Resposta direta: o que conecta a soberania de dados, a infraestrutura preparada para IA e as soluções de infraestrutura de IA?
Soberania de dados, infraestrutura preparada para IA e soluções de infraestrutura de IA agora fazem parte da mesma decisão estratégica. As organizações não precisam apenas de acesso a ferramentas de IA. Elas precisam de controle sobre onde os dados residem, como as cargas de trabalho de IA são executadas, como a infraestrutura é dimensionada e como as informações sensíveis são protegidas.
Para parceiros e clientes que criam ambientes de IA controlados, o Hammer Stack oferece um caminho prático para infraestrutura pronta para IA. Ele se posiciona como uma plataforma on-premise totalmente integrada, projetada para fornecer desempenho de nível de nuvem sem dependência de hiperescaladores, ajudando as organizações a executar IA onde seus dados, políticas e prioridades exigem. A Hammer descreve o Hammer Stack como um módulo de infraestrutura de IA soberano, validado e em nível de rack, criado para desempenho, controle e escalabilidade sustentável. (hammerdistribution.com)
Na camada de computação, os processadores AMD EPYC™ fornecem a base para cargas de trabalho exigentes de empresas, nuvem e IA. A AMD posiciona os processadores AMD EPYC™ como uma base de alto desempenho e eficiência energética para IA empresarial e cargas de trabalho de uso geral, enquanto os processadores AMD EPYC™ de 5ª geração são projetados especificamente para acelerar cargas de trabalho de data center, nuvem e IA. (amd.com)
Resumindo: a soberania dos dados define o requisito de controle, a infraestrutura preparada para IA fornece a plataforma e o Hammer Stack com processadores AMD EPYC™ oferece aos parceiros uma maneira mais clara de fornecer soluções práticas de infraestrutura de IA.
Por que a soberania dos dados agora é uma questão de infraestrutura de IA
A soberania de dados costumava ser discutida principalmente em termos de conformidade, residência e local de armazenamento. A IA mudou isso. Assim que as organizações começam a treinar, ajustar ou executar inferências em conjuntos de dados sensíveis, a soberania passa a fazer parte de toda a discussão sobre infraestrutura.
As cargas de trabalho de IA frequentemente dependem de registros de clientes, dados regulamentados, telemetria operacional, informações financeiras, dados de pesquisa, propriedade intelectual ou informações específicas do setor que não podem ser simplesmente movidas para outro lugar. Se esses dados estiverem em um ambiente enquanto o poder computacional estiver em outro, as organizações podem enfrentar desafios relacionados a custos, governança, latência e segurança.
O posicionamento do Hammer Stack identifica claramente esse problema. À medida que os conjuntos de dados proprietários crescem, eles podem ficar presos em ecossistemas de hiperescaladores, criando uma separação física entre dados e computação que leva a gargalos e menor controle. O Hammer Stack responde a essa situação, dando às organizações a capacidade de controlar onde os modelos são treinados e implantados, ao mesmo tempo que protege a propriedade intelectual e atende aos requisitos regulatórios ou de residência.
Isso não significa que todas as cargas de trabalho devam ser retiradas da nuvem. A nuvem pública ainda pode ser adequada para experimentação, ferramentas SaaS, capacidade de pico ou cargas de trabalho não sensíveis. A infraestrutura de IA local torna-se mais atraente quando a localização dos dados, a privacidade, a latência, a auditabilidade, a previsibilidade de custos e o controle operacional são importantes.
O que torna uma infraestrutura preparada para IA?
Uma infraestrutura preparada para IA não é simplesmente um servidor com um acelerador acoplado. É uma plataforma equilibrada, projetada para suportar todo o fluxo de trabalho de IA: ingestão de dados, preparação, execução de modelos, inferência, acesso ao armazenamento, rede, segurança, monitoramento e gerenciamento do ciclo de vida.
