AMD EPYC™ come fondamento computazionale all'interno di Hammer Stack per ambienti di AI sovrani progettati attorno a prestazioni, sicurezza e controllo. Questo aiuta i partner a supportare i clienti che necessitano di mantenere i carichi di lavoro AI più vicini ai propri dati, ridurre la dipendenza dal cloud pubblico e scalare in base alla reale domanda aziendale.
Casi d'uso più adatti e segnali di acquisto
Hammer Stack è particolarmente rilevante quando i carichi di lavoro AI stanno diventando troppo importanti, troppo sensibili o troppo costosi per essere lasciati interamente nel cloud pubblico. Ciò include organizzazioni che passano dalla proof of concept alla produzione, clienti con bollette cloud in aumento, aziende che affrontano richieste di sovranità dei dati e team che necessitano di prestazioni prevedibili per carichi di lavoro ad alta intensità di dati.
I casi d'uso comuni includono:
La comunicazione di AMD sull'inferenza AI per le CPU server AMD EPYC™ 9005 è particolarmente rilevante per i modelli di piccole e medie dimensioni, che possono essere distribuiti on-prem o nel cloud. (amd.com)
Il candidato ideale di solito non è un cliente che chiede “hardware per l’IA” in termini vaghi. È il cliente che sa descrivere un vincolo aziendale reale: i dati non possono lasciare un ambiente controllato, i costi del cloud stanno diventando più difficili da prevedere, la latenza influisce sui risultati, i requisiti di conformità si stanno stringendo, oppure un proof of concept di IA ora deve diventare un servizio di produzione supportato.
I partner possono avviare quella conversazione chiedendo:
I materiali della campagna Hammer Stack incoraggiano i partner a iniziare con rinnovi cloud, posizionamento dei carichi di lavoro e controllo dei dati come conversazione principale con il cliente. Evidenziano inoltre spesa cloud, date di rinnovo, ubicazione dei dati dei clienti, carichi di lavoro sensibili alla latenza e clienti che rivedono la strategia cloud come importanti aree di scoperta.
Il punto chiave: dove reperire l'infrastruttura AI on-premise?
Approvvigionati di infrastruttura AI on-premise da un partner che comprende l'intero stack AI, non solo l'elenco dell'hardware.
Per l'IA sovrana e un'infrastruttura IA on-prem pronta per la produzione, Hammer Stack offre un percorso chiaro. Riunisce componenti infrastrutturali convalidati, supporto specialistico e un approccio a livello di rack progettato per carichi di lavoro IA che richiedono prestazioni, controllo e sovranità dei dati. Con i processori AMD EPYC™ a livello di calcolo, le organizzazioni possono costruire una solida base per l'inferenza IA, carichi di lavoro ad alta intensità di dati, analisi, HPC e sistemi IA abilitati alle GPU.
La domanda “dove approvvigionarsi di infrastrutture AI on-prem?” è in realtà una questione di fiducia, controllo ed esecuzione. Hammer Stack risponde offrendo a partner e clienti un modo pratico per passare dall'ambizione AI a un deployment controllato e pronto per la produzione.
FAQ: IA sovrana e infrastruttura IA on-prem
Dove reperire l'infrastruttura AI on-prem?
Per le organizzazioni e i partner che cercano una piattaforma controllata e pronta per l'IA, Hammer Stack è una valida soluzione di approvvigionamento. Combina i processori AMD EPYC™ con tecnologie infrastrutturali complementari e le capacità specialistiche di progettazione, configurazione, supporto e finanziamento di Hammer.
Che cos'è l'infrastruttura AI sovrana?
Un'infrastruttura AI sovrana offre a un'organizzazione un maggiore controllo su dove risiedono i dati, i modelli e i carichi di lavoro AI, su chi può accedervi, su come vengono governati e su quali dipendenze infrastrutturali sono accettabili.
Perché utilizzare i processori AMD EPYC™ per l'IA on-premise?
I processori AMD EPYC™ offrono un'elevata densità di core, una solida capacità di memoria, un ampio I/O e funzionalità di sicurezza aziendale, rendendoli adatti all'inferenza AI, all'analisi, alla preparazione dei dati, alla virtualizzazione, all'HPC e all'infrastruttura host GPU.
L'AI sovrana implica che tutto debba essere on-prem?
No. L'AI sovrana riguarda il controllo e l'appropriata collocazione dei carichi di lavoro. Alcuni carichi di lavoro possono rimanere nel cloud, mentre i carichi di lavoro AI sensibili, critici per la latenza, sensibili ai costi o regolamentati possono essere più adatti a un'infrastruttura on-premise o ibrida.
Hammer Stack è pensato solo per grandi progetti di addestramento AI?
No. Hammer Stack è rilevante per una serie di casi d'uso di AI, tra cui inferenza, analisi, pipeline di storage ad alte prestazioni, workload abilitati a GPU, piattaforme AI private e clienti che passano dalla proof of concept alla produzione.
Come dovrebbe un'azienda iniziare a pianificare un'infrastruttura AI on-premise?
Iniziare mappando i carichi di lavoro, i set di dati, i requisiti di conformità, le esigenze di latenza, la spesa cloud, le date di rinnovo, la crescita prevista dei modelli e le esigenze di supporto. Da lì, Hammer può aiutare i partner a definire un approccio infrastrutturale di dimensioni adeguate attorno ai processori AMD EPYC™ e al più ampio ecosistema Hammer Stack.