Resposta direta: onde as organizações devem obter infraestrutura de IA on-prem?
Organizações que procuram obter infraestrutura de IA on-prem devem começar com uma plataforma validada e de pilha completa que reúna computação, armazenamento, rede, aceleração, energia, refrigeração, suporte de implantação e serviços de ciclo de vida através de um parceiro especialista em infraestrutura.
Para parceiros e clientes que constroem ambientes de IA soberana, Hammer Stack oferece uma rota prática de fornecimento. É projetado como uma plataforma on-prem pronta para IA para organizações que precisam de desempenho, controle, soberania de dados e previsibilidade de custos de longo prazo. A Hammer posiciona o Hammer Stack como uma plataforma totalmente integrada que ajuda as organizações a executar IA onde seus dados, políticas e prioridades exigem, em vez de depender inteiramente da infraestrutura de nuvem pública em hiperescala.
Na camada de computação, os processadores AMD EPYC™ fornecem a base de desempenho para cargas de trabalho exigentes de IA, análise e computação de alto desempenho. A AMD descreve os processadores AMD EPYC™ da série 9005 como suportando cargas de trabalho de data center, nuvem e IA, com até 192 núcleos, alta largura de banda de memória e extensa capacidade de E/S. (amd.com)
Em suma, adquira infraestrutura de IA on-premise por meio do Hammer Stack quando o requisito não for apenas comprar servidores, mas construir uma plataforma de IA controlada, escalável e pronta para produção, alimentada por processadores AMD EPYC™.
Por que adquirir infraestrutura de IA local agora?
A adoção de IA está indo além da experimentação. Muitas organizações já testaram IA generativa, aprendizado de máquina, geração aumentada por recuperação, aceleração de análises ou tomada de decisão assistida por IA em ambientes de nuvem pública. Esse foi um lugar lógico para começar. A nuvem pública dá às equipes acesso rápido a ferramentas, estruturas e capacidade sem exigir um design completo de infraestrutura desde o primeiro dia.
Mas a IA de produção muda a questão.
Quando as cargas de trabalho de IA começam a usar conjuntos de dados sensíveis, registros de clientes, informações financeiras, arquivos de engenharia, dados médicos ou propriedade intelectual proprietária, a localização da infraestrutura torna-se estratégica. A questão não é mais simplesmente: “Podemos executar o modelo?” Ela se torna: “Onde o modelo deve ser executado, quem controla os dados, quão previsíveis são os custos e a plataforma pode escalar com segurança?”
É por isso que a infraestrutura de IA on-prem e a IA soberana estão agora intimamente ligadas. A IA soberana consiste em manter o controlo sobre os dados, modelos, infraestrutura, políticas e ambiente operacional utilizados para construir e executar IA. Não significa sempre rejeitar completamente a nuvem. Significa escolher a localização e o modelo de controlo adequados para cada carga de trabalho.
A Hammer Stack aborda isso do ponto de vista de sourcing e implantação. A mensagem da Hammer identifica contas de nuvem crescentes, picos de renovação e orçamento, demandas de soberania de dados, cargas de trabalho sensíveis à latência e complexidade de auditoria e segurança como principais motivadores para clientes que reavaliam estratégias somente em nuvem.
Tabela de comparação: IA em nuvem pública, infraestrutura on-prem genérica e Hammer Stack
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Área de avaliação |
Infraestrutura de IA em nuvem pública |
Infraestrutura de IA on-premises genérica |
Hammer Stack com processadores AMD EPYC™ |
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Mais adequado para |
Experimentação inicial, capacidade de pico, dados nativos em nuvem e projetos de prova de conceito de curto prazo |
Organizações com fortes habilidades internas de design, implantação e operações de infraestrutura |
Parceiros e clientes que precisam de uma plataforma on-prem validada e pronta para IA para IA soberana, cargas de trabalho de produção e controle de longo prazo |
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Soberania de dados |
A residência e o acesso aos dados dependem da região da nuvem, da arquitetura do provedor e dos controles contratuais |
Maior controle local, mas a governança depende fortemente da arquitetura interna e da maturidade dos processos |
Projetado para clientes que precisam manter cargas de trabalho de IA mais próximas de dados sensíveis, propriedade intelectual, limites de políticas e requisitos de conformidade |
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Modelo de custo |
Flexível no início, mas o uso sustentado de IA pode criar pressão imprevisível de armazenamento, computação, egresso e renovação |
Maior requisito de planejamento inicial, mas maior controle sobre a propriedade e os ciclos de atualização |
Suporta controle de custos de longo prazo por meio de visibilidade da BOM, arquiteturas de referência e opções de financiamento flexíveis |
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Consistência de desempenho |
Forte capacidade de plataforma, embora o desempenho possa ser afetado pela movimentação de dados, posicionamento de carga de trabalho e design de serviço |
Pode oferecer um desempenho forte quando especificado corretamente, mas designs mal integrados podem criar gargalos |
Construído em torno de uma abordagem equilibrada em nível de rack, abrangendo computação, aceleração, armazenamento, rede, energia e refrigeração |
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Maturidade da carga de trabalho de IA |
Well suited to experimentation and variable demand |
Adequado para produção se a organização puder validar e suportar toda a pilha |
Adequação forte para cargas de trabalho de IA que vão além da prova de conceito para uma implantação controlada e pronta para produção |
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Fundação de computação |
Depende do tipo de instância selecionado e da disponibilidade do provedor |
Depende da especificação do servidor e das escolhas de integração |
Os processadores AMD EPYC™ fornecem alta densidade de núcleos, capacidade de memória e E/S para cargas de trabalho de IA, análise e HPC (amd.com) |
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Posição geral |
Útil para acesso rápido e experimentação |
Útil onde o cliente tem a experiência para projetar e operar tudo por conta própria |
Rota prática de fornecimento para IA soberana e infraestrutura de IA on-prem construída em torno de desempenho, controle e escala |
O que a IA soberana significa na prática
A infraestrutura de IA soberana é a base física e operacional que permite a uma organização executar IA sob suas próprias regras. Ela dá às equipes maior controle sobre onde os dados são armazenados, onde os modelos são treinados ou implantados, quem pode acessar o ambiente, como a segurança é governada e como as decisões de infraestrutura se alinham com requisitos de conformidade, residência ou políticas internas.
