Infrastruttura AI
Cos'è l'infrastruttura AI?
L'infrastruttura AI comprende gli elementi costitutivi delle attività di sviluppo, distribuzione e manutenzione delle applicazioni AI. Elabora, archivia e analizza set di dati enormi per l'addestramento e l'esecuzione di modelli e algoritmi di AI utilizzando risorse hardware, software e di rete.
- Cosa viene utilizzato nell'infrastruttura AI?
- Componenti chiave dell'infrastruttura AI
- L'importanza dell'infrastruttura AI
- Come puoi ottimizzare la tua azienda per supportare l'infrastruttura AI?
- Come può supportarti HPE?
Cosa viene utilizzato nell'infrastruttura AI?
Questa infrastruttura utilizza spesso GPU, TPU e chip AI ottimizzati per le attività di intelligenza artificiale. I framework, le librerie e i tool per lo sviluppo e la distribuzione dell'AI sono componenti software. I servizi cloud e gli ambienti di elaborazione distribuiti utilizzano la rete per spostare i dati in modo efficiente. L'infrastruttura AI è alla base degli ecosistemi, in quanto fornisce capacità di elaborazione e assistenza alle aziende e ai ricercatori nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale in un gran numero di applicazioni e settori.
Componenti chiave dell'infrastruttura AI
L'infrastruttura AI comprende numerosi elementi essenziali per lo sviluppo e l'implementazione delle applicazioni AI.
- Modelli di ML: l'infrastruttura AI si basa su modelli di machine learning (ML) che riconoscono schemi e formulano previsioni su set di dati enormi. Per funzionare in modo efficiente, questi modelli hanno bisogno di una grande potenza di elaborazione e di storage, operando come base dei sistemi di intelligenza artificiale e supportando varie funzionalità, dalla visione artificiale all'elaborazione del linguaggio naturale.
- Carichi di lavoro di dati: il successo dell'AI dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati. I sistemi AI devono infatti essere in grado di gestire set enormi, eterogenei e spesso non strutturati. Tutto questo richiede soluzioni per l'inserimento, la pre-elaborazione e lo storage con cui rendere disponibili i dati di addestramento e inferenza.
- Hardware: le attività di AI scalabili richiedono hardware dalle prestazioni elevate. Le GPU, le TPU e i processori specializzati accelerano l'elaborazione dei dati e l'addestramento dei modelli. Questi acceleratori hardware ottimizzano le attività di elaborazione parallela per le operazioni di ML, consentendo le aziende di addestrare in modo efficace i modelli complessi.
- Software: l'infrastruttura AI utilizza un gran numero di tool e framework nelle attività di progettazione, distribuzione e gestione delle applicazioni AI. Per realizzare e distribuire i modelli di ML servono librerie di ML come TensorFlow e PyTorch, linguaggi di programmazione come Python e piattaforme di AI come TensorFlow Serving. Il monitoraggio dei modelli, il controllo delle versioni e i tool di comunicazione semplificano lo sviluppo dell'AI.
- Reti: l'architettura AI basata su cloud richiede una rete affidabile per il trasporto dei dati e le interazioni tra i componenti. Le reti ad alta velocità consentono l'elaborazione distribuita e l'inferenza in tempo reale per le applicazioni AI in luoghi geograficamente distanti, spostando in modo efficiente i dati tra le risorse di storage, calcolo ed elaborazione. Un'infrastruttura di rete affidabile migliora la scalabilità, le prestazioni e la resilienza dei sistemi AI, consentendo alle aziende di sfruttare al massimo il potenziale dell'AI.
I modelli di ML, le tecniche di gestione dei dati, gli acceleratori hardware, i tool software e l’infrastruttura di rete operano in sinergia per progettare, distribuire e gestire i sistemi AI su vasta scala.
L'importanza dell'infrastruttura AI
L'infrastruttura AI migliora le operazioni organizzative in tutti gli ambiti per diversi motivi.
- Efficienza: le attività che dispongono di un'infrastruttura AI dedicata possono analizzare in modo rapido e preciso grandi set di dati. L'infrastruttura AI migliora l'efficienza e la produttività attraverso l'utilizzo di HPC e acceleratori hardware per accelerare il processo decisionale e ottenere informazioni più precise.
- Scalabilità: i carichi di lavoro AI si sviluppano rapidamente, quindi richiedono un'infrastruttura facilmente scalabile. Con un'infrastruttura AI, le aziende possono incrementare velocemente la capacità di storage ed elaborazione per rispondere alle loro esigenze in continua evoluzione. La scalabilità determina operazioni fluide e favorisce l'utilizzo delle tecnologie AI da parte di più applicazioni e settori.
- Risparmi sui costi: le aziende non devono acquistare e mantenere hardware e software costosi investendo in un'infrastruttura AI dedicata. Possono invece utilizzare infrastrutture AI basate su cloud o service provider specializzati per ottenere la potenza di elaborazione e le conoscenze necessarie senza investimenti. Il vantaggio è duplice: la sostanziale riduzione dei costi e l’accesso a un'AI all'avanguardia.
- Affidabilità: l'infrastruttura AI è in grado di gestire carichi di lavoro complessi e gravosi. Grazie alla progettazione affidabile e ai framework software efficienti, consente di conseguire risultati omogenei e precisi. Questa stabilità rafforza la fiducia degli stakeholder e l'efficacia organizzativa nel processo decisionale basato sull'AI.
L'infrastruttura AI è essenziale per migliorare l'efficienza, la scalabilità, i costi e l'affidabilità della distribuzione e della gestione delle soluzioni AI. Le aziende possono utilizzare l'AI per innovare, ottenere un vantaggio competitivo e raggiungere obiettivi strategici investendo in una solida infrastruttura.
Come puoi ottimizzare la tua azienda per supportare l'infrastruttura AI?
Per ottimizzare la tua azienda a livello di infrastruttura AI e sfruttare al massimo questa tecnologia servono pianificazione strategica e investimenti in ambiti chiave. Ecco un elenco di interventi.
- Valutazione delle esigenze in termini di dati: è importante valutare la quantità, l'eterogeneità e la velocità dei dati delle tue applicazioni AI. Trova una soluzione di infrastruttura in grado di gestire in modo efficiente i carichi di lavoro di dati per una gestione ed elaborazione dei dati senza interruzioni.
- Investimenti in hardware e software di alta qualità: stanzia risorse per l'acquisto di componenti hardware di alta qualità, quali GPU, TPU e sistemi di storage progettati per i carichi di lavoro AI. Investi nello sviluppo di una solida AI e nella distribuzione di tool e framework software e verifica che la tua infrastruttura supporti la scalabilità e le prestazioni delle applicazioni AI.
- Soluzioni basate su cloud: prova l'infrastruttura AI basata su cloud pe sfruttarne la flessibilità, la scalabilità e i costi contenuti. Le piattaforme cloud consentono di estendere l'infrastruttura in base alle variazioni delle esigenze aziendali, utilizzando la potenza di elaborazione on demand. Scegli un cloud provider affidabile con servizi e tool specifici per l'AI per semplificare lo sviluppo e la distribuzione.
- Monitoraggio e ottimizzazione delle prestazioni: con queste strategie, puoi far funzionare la tua infrastruttura AI in modo fluido ed economicamente vantaggioso. Per aumentare le prestazioni, mantieni monitorati la velocità di elaborazione, l'uso delle risorse e la latenza. Ottimizza dinamicamente l'allocazione delle risorse e la distribuzione dei carichi di lavoro con l'automazione e il machine learning.
Con questi metodi potrai realizzare un'infrastruttura AI duratura ed efficiente per lo sviluppo, la distribuzione e la gestione delle applicazioni AI.
Come può supportarti HPE?
Hewlett Packard Enterprise (HPE) offre un'ampia gamma di prodotti di supporto all'infrastruttura AI, quali i server HPE ProLiant DL320, HPE Ezmeral Data Fabric e HPE ML Ops (MLDE).
- HPE Ezmeral Data Fabric: questo prodotto unifica la gestione e l'analisi dei dati nei sistemi distribuiti, dall'edge al cloud. Prevede funzionalità di acquisizione, storage, elaborazione e analisi dati per le applicazioni AI. Ezmeral Data Fabric offre una base scalabile e resiliente per i progetti data-driven, incrementando l'efficienza della gestione dei dati e lo sviluppo di modelli AI.
- HPE ML Ops (MLDE): HPE ML Ops, originariamente noto come Machine Learning Deployment Engine (MLDE), integra l’intero ciclo di vita del machine learning. Facilita la distribuzione, il monitoraggio e la governance dei modelli di machine learning per garantire l'integrazione in produzione. Le iniziative di AI si realizzano prima con ML Ops, che automatizza la distribuzione dei modelli, monitora i dati sulle prestazioni e attua la compliance. Tramite la collaborazione tra data scientist, sviluppatori e team operativi, questa piattaforma favorisce l'innovazione e l'agilità dello sviluppo dell'AI.
- Server HPE ProLiant DL320: questi server scalabili a elevate prestazioni soddisfano gli standard dei carichi di lavoro AI, con CPU potenti, memoria abbondante e storage flessibile per le applicazioni AI a elevate esigenze di elaborazione. Le prestazioni, la stabilità e i costi contenuti dei server ProLiant DL320 consentono una distribuzione economicamente vantaggiosa dell'infrastruttura AI. Grazie all’architettura modulare, sono in grado di scalare e adattarsi allo sviluppo di carichi di lavoro AI in innumerevoli casi d'uso.
HPE Ezmeral Data Fabric, ML Ops (MLDE) e i server ProLiant DL320 aiutano le aziende a progettare e gestire l'infrastruttura AI per innovare, migliorare la produttività e rimanere competitive nell'attuale contesto data-driven.
