如何构建和拥有自己的 AI 堆栈：来自 GMI Cloud 与 HPE 的 Jordan Nanos 举办的虚拟活动的见解
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
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在最近的一次GMI Cloud虚拟活动中，行业专家分享了有关构建和管理人工智能基础设施的关键见解。本次活动包括GMI Cloud首席执行官Alex Yeh、惠普企业机器学习架构师乔丹·纳诺斯和GMI Cloud软件工程师经理钱玉静的演讲和讨论。本文详细概述和总结了网络研讨会中讨论的要点。
可以在YouTube上观看整个网络研讨会：
网络研讨会亮点
愿景和战略
Alex Yeh首先强调了GMI Cloud的愿景，即使用户能够轻松构建人工智能应用程序，类似于Shopify使电子商务民主化的方式。亚历克斯强调说：“我们希望让任何人都能一键构建人工智能应用程序。”他讨论了该公司成为 “AI TSMC” 的目标，为在其云平台上构建人工智能应用程序的整个堆栈提供支持。这不仅涉及提供原始计算能力，还包括提供所有必要的工具和资源。
基础设施焦点
GMI Cloud战略的一个关键方面是控制其硬件，以确保高可用性、可靠性和优化的性能。Alex 指出：“我们控制节点，这确保了我们的客户始终拥有最高的可用性和可靠性。”
数据中心和全球影响力
目前，GMI Cloud在亚太地区运营多个数据中心，并计划到明年年底在全球扩展到30个地点。这些数据中心战略性地放置在人口稠密的地区，以最大限度地减少延迟并优化性能。亚历克斯强调说：“到8月中旬，我们有三个数据中心投入运行，还有两个数据中心上线。”
技术能力
GMI Cloud提供对顶级GPU硬件（包括NVIDIA H100）的访问权限，以及内部设计的简化大规模部署的软件堆栈。该公司还提供集群引擎层，其中包括用于专家级控制的多租户 Kubernetes 和对容器编排进行自定义，这对于训练和推理工作负载都至关重要。
服务模型
为了满足不同的客户需求，GMI Cloud提供两种主要的服务模式：按需和预留。按需模式适用于工作负载不可预测的初创企业和研究人员，而预留模式则非常适合具有稳定长期需求的大型企业。这种灵活且可预测的定价结构确保了各种运营场景得到有效管理。
开幕演讲
Alex Yeh（GMI Cloud 首席执行官）
Alex强调了GMI Cloud的目标，即借助该公司在该行业的坚实根基以及来自谷歌和台湾OEM背景的核心团队的丰富经验，为构建人工智能应用程序的整个堆栈提供支持。他强调了战略数据中心位置对于最大限度地减少延迟和优化性能的重要性，尤其是在亚太地区。亚历克斯解释说：“我们的目标是到明年年底拥有30个数据中心，为亚洲提供最广泛的GPU机群，并最终在全球范围内扩张。”
炉边聊天：关键要点
在炉边谈话中，Alex Yeh和Jordan Nanos深入探讨了可扩展性和效率方面的挑战，Alex解释了基础设施管理的重要性。他说：“我们的目标是提供一个强大的基础设施，简化管理人工智能系统的复杂性。”乔丹补充说：“这是通过战略硬件控制来确保可靠性和性能。”
讨论还涵盖了数据隐私和安全。Jordan 详细阐述了保护多层数据以及在保持合规性的同时利用开源社区进行持续创新的重要性。他强调说：“开源生态系统充满活力，对人工智能的发展至关重要，但我们必须确保数据的完整性和安全性。”
乔丹还讨论了管理人工智能基础设施的挑战，强调了所涉及的复杂性和成本。他强调需要强大的操作来确保较长的正常运行时间和可靠性，他说：“管理硬件非常昂贵和复杂。我们的目标是为客户简化这些步骤。”Jordan 还讨论了安全问题，详细说明了三层安全性：数据隐私、模型安全和应用程序合规性。他指出：“从数据摄取到模型部署，确保多层数据隐私至关重要。”
展望未来，亚历克斯和乔丹讨论了人工智能行业预期的短期颠覆和长期创新。亚历克斯提到：“通过量身定制的人工智能解决方案，广告和商业领域将发生重大变化。”他还强调了人工智能革新生物技术、材料科学和其他领域的潜力，他说：“人工智能代理将支持各种企业职能，加速多个行业的创新。”
Alex强调了GMI Cloud的目标，即借助该公司在该行业的坚实根基以及来自谷歌和台湾OEM背景的核心团队的丰富经验，为构建人工智能应用程序的整个堆栈提供支持。他强调了战略数据中心位置对于最大限度地减少延迟和优化性能的重要性，尤其是在亚太地区。亚历克斯解释说：“我们的目标是到明年年底拥有30个数据中心，为亚洲提供最广泛的GPU机群，并最终在全球范围内扩张。”
演示会议：在 GMI Cloud 上部署 Llama 3
钱玉静的演示环节对GMI Cloud的平台功能进行了实际演示。他展示了该平台如何实现Llama 3的无缝部署，重点介绍了其用户友好界面和灵活的容器解决方案。Yujing演示说：“我们平台的灵活性可实现快速设置和高效的人工智能模型部署，” 他强调了GMI Cloud的GPU在处理大量人工智能工作负载方面的强大性能。
结论
GMI Cloud虚拟活动凸显了该公司致力于通过强大的基础架构、战略硬件控制和以用户为中心的平台来推动人工智能创新。通过应对可扩展性、效率和安全性方面的关键挑战，GMI Cloud将自己定位为人工智能基础设施领域的领导者，随时准备支持企业和开发人员建设人工智能的未来。非常感谢 Jordan Nanos 和我们在慧与的合作伙伴参加此次活动并提供了对该行业的宝贵见解。
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