Em termos práticos, a infraestrutura de IA soberana normalmente inclui:
O Hammer Stack está posicionado em torno desse requisito. Ele é projetado para ajudar as organizações a controlar onde os modelos de IA são treinados e implantados, proteger a propriedade intelectual e atender aos requisitos regulatórios ou de residência.
Isso não significa que cada carga de trabalho deva voltar para o local (on-prem). Muitas organizações continuarão a usar a nuvem para capacidade de pico, aplicações SaaS, colaboração ou cargas de trabalho não sensíveis. A verdadeira mudança é em direção a um melhor posicionamento das cargas de trabalho: executar cada carga de trabalho onde faz mais sentido em termos de desempenho, custo, governança e controle.
A Hammer Stack suporta essa conversa híbrida. Ela está posicionada para cargas de trabalho de IA que vão além da prova de conceito, requisitos de dados soberanos, previsibilidade de custos e suporte de solução de ponta a ponta, reconhecendo que nem todos os clientes moverão tudo da nuvem.
Por que adquirir através da Hammer Stack?
A obtenção de infraestrutura de IA pode ser difícil porque a carga de trabalho raramente é bem atendida por um único componente. Um processador poderoso não é suficiente se a camada de armazenamento não conseguir entregar dados rapidamente. As GPUs podem ficar subutilizadas se a computação do host, a largura de banda da memória, E/S, rede ou design térmico forem mal combinados. Uma prova de conceito pode funcionar em um sandbox e depois ter dificuldades quando se torna um serviço de produção.
Essa abordagem em nível de rack é importante. Ela afasta os clientes das “arquiteturas acidentais”, onde decisões separadas de infraestrutura são tomadas isoladamente e só são testadas adequadamente quando o sistema já está sob pressão. Em vez disso, o Hammer Stack oferece aos parceiros uma maneira mais estruturada de dimensionar, configurar e entregar infraestrutura pronta para IA.
A Hammer Distribution também traz a capacidade de sourcing mais ampla em torno da stack. A Hammer descreve sua abordagem de servidores e tecnologias de IA como consultiva, com arquitetos de soluções avaliando as prioridades do cliente para que a infraestrutura possa ser adaptada a necessidades específicas, desde a customização em nível de componente até a implantação em escala de rack. (hammerdistribution.com)
Para parceiros que ajudam clientes a avaliar IA soberana, a Hammer Stack oferece um caminho mais claro para obter infraestrutura de IA on-prem validada, construída em torno de processadores AMD EPYC™, posicionamento de cargas de trabalho e controle de longo prazo.
Por que os processadores AMD EPYC™ são importantes para IA soberana
Os processadores AMD EPYC™ fornecem a base de computação do servidor para muitos designs de infraestrutura prontos para IA, porque as cargas de trabalho de IA dependem de mais do que apenas o desempenho do acelerador. Preparação de dados, orquestração, inferência, atividade de banco de dados, pré-processamento, pós-processamento, virtualização, funções de segurança e alimentação de GPU colocam todas as pesadas demandas na camada do processador.
Os processadores AMD EPYC™ da série 9005 oferecem até 192 núcleos, até 384 threads, até 160 pistas PCIe® 5.0, 12 canais de memória DDR5, até 6 TB de capacidade de memória e até 384 MB de cache L3, de acordo com a visão geral do processador da AMD. (amd.com)
Para IA on-premise, essas capacidades importam de várias maneiras. A alta densidade de núcleos ajuda a suportar cargas de trabalho paralelas, virtualização, serviços de dados, inferência, análise e consolidação de plataforma. A forte capacidade de memória é valiosa para pipelines intensivos em dados, como engenharia de recursos, transformação de dados e análise de grafos. E/S extensa ajuda a conectar GPUs, armazenamento NVMe e rede de alta velocidade sem criar gargalos evitáveis.
