Sovranità dei dati, infrastrutture predisposte per l'IA e soluzioni di infrastruttura per l'IA con Hammer Stack e processori AMD EPYC™

Risposta diretta: cosa collega la sovranità dei dati, l'infrastruttura predisposta per l'IA e le soluzioni di infrastruttura per l'IA?

La sovranità dei dati, l'infrastruttura predisposta per l'IA e le soluzioni infrastrutturali per l'IA sono ora parte integrante di un'unica decisione strategica. Le organizzazioni non hanno bisogno solo di accedere agli strumenti di IA, ma anche di controllare dove risiedono i dati, come vengono eseguiti i carichi di lavoro di IA, come si adatta l'infrastruttura e come vengono protette le informazioni sensibili.

Per i partner e i clienti che creano ambienti di intelligenza artificiale controllati, Hammer Stack offre una soluzione pratica per un'infrastruttura pronta per l'IA. Si posiziona come una piattaforma on-premise completamente integrata, progettata per offrire prestazioni di livello cloud senza dipendenza da hyperscaler, aiutando le organizzazioni a eseguire l'IA dove i loro dati, le loro policy e le loro priorità lo richiedono. Hammer descrive Hammer Stack come un modulo di infrastruttura AI sovrano a livello di rack, validato e costruito per prestazioni, controllo e scalabilità sostenibile. (hammerdistribution.com)

A livello di elaborazione, i processori AMD EPYC™ forniscono le basi per i carichi di lavoro aziendali, cloud e di intelligenza artificiale più esigenti. AMD posiziona i processori AMD EPYC™ come una base ad alte prestazioni ed efficiente dal punto di vista energetico per l'intelligenza artificiale aziendale e i carichi di lavoro generici, mentre i processori AMD EPYC™ di quinta generazione sono specificamente progettati per accelerare i carichi di lavoro dei data center, del cloud e dell'intelligenza artificiale. (amd.com)

In sintesi: la sovranità dei dati definisce i requisiti di controllo, l'infrastruttura predisposta per l'IA fornisce la piattaforma e Hammer Stack con processori AMD EPYC™ offre ai partner un modo più chiaro per fornire soluzioni pratiche di infrastruttura per l'IA.

Perché la sovranità dei dati è ora una questione infrastrutturale legata all'IA

In passato, la sovranità dei dati veniva discussa principalmente in termini di conformità, residenza e luogo di archiviazione. L'intelligenza artificiale ha cambiato tutto questo. Una volta che le organizzazioni iniziano ad addestrare, ottimizzare o eseguire inferenze su set di dati sensibili, la sovranità diventa parte integrante dell'intera discussione sull'infrastruttura.

I carichi di lavoro dell'IA spesso dipendono da dati dei clienti, dati regolamentati, telemetria operativa, informazioni finanziarie, dati di ricerca, proprietà intellettuale o informazioni specifiche di settore che non possono essere semplicemente spostate altrove. Se questi dati risiedono in un ambiente mentre l'elaborazione si trova altrove, le organizzazioni possono trovarsi ad affrontare problemi di costi, governance, latenza e sicurezza.

Il posizionamento di Hammer Stack identifica chiaramente questo problema. Con la crescita dei dataset proprietari, questi possono rimanere vincolati agli ecosistemi degli hyperscaler, creando una separazione fisica tra dati ed elaborazione che porta a colli di bottiglia e a un controllo più debole. Hammer Stack risponde offrendo alle organizzazioni la possibilità di controllare dove vengono addestrati e distribuiti i modelli, proteggendo al contempo la proprietà intellettuale e supportando i requisiti normativi o di residenza.

Ciò non significa che ogni carico di lavoro debba essere spostato dal cloud. Il cloud pubblico può ancora essere adatto per la sperimentazione, gli strumenti SaaS, i picchi di capacità o i carichi di lavoro non sensibili. L'infrastruttura AI on-premise diventa più interessante quando la località dei dati, la privacy, la latenza, la tracciabilità, la prevedibilità dei costi e il controllo operativo sono fattori determinanti.

Quali sono i requisiti per rendere un'infrastruttura pronta all'intelligenza artificiale?

