突破產業挑戰：打造韌性 AI 基礎建設

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

大型 GPU 系統的現實

我們看到了 Hindenburg Research 最近有關某些 GPU 硬件提供商的文章，並希望分享我們對此問題的一些見解。在 AI 基礎架構的世界中，行業專家知道，硬件故障，尤其是 GPU，在大規模操作時只是現實的一部分。它類似於高性能賽車或火箭船 —— 專為最大輸出而設計，但不能避免偶爾的 pit stop 或零件更換。

在大規模 AI 雲端作業中，過熱、記憶體錯誤或網路不穩定等問題並不罕見，並且會隨著時間的推移而加劇。例如，a 廣泛報告的個案來自 Meta 顯示，該公司在訓練 Llama 3 時大約每三個小時遇到一次故障，其中 58.7％的這些問題是與故障的 GPU 和 HBM3 內存有關。這些挑戰說明擴展 AI 營運的固有複雜性，並強調了強大的基礎架構、主動維護和有效規劃的必要性。

幫助建立韌性的一些建議

擴展 AI 基礎架構並不是一件小事，但是通過正確的策略，您可以建立所需的彈性，以確保營運順暢運行。以下是如何：

建立備援管理計劃：實施多層備援策略，確保持續性能。即使在個別元件遇到問題時，這種方法使您的系統仍能保持運作狀態。

檢查點恢復：整合一個系統，可快速從穩定點恢復工作，最大限度地減少工作流程中斷並保持您的營運進度。

強大的安全性：利用強大的安全措施保護您的基礎架構。

持續安全監控：主動監控並即時降低安全威脅，以防止由網路攻擊造成的停機時間。
事件回應：制定明確的事件應變計劃，使您能夠快速解決任何安全事件並從其中恢復，從而最大限度地減少潛在的損害。

建立策略合作夥伴關係： 建立策略性聯盟以分享擴展的負擔，並確保您的基礎架構保持彈性和高效率。

為什麼 GMI 雲端脫穎而出

雖然競爭對手提供類似的 AI 基礎架構服務，但在提供 GMI Cloud 保證的一致可靠性方面，他們經常會錯過目標。這些供應商通常難以提供全面、整合的安全性和備援方法，這意味著他們可能會使客戶容易受到中斷和網路威脅的影響。

在 GMI Cloud，我們不僅提供硬件，我們還提供完全整合的端對端解決方案，旨在預測並防止常見競爭對手的問題。我們卓越的基礎架構結合無與倫比的客戶支援，可確保您的 AI 營運始終以最高效能運行，無論規模如何。

展望未來

在 GMI Cloud，我們致力於創新和對可靠性的承諾，確保我們的客戶可以信任我們在現在和未來提供他們所需的效能。

如有任何疑問，我們邀請您與您聯繫，或了解有關 GMI Cloud 如何支持您的 AI 基礎架構需求的更多信息。此外，請密切關注即將到來的部落格文章我們將深入探討這些主題，並提供有關 GPU 叢集系統可靠性的完整基準報告，這份報告將在未來幾週內推出。

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