弹性人工智能基础设施：在行业担忧中蓬勃发展的关键

Why managing AI risk presents new challenges

Aliquet morbi justo auctor cursus auctor aliquam. Neque elit blandit et quis tortor vel ut lectus morbi. Amet mus nunc rhoncus sit sagittis pellentesque eleifend lobortis commodo vestibulum hendrerit proin varius lorem ultrices quam velit sed consequat duis. Lectus condimentum maecenas adipiscing massa neque erat porttitor in adipiscing aliquam auctor aliquam eu phasellus egestas lectus hendrerit sit malesuada tincidunt quisque volutpat aliquet vitae lorem odio feugiat lectus sem purus.

Lorem ipsum dolor sit amet consectetur lobortis pellentesque sit ullamcorpe.
Mauris aliquet faucibus iaculis vitae ullamco consectetur praesent luctus.
Posuere enim mi pharetra neque proin condimentum maecenas adipiscing.
Posuere enim mi pharetra neque proin nibh dolor amet vitae feugiat.

The difficult of using AI to improve risk management

Viverra mi ut nulla eu mattis in purus. Habitant donec mauris id consectetur. Tempus consequat ornare dui tortor feugiat cursus. Pellentesque massa molestie phasellus enim lobortis pellentesque sit ullamcorper purus. Elementum ante nunc quam pulvinar. Volutpat nibh dolor amet vitae feugiat varius augue justo elit. Vitae amet curabitur in sagittis arcu montes tortor. In enim pulvinar pharetra sagittis fermentum. Ultricies non eu faