AI 基础设施
什么是 AI 基础设施？
AI 基础设施包含开发、部署和维护 AI 应用的基石。能够处理、存储和分析大量数据集，用于使用硬件、软件和网络资源训练和运行 AI 模型和算法。
- AI 基础设施中使用了什么？
- AI 基础设施的关键组件
- AI 基础设施的重要性
- 如何优化您的公司以支持 AI 基础设施？
- HPE 如何提供支持？
AI 基础设施中使用了什么？
这种基础设施通常使用已针对 AI 任务优化的 GPU、TPU 和 AI 芯片。其软件组件包括用于 AI 开发和部署的框架、库和工具。云服务和分布式计算环境使用网络来高效地移动数据。AI 基础设施为企业和研究人员提供计算能力，并帮助他们在许多应用和行业中使用 AI，推动 AI 生态系统的发展。
AI 基础设施的关键组件
AI 基础设施包括许多用于开发和实施 AI 应用的基本要素。
- ML 模型：AI 基础设施依赖于机器学习 (ML) 模型，此类模型从海量数据集中识别模式并进行预测。这些模型需要大量的计算和存储能力才能有效工作。它们是人工智能系统的基本组成部分，为从计算机视觉到自然语言处理的各种功能提供动力。
- 数据工作负载：AI 的成功取决于数据的质量和数量。AI 系统需要能够管理庞大、多样且通常是非结构化的数据集。这需要使用数据输入、预处理和存储解决方案，来提供用于训练和推理的数据。
- 硬件：可扩展 AI 任务需要高性能硬件。GPU、TPU 和专用处理器加快了数据处理和模型训练的速度。这些硬件加速器优化了 ML 运行的并行计算活动，帮助企业有效地训练复杂模型。
- 软件：AI 基础设施使用许多工具和框架，设计、部署和管理 AI 应用。构建和部署 ML 模型需要 ML 库（如 TensorFlow 和 PyTorch）、编程语言（如 Python）以及 AI 平台（如 TensorFlow Serving）。而模型监控、版本控制和通信工具可简化 AI 开发。
- 网络：基于云的 AI 架构需要强大的网络来传输数据和进行组件交互。高速网络可在存储、计算和处理资源之间高效地移动数据，使分散部署在各地的 AI 应用能够进行分布式计算和实时推理。可靠的网络基础设施提高了 AI 系统的可扩展性、性能和恢复能力，使企业能够充分发挥 AI 的潜力。
ML 模型、数据处理技术、硬件加速器、软件工具和网络基础设施协同工作，共同设计、部署和管理大规模 AI 系统。
AI 基础设施的重要性
AI 基础设施基于以下多种原因跨领域改善组织运营：
- 效率：拥有专用 AI 基础设施的企业可快速准确地分析大型数据集。AI 基础设施使用高性能计算机和硬件加速器更快做出决策并获得更准确的见解，提高了效率和生产力。
- 可扩展性：AI 工作负载发展迅速，因此基础设施必须易于扩展。企业可凭借 AI 基础设施，快速增加计算和存储能力，满足不断变化的需求。这种可扩展性确保了平稳运营，并帮助各种不同的应用和部门使用 AI 技术。
- 节约成本：企业投资专门的 AI 基础设施后，便不再需要购买和维护昂贵的硬件和软件。组织使用基于云的 AI 基础设施或专业服务提供商，无需投资即可获得必要的计算能力和知识。结果是大幅降低成本并获得一流的 AI。
- 可靠性：AI 基础设施可以管理复杂且密集的工作负载。AI 基础设施使用可靠的设计和高效的软件框架，企业可以放心地通过它获得一致且准确的结果。在利用 AI 驱动型决策时，这种稳定性有助于赢得利益相关方信任并提高组织效率。
在部署和管理 AI 解决方案方面，AI 基础设施对于提高效率、可扩展性、可靠性以及降低成本至关重要。企业可通过投资强大的 AI 基础设施，充分利用 AI 进行创新，获得竞争优势并实现战略目标。
如何优化您的公司以支持 AI 基础设施？
要针对 AI 基础设施优化您的公司，您需要对关键领域进行战略性规划和投资，以最大限度发挥 AI 的潜力。为此必须采取以下重要措施：
- 评估数据需求：彻底评估公司的数据需求。评估您 AI 应用的数据量、多样性和速度。找到可高效处理数据工作负载的基础设施解决方案，实现无缝数据管理和处理。
- 投资高品质硬件和软件：划拨资源以获取高质量的软硬件组件，如 GPU、TPU 和针对 AI 工作负载设计的存储系统。投资于软件工具和框架的强大 AI 开发和部署。确保您的基础设施支持 AI 应用的可扩展性和性能。
- 基于云的解决方案：尝试基于云的 AI 基础设施，以获得灵活性、可扩展性并节约成本。云平台使您能够获得随需应变的计算能力，根据业务需求的变化，扩展自己的基础设施。需选择一家具有 AI 特定服务和工具的可靠云提供商，以简化开发和部署。
- 监控并优化性能：使用精细的监控和优化策略，助您的 AI 基础设施平稳且经济地运行。通过监控处理速度、资源使用情况和延迟来提高性能。借助自动化和机器学习动态优化资源分配和工作负载分布。
这些方法将帮助您的企业打造持久耐用且高效的 AI 基础设施，用于开发、部署和管理 AI 应用。
HPE 如何提供支持？
HPE 提供各种产品来支持 AI 基础设施，如 HPE ProLiant DL320 服务器、HPE Ezmeral Data Fabric 和 HPE ML Ops (MLDE)。
- HPE Ezmeral Data Fabric：此产品统一了从边缘到云的分布式系统的数据管理和分析。为 AI 应用提供摄取、存储、处理和分析数据的功能。Ezmeral Data Fabric 为数据驱动型项目提供了可扩展且具有恢复能力的基础，可提高数据管理效率并改善 AI 模型开发。
- HPE ML Ops (MLDE)：HPE ML Ops 最初是机器学习部署引擎 (MLDE)，将整个机器学习生命周期整合在一起。它促进了机器学习模型的部署、监控和治理，确保模型投入生产。ML Ops 可以自动化模型部署、跟踪性能数据并保障合规性，加快了 AI 工作的部署。该平台通过数据科学家、开发人员和运营团队之间的合作，提升了 AI 开发的创新性和敏捷性。
- HPE ProLiant DL320 服务器：这些高性能、可扩展的服务器能够满足 AI 工作负载的需求。这些服务器具有功能强大的 CPU、充足的内存和灵活的存储，适用于计算需求极高的 AI 应用。ProLiant DL320 服务器的性能、稳定性和经济性使其能够实现经济高效的 AI 基础设施部署。模块化架构使这些服务器可扩展并适应跨用例开发 AI 工作负载的任务。
HPE 的 Ezmeral Data Fabric、ML Ops (MLDE) 和 ProLiant DL320 服务器可帮助企业设计和管理 AI 基础设施。企业可凭借这些解决方案，利用 AI，在当今的数据驱动型世界中不断创新、提高生产力并积极竞争。