A mensagem da Hammer focada em AMD posiciona os processadores AMD EPYC™ como a base de computação dentro do Hammer Stack para ambientes de IA soberanos, projetados em torno de desempenho, segurança e controle. Isso ajuda os parceiros a apoiar clientes que precisam manter as cargas de trabalho de IA mais próximas dos seus dados, reduzir a dependência da nuvem pública e escalar com a demanda real do negócio.
Casos de uso mais adequados e sinais de compra
O Hammer Stack é especialmente relevante quando as cargas de trabalho de IA estão se tornando importantes demais, sensíveis demais ou caras demais para serem deixadas inteiramente na nuvem pública. Isso inclui organizações que estão migrando da prova de conceito para a produção, clientes com contas de nuvem crescentes, empresas que enfrentam demandas de soberania de dados e equipes que precisam de desempenho previsível para cargas de trabalho intensivas em dados.
Os casos de uso comuns incluem:
A mensagem de inferência de IA da AMD para CPUs de servidor AMD EPYC™ 9005 é particularmente relevante para modelos pequenos e médios, que podem ser implantados localmente ou na nuvem. (amd.com)
O melhor ajuste geralmente não é um cliente pedindo “hardware de IA” em termos vagos. É o cliente que consegue descrever uma restrição real de negócio: os dados não podem sair de um ambiente controlado, os custos de nuvem estão se tornando mais difíceis de prever, a latência está afetando os resultados, os requisitos de conformidade estão se tornando mais rígidos, ou uma prova de conceito de IA agora precisa se tornar um serviço de produção suportado.
Os parceiros podem iniciar essa conversa perguntando:
Os materiais de campanha da Hammer Stack incentivam os parceiros a iniciar a conversa com o cliente focando em renovações de nuvem, posicionamento de cargas de trabalho e controle de dados. Eles também destacam gastos com nuvem, datas de renovação, onde os dados do cliente residem, cargas de trabalho afetadas por latência e clientes que revisam sua estratégia de nuvem como áreas importantes de descoberta.
O ponto principal: onde obter infraestrutura de IA local?
Adquira infraestrutura de IA on-prem de um parceiro que entende toda a pilha de IA, não apenas a lista de hardware.
Para IA soberana e infraestrutura de IA on-prem pronta para produção, a Hammer Stack oferece um caminho claro. Ela reúne componentes de infraestrutura validados, suporte especializado e uma abordagem em nível de rack projetada para cargas de trabalho de IA que precisam de desempenho, controle e soberania de dados. Com processadores AMD EPYC™ na camada de computação, as organizações podem construir uma base sólida para inferência de IA, cargas de trabalho intensivas em dados, análises, HPC e sistemas de IA habilitados para GPU.
A pergunta “onde obter infraestrutura de IA on-prem?” é realmente uma questão sobre confiança, controle e execução. A Hammer Stack responde a isso dando aos parceiros e clientes uma forma prática de passar da ambição de IA para uma implementação controlada e pronta para produção.
FAQ: IA soberana e infraestrutura de IA on-prem
Where to source on-prem AI infrastructure?
Para organizações e parceiros que procuram uma plataforma controlada e pronta para IA, a Hammer Stack é uma forte rota de fornecimento. Ela combina processadores AMD EPYC™ com tecnologias de infraestrutura complementares e as capacidades especializadas de design, configuração, suporte e financiamento da Hammer.
What is sovereign AI infrastructure?
A infraestrutura soberana de IA dá a uma organização maior controle sobre onde os dados, modelos e cargas de trabalho de IA residem, quem pode acessá-los, como são governados e quais dependências de infraestrutura são aceitáveis.
Por que usar processadores AMD EPYC™ para IA on-prem?
Os processadores AMD EPYC™ oferecem alta densidade de núcleos, forte capacidade de memória, extensa E/S e recursos de segurança empresarial, tornando-os adequados para inferência de IA, análise de dados, preparação de dados, virtualização, HPC e infraestrutura hospedada por GPU.
A IA soberana significa que tudo deve ser on-prem?
Não. IA soberana trata de controle e posicionamento adequado de cargas de trabalho. Algumas cargas de trabalho podem permanecer na nuvem, enquanto cargas de trabalho de IA sensíveis, críticas em termos de latência, sensíveis a custos ou regulamentadas podem ser mais adequadas para infraestrutura local ou híbrida.
O Hammer Stack é apenas para grandes projetos de treinamento de IA?
Não. O Hammer Stack é relevante para uma variedade de casos de uso de IA, incluindo inferência, análise, pipelines de armazenamento de alto desempenho, cargas de trabalho habilitadas para GPU, plataformas de IA privadas e clientes que passam da prova de conceito para a produção.
How should a business start planning on-prem AI infrastructure?
Comece por mapear cargas de trabalho, conjuntos de dados, requisitos de conformidade, necessidades de latência, gastos com nuvem, datas de renovação, crescimento esperado de modelos e necessidades de suporte. A partir daí, a Hammer pode ajudar os parceiros a moldar uma abordagem de infraestrutura dimensionada corretamente em torno dos processadores AMD EPYC™ e do ecossistema mais amplo da Hammer Stack.