Un'infrastruttura predisposta per l'IA non è semplicemente un server con un acceleratore collegato. Si tratta di una piattaforma bilanciata progettata per supportare l'intero flusso di lavoro dell'IA: acquisizione dei dati, preparazione, esecuzione del modello, inferenza, accesso all'archiviazione, rete, sicurezza, monitoraggio e gestione del ciclo di vita.

Una soluzione infrastrutturale realmente predisposta per l'IA necessita di:

• Calcolo per inferenza, analisi, orchestrazione ed elaborazione dati
• Accelerazione GPU laddove l'addestramento, la messa a punto o l'inferenza su larga scala lo richiedono
• Archiviazione ad alta velocità per pipeline di intelligenza artificiale ad alta intensità di dati
• Reti veloci per ridurre i colli di bottiglia tra elaborazione, archiviazione e utenti
• Alimentazione e raffreddamento progettati per sistemi di intelligenza artificiale ad alta densità
• Controlli di sicurezza e governance allineati all'utilizzo dei dati sensibili
• Supporto all'implementazione, analisi dell'architettura di riferimento e pianificazione del ciclo di vita

Hammer Stack è progettato per soddisfare questo requisito di integrazione completa. Hammer lo descrive come una combinazione di processori AMD EPYC™, GPU e reti NVIDIA, storage ad alte prestazioni VDURA e supporto da parte di società di consulenza specializzate in IA. Si propone inoltre come un'estensione fisica dell'ecosistema Hammer AI Works, fornendo la solida base hardware necessaria per scalare le iniziative di IA validate e portarle in produzione. (hammerdistribution.com)

Questa è la differenza tra acquistare componenti e reperire soluzioni di infrastruttura per l'IA. I singoli componenti possono sembrare potenti, ma un'infrastruttura predisposta per l'IA deve funzionare come un sistema.

Tabella comparativa: infrastruttura AI standard vs infrastruttura sovrana predisposta per l'IA

Perché Hammer Stack e i processori AMD EPYC™ soddisfano i requisiti

Spesso si parla di infrastrutture per l'IA come se la GPU fosse l'unico componente rilevante. Negli ambienti di produzione, questa visione è troppo riduttiva. I flussi di lavoro dell'IA includono trasformazione dei dati, pre-elaborazione, post-elaborazione, orchestrazione, virtualizzazione, attività di database, funzioni di sicurezza, gestione dello storage e alimentazione della GPU. Tutti questi processi dipendono fortemente dalle prestazioni della CPU del server.

I processori AMD EPYC™ sono particolarmente adatti a questo ruolo. AMD afferma che i processori AMD EPYC™ 9005 sono progettati specificamente per accelerare i carichi di lavoro di data center, cloud e intelligenza artificiale, fornendo al contempo una solida base ad alte prestazioni ed efficiente dal punto di vista energetico per l'intelligenza artificiale aziendale e i carichi di lavoro generici. (amd.com)

Questo è importante perché non tutti i carichi di lavoro di IA richiedono la stessa architettura infrastrutturale. Alcuni flussi di lavoro di inferenza, analisi, raccomandazione, apprendimento automatico classico, analisi di grafi e generazione aumentata tramite recupero possono trarre vantaggio da un'infrastruttura CPU con un elevato numero di core. Casi d'uso più complessi come addestramento, fine-tuning o bassa latenza potrebbero richiedere un'accelerazione dedicata. In questi sistemi, i processori AMD EPYC™ forniscono la base CPU che consente all'intera piattaforma di spostare, gestire ed elaborare i dati in modo efficiente.

Hammer Stack integra questa base di processori in una soluzione infrastrutturale AI più ampia. Allinea elaborazione, accelerazione, archiviazione, rete, alimentazione, raffreddamento e supporto, consentendo ai partner di progettare in base ai requisiti reali dei carichi di lavoro anziché a supposizioni. La strategia di comunicazione di Hammer, focalizzata su AMD, posiziona i processori AMD EPYC™ come parte integrante di Hammer Stack, aiutando i partner a supportare ambienti AI on-premise progettati per la sovranità dei dati, le prestazioni, il controllo, l'elevata densità di core, la larghezza di banda della memoria e carichi di lavoro AI, analitici e HPC scalabili.

Roadmap per l'infrastruttura pronta per l'IA e errori comuni

Un'infrastruttura predisposta per l'intelligenza artificiale funziona al meglio quando viene pianificata in base al carico di lavoro, non alle ultime tendenze hardware.