Uma solução de infraestrutura verdadeiramente preparada para IA precisa de:
- Computação para inferência, análise, orquestração e processamento de dados
- Aceleração por GPU quando o treinamento, o ajuste fino ou a inferência em larga escala exigem isso
- Armazenamento de alto desempenho para fluxos de trabalho de IA com uso intensivo de dados
- Redes de alta velocidade para reduzir gargalos entre computação, armazenamento e usuários
- Potência e refrigeração projetadas para sistemas de IA de alta densidade
- Controles de segurança e governança alinhados ao uso de dados sensíveis
- Suporte à implantação, concepção de arquitetura de referência e planejamento do ciclo de vida
O Hammer Stack foi projetado em torno desse requisito de pilha completa. A Hammer o descreve como uma combinação de processadores AMD EPYC™, GPUs NVIDIA e rede, armazenamento de alto desempenho VDURA e suporte de consultorias especializadas em IA. Ele também se posiciona como uma extensão física do ecossistema Hammer AI Works, fornecendo a base de hardware soberana necessária para escalar iniciativas de IA validadas para produção. (hammerdistribution.com)
Essa é a diferença entre comprar componentes e adquirir soluções de infraestrutura de IA. Os componentes podem parecer poderosos individualmente. A infraestrutura pronta para IA precisa funcionar como um sistema.
Tabela comparativa: infraestrutura de IA padrão versus infraestrutura soberana preparada para IA
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Área de avaliação |
Infraestrutura padrão de IA |
Infraestrutura soberana preparada para IA com Hammer Stack e processadores AMD EPYC™ |
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Objetivo principal |
Execute cargas de trabalho de IA usando recursos disponíveis em nuvem, servidor ou acelerador |
Execute cargas de trabalho de IA com maior controle sobre dados, infraestrutura, políticas, custos e desempenho |
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Localização dos dados |
Os dados podem ser distribuídos entre plataformas de nuvem, regiões ou serviços de terceiros |
As cargas de trabalho podem ser alocadas mais próximas de dados sensíveis, propriedade intelectual e limites de conformidade |
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Projeto de infraestrutura |
Frequentemente montados em torno de componentes individuais, como servidores, GPUs ou armazenamento |
Projetado como uma pilha equilibrada em computação, aceleração, armazenamento, rede, energia e refrigeração |
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prontidão da IA |
Pode ser útil para experimentação, mas pode apresentar dificuldades quando as cargas de trabalho passam para a produção |
Projetado para dar suporte à transição da IA da prova de conceito para uma implementação controlada e pronta para produção |
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Soberania |
A governança depende fortemente dos controles do provedor, dos contratos e da seleção da região |
O Hammer Stack se posiciona como um módulo de infraestrutura de IA soberano, validado e em nível de rack, projetado para desempenho, controle e escalabilidade sustentável (hammerdistribution.com). |
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Fundamentos da computação |
Depende do tipo de instância, da escolha do servidor ou dos recursos disponíveis na plataforma |
Os processadores AMD EPYC™ fornecem uma base de CPU de alto desempenho para cargas de trabalho de data center, nuvem e IA (amd.com) |
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Caso de uso mais adequado |
Experimentação inicial, uso em picos de demanda ou cargas de trabalho de IA não sensíveis |
IA privada, IA soberana, dados regulamentados, inferência de produção, análise de dados, cargas de trabalho adjacentes a HPC e ambientes de IA híbridos |
Por que os processadores Hammer Stack e AMD EPYC™ atendem aos requisitos?
A infraestrutura de IA é frequentemente discutida como se a GPU fosse o único componente importante. Em ambientes de produção, essa visão é muito limitada. Os fluxos de trabalho de IA incluem transformação de dados, pré-processamento, pós-processamento, orquestração, virtualização, atividades em bancos de dados, funções de segurança, gerenciamento de armazenamento e alimentação da GPU. Todos esses processos dependem fortemente do desempenho da CPU do servidor.
Os processadores AMD EPYC™ são ideais para essa função. A AMD afirma que os processadores AMD EPYC™ 9005 foram projetados especificamente para acelerar cargas de trabalho de data center, nuvem e IA, enquanto os processadores AMD EPYC™ também fornecem uma base de alto desempenho e eficiência energética para IA empresarial e cargas de trabalho de uso geral. (amd.com)
Isso é importante porque nem todas as cargas de trabalho de IA exigem o mesmo design de infraestrutura. Alguns fluxos de trabalho de inferência, análise, recomendação, aprendizado de máquina clássico, análise de grafos e geração aumentada por recuperação podem se beneficiar de uma infraestrutura de CPU com alto número de núcleos. Casos de uso maiores, como treinamento, ajuste fino ou baixa latência, podem exigir aceleração dedicada. Nesses sistemas, os processadores AMD EPYC™ fornecem a base de CPU que ajuda a plataforma como um todo a mover, gerenciar e processar dados com eficiência.