Una tabella di marcia pratica dovrebbe seguire quattro fasi:

• Definire il carico di lavoro: identificare quali progetti di intelligenza artificiale sono sperimentali, quali stanno passando alla fase di produzione e quali dipendono da dati sensibili o regolamentati.
• Mappare i dati: comprendere dove risiedono i dati, dove possono essere spostati e quali requisiti di residenza, conformità o audit si applicano.
• Scegli il modello di posizionamento: decidi quali carichi di lavoro appartengono al cloud pubblico, quali on-premise e quali necessitano di un approccio ibrido.
• Realizzare la piattaforma completa: allineare elaborazione, archiviazione, rete, accelerazione, alimentazione, raffreddamento, sicurezza e supporto del ciclo di vita.

Gli errori più comuni si verificano solitamente quando le organizzazioni saltano uno di questi passaggi. Il primo errore è presumere che la predisposizione all'IA inizi e finisca con la capacità delle GPU. Gli acceleratori sono importanti, ma l'IA in produzione dipende dalla piattaforma completa. Il secondo errore è separare la strategia dei dati dalla strategia dell'infrastruttura. Se i dati devono rimanere in un ambiente controllato, la progettazione dell'infrastruttura deve riflettere questa esigenza fin dall'inizio. Il terzo errore è considerare l'infrastruttura di prova come se supportasse automaticamente l'IA in produzione.

Hammer Stack è stato sviluppato proprio per affrontare questa sfida. Offre ai partner un percorso più strutturato per accompagnare i clienti oltre gli ambienti proof-of-concept frammentati, verso un'infrastruttura sovrana e pronta per la produzione. La comunicazione relativa alla campagna di Hammer Stack evidenzia inoltre la pressione sul cloud pubblico, l'aumento dei costi su larga scala, 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 determinanti per un'infrastruttura on-premise pronta per l'IA.

Quando le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione soluzioni di infrastruttura AI sovrana?

Le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione soluzioni di infrastruttura AI sovrana quando l'IA diventa operativamente importante, commercialmente sensibile o difficile da gestire tramite il solo cloud pubblico.

I segnali di acquisto più comuni includono:

• I progetti di intelligenza artificiale stanno passando dalla fase di prova alla produzione
• Per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale sono necessari dati sensibili o regolamentati
• Le bollette del cloud, le date di rinnovo o i costi di trasferimento dei dati stanno diventando sempre più difficili da prevedere
• I carichi di lavoro sensibili alla latenza devono essere eseguiti in prossimità di utenti, sistemi o dati
• I clienti necessitano di controlli più chiari in materia di audit, sicurezza o residenza
• I team interni desiderano un maggiore controllo sul ciclo di vita dell'infrastruttura e sulle tempistiche di aggiornamento
• Le piattaforme di intelligenza artificiale esistenti sono limitate dalla frammentazione delle risorse di calcolo, archiviazione e rete
• I partner necessitano di un metodo ripetibile per progettare, fornire e supportare infrastrutture di intelligenza artificiale

Il cliente ideale non è necessariamente quello che chiede "hardware per l'IA". È piuttosto l'organizzazione che chiede come eseguire l'IA più vicino ai propri dati, come andare oltre la fase di proof of concept, come ridurre la dipendenza o come rendere l'infrastruttura di IA commercialmente sostenibile.

Come i partner possono posizionare Hammer Stack

Per i partner di canale, Hammer Stack offre un modo pratico per spostare la discussione dai singoli prodotti a soluzioni complete di infrastruttura per l'intelligenza artificiale.

I punti di partenza più solidi sono:

• Sovranità dei dati: dove risiedono i dati del cliente e dove possono essere trasferiti legalmente o operativamente?
• Prontezza all'IA: l'infrastruttura è progettata per l'IA in produzione o è solo una dimostrazione di fattibilità?
• Distribuzione dei carichi di lavoro: quali carichi di lavoro appartengono all'ambiente on-premise, quali dovrebbero rimanere nel cloud e quali necessitano di un modello ibrido?
• Equilibrio delle prestazioni: elaborazione, archiviazione, rete, alimentazione e raffreddamento sono progettati come un unico sistema?
• Controllo commerciale: i costi del cloud, i rinnovi e i piani di capacità sono prevedibili?
• Supporto per l'intero ciclo di vita: chi si occuperà della progettazione, configurazione, implementazione e assistenza della piattaforma?