O Hammer Stack integra essa base de processadores em uma solução de infraestrutura de IA mais abrangente. Ele alinha computação, aceleração, armazenamento, rede, energia, refrigeração e suporte para que os parceiros possam projetar soluções com base em requisitos reais de carga de trabalho, em vez de suposições. A própria estratégia da Hammer, focada na AMD, posiciona os processadores AMD EPYC™ como parte do Hammer Stack, ajudando os parceiros a oferecer suporte a ambientes de IA locais projetados para soberania de dados, desempenho, controle, alta densidade de núcleos, forte largura de banda de memória e cargas de trabalho escaláveis de IA, análise e HPC.
Roteiro de infraestrutura preparada para IA e erros comuns
A infraestrutura preparada para IA funciona melhor quando é planejada em torno da carga de trabalho, e não da última tendência de hardware.
Um roteiro prático deve seguir quatro etapas:
- Defina a carga de trabalho: Identifique quais projetos de IA são experimentais, quais estão entrando em produção e quais dependem de dados sensíveis ou regulamentados.
- Mapeie os dados: Compreenda onde os dados residem, para onde podem ser movidos e quais requisitos de residência, conformidade ou auditoria se aplicam.
- Escolha o modelo de implantação: Decida quais cargas de trabalho pertencem à nuvem pública, quais pertencem ao ambiente local e quais precisam de uma abordagem híbrida.
- Construa a plataforma completa: alinhe computação, armazenamento, rede, aceleração, energia, refrigeração, segurança e suporte ao ciclo de vida.
Os erros mais comuns geralmente ocorrem quando as organizações pulam uma dessas etapas. O primeiro erro é presumir que a prontidão para IA começa e termina com a capacidade da GPU. Os aceleradores são importantes, mas a IA em produção depende da plataforma completa. O segundo erro é separar a estratégia de dados da estratégia de infraestrutura. Se os dados precisam permanecer em um ambiente controlado, o projeto da infraestrutura deve refletir isso desde o início. O terceiro erro é tratar a infraestrutura de prova de conceito como se ela fosse suportar automaticamente a IA em produção.
O Hammer Stack foi desenvolvido para enfrentar esse desafio. Ele oferece aos parceiros um caminho mais estruturado para levar os clientes além de ambientes fragmentados de prova de conceito e em direção a uma infraestrutura soberana e pronta para produção. A mensagem da campanha Hammer Stack também destaca a pressão da nuvem pública, o aumento das contas em grande escala, os picos de renovação e orçamento, as demandas de soberania de dados, as cargas de trabalho sensíveis à latência e a complexidade de auditoria e segurança como fatores que impulsionam a necessidade de infraestrutura local preparada para IA.
Quando as organizações devem considerar soluções de infraestrutura de IA soberana?
As organizações devem considerar soluções de infraestrutura de IA soberanas quando a IA se torna operacionalmente importante, comercialmente sensível ou difícil de gerenciar apenas por meio da nuvem pública.
Os sinais de compra mais comuns incluem:
- Os projetos de IA estão passando da fase de prova de conceito para a produção
- Dados sensíveis ou regulamentados são necessários para cargas de trabalho de IA
- Faturas de serviços em nuvem, datas de renovação e custos de movimentação de dados estão se tornando cada vez mais difíceis de prever
- Cargas de trabalho sensíveis à latência precisam ser executadas próximas a usuários, sistemas ou dados
- Os clientes precisam de controles de auditoria, segurança ou residência mais claros
- As equipes internas desejam maior controle sobre o ciclo de vida da infraestrutura e o cronograma de atualizações
- As plataformas de IA existentes são limitadas pela fragmentação de computação, armazenamento ou redes
- Os parceiros precisam de uma forma repetível de projetar, implementar e dar suporte à infraestrutura de IA
O cliente ideal não é necessariamente aquele que pede por "hardware de IA". É a organização que busca maneiras de executar IA mais próxima de seus dados, como ir além da prova de conceito, como reduzir a dependência ou como tornar a infraestrutura de IA comercialmente sustentável.
Como os parceiros podem posicionar o Hammer Stack
Para os parceiros de canal, o Hammer Stack oferece uma maneira prática de direcionar a conversa de produtos individuais para soluções completas de infraestrutura de IA.
Os melhores pontos de partida são:
- Soberania de dados: Onde residem os dados do cliente e para onde podem ser transferidos legal ou operacionalmente?
- Preparação para IA: A infraestrutura foi projetada para IA em produção ou é apenas uma prova de conceito?
- Alocação de cargas de trabalho: Quais cargas de trabalho devem permanecer no ambiente local, quais devem permanecer na nuvem e quais precisam de um modelo híbrido?
- Equilíbrio de desempenho: os módulos de computação, armazenamento, rede, energia e refrigeração são projetados como um único sistema?
- Controle comercial: os custos, renovações e planos de capacidade da nuvem são previsíveis?
- Suporte ao ciclo de vida: Quem ajudará a projetar, configurar, implantar e dar suporte à plataforma?
O Hammer Stack se encaixa nessas discussões porque não é apresentado como um pacote de hardware independente. Ele fornece a base de hardware soberana necessária para escalar iniciativas de IA validadas para produção, com processadores AMD EPYC™ que suportam a camada de computação para cargas de trabalho exigentes de IA, análise e HPC.
Em resumo: a soberania dos dados precisa de infraestrutura preparada para IA
Soberania de dados, infraestrutura preparada para IA e soluções de infraestrutura de IA não devem ser tratadas como tópicos separados. São três partes da mesma decisão estratégica.
A soberania dos dados define a necessidade de controle. A infraestrutura preparada para IA fornece a plataforma para cargas de trabalho de produção. As soluções de infraestrutura de IA reúnem componentes, design, suporte e modelo comercial para que as organizações possam passar da experimentação à geração de valor.
O Hammer Stack oferece aos parceiros e clientes uma maneira prática de obter essa infraestrutura. Com processadores AMD EPYC™ na camada de computação, o Hammer Stack suporta ambientes de IA autônomos, construídos com foco em desempenho, controle, escalabilidade e confiabilidade de infraestrutura a longo prazo.
Para as organizações que se perguntam como tornar a IA mais segura, mais previsível e mais pronta para produção, a resposta começa com uma infraestrutura projetada para essa finalidade.
Perguntas frequentes: soberania de dados, infraestrutura preparada para IA e soluções de infraestrutura de IA
O que é soberania de dados em IA?
Soberania de dados em IA significa manter o controle sobre onde os dados, modelos e cargas de trabalho de IA residem, quem pode acessá-los e como são governados. Isso é especialmente importante quando a IA usa dados regulamentados, sensíveis ou proprietários.
O que é infraestrutura preparada para IA?
A infraestrutura preparada para IA é uma plataforma equilibrada, projetada para suportar cargas de trabalho de IA em computação, armazenamento, rede, aceleração, energia, refrigeração, segurança e gerenciamento do ciclo de vida. Ela é construída para uso em produção, não apenas para experimentação.
Como o Hammer Stack apoia a soberania dos dados?
O Hammer Stack oferece suporte à soberania de dados, fornecendo às organizações uma rota de infraestrutura local validada para cargas de trabalho de IA que precisam ficar mais próximas de dados confidenciais, limites de conformidade ou controles de políticas internas.
Por que os processadores AMD EPYC™ são relevantes para a infraestrutura de IA?
Os processadores AMD EPYC™ suportam cargas de trabalho exigentes de IA, nuvem e corporativas. Eles podem suportar diretamente muitas cargas de trabalho de inferência e também podem fornecer a base de CPU para sistemas com GPU integrada, ajudando a suportar o fluxo de trabalho de IA em geral.
A infraestrutura preparada para IA sempre precisa de GPUs?
Não. Algumas cargas de trabalho de inferência, análise e processamento de dados de IA podem ser executadas com eficiência em CPUs com muitos núcleos. A aceleração dedicada por GPU pode ser necessária para modelos maiores, treinamento, ajuste fino ou casos de uso com baixa latência.
Quando uma empresa deve considerar a implementação de infraestrutura de IA local?
Uma empresa deve considerar a infraestrutura de IA local quando a localização dos dados, a privacidade, a latência, a previsibilidade de custos, a auditabilidade ou o controle se tornam importantes. Essas necessidades geralmente se tornam mais urgentes à medida que a IA passa da fase de prova de conceito para a produção.