Hammer Stack si inserisce in questo contesto perché non si presenta come un pacchetto hardware a sé stante. Fornisce la solida base hardware necessaria per scalare le iniziative di IA validate e portarle in produzione, con processori AMD EPYC™ a supporto del livello di calcolo per carichi di lavoro impegnativi di IA, analisi e HPC.

In sintesi: la sovranità dei dati richiede un'infrastruttura predisposta per l'intelligenza artificiale

La sovranità dei dati, le infrastrutture predisposte per l'IA e le soluzioni infrastrutturali per l'IA non dovrebbero essere trattate come argomenti separati. Sono tre componenti della stessa decisione strategica.

La sovranità dei dati definisce la necessità di controllo. Un'infrastruttura predisposta per l'IA fornisce la piattaforma per i carichi di lavoro di produzione. Le soluzioni di infrastruttura per l'IA riuniscono componenti, progettazione, supporto e modello commerciale, consentendo alle organizzazioni di passare dalla sperimentazione alla creazione di valore.

Hammer Stack offre a partner e clienti una soluzione pratica per reperire l'infrastruttura necessaria. Grazie ai processori AMD EPYC™ a livello di elaborazione, Hammer Stack supporta ambienti AI sovrani basati su prestazioni, controllo, scalabilità e affidabilità dell'infrastruttura a lungo termine.

Per le organizzazioni che si chiedono come rendere l'IA più sicura, più prevedibile e più pronta per la produzione, la risposta inizia con un'infrastruttura progettata appositamente.

Domande frequenti: sovranità dei dati, infrastrutture predisposte per l'IA e soluzioni di infrastruttura per l'IA

Che cos'è la sovranità dei dati nell'IA?

La sovranità dei dati nell'IA significa mantenere il controllo su dove risiedono i dati, i modelli e i carichi di lavoro dell'IA, chi può accedervi e come vengono gestiti. È particolarmente importante quando l'IA utilizza dati regolamentati, sensibili o proprietari.

Che cos'è un'infrastruttura predisposta per l'intelligenza artificiale?

Un'infrastruttura predisposta per l'IA è una piattaforma bilanciata progettata per supportare carichi di lavoro di intelligenza artificiale in termini di elaborazione, archiviazione, rete, accelerazione, alimentazione, raffreddamento, sicurezza e gestione del ciclo di vita. È pensata per l'utilizzo in produzione, non solo per la sperimentazione.

In che modo Hammer Stack supporta la sovranità dei dati?

Hammer Stack supporta la sovranità dei dati fornendo alle organizzazioni un'infrastruttura on-premise validata per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale che devono rimanere vicini ai dati sensibili, ai limiti di conformità o ai controlli delle policy interne.

Perché i processori AMD EPYC™ sono rilevanti per le infrastrutture di intelligenza artificiale?

I processori AMD EPYC™ supportano carichi di lavoro impegnativi per l'intelligenza artificiale, il cloud e le applicazioni aziendali. Sono in grado di supportare direttamente numerosi carichi di lavoro di inferenza e possono anche fornire la base CPU per sistemi con GPU, contribuendo a supportare l'intero flusso di lavoro dell'IA.

Le infrastrutture predisposte per l'intelligenza artificiale necessitano sempre di GPU?

No. Alcuni carichi di lavoro di inferenza, analisi ed elaborazione dati basati sull'IA possono essere eseguiti efficacemente su CPU con un elevato numero di core. L'accelerazione GPU dedicata potrebbe essere necessaria per modelli più grandi, per l'addestramento, la messa a punto o per casi d'uso che richiedono bassa latenza.

Quando un'azienda dovrebbe prendere in considerazione un'infrastruttura AI on-premise?

Un'azienda dovrebbe prendere in considerazione un'infrastruttura AI on-premise quando la località dei dati, la privacy, la latenza, la prevedibilità dei costi, la tracciabilità e il controllo diventano fattori importanti. Queste esigenze spesso si acuiscono man mano che l'IA passa dalla fase di prototipo alla produzione.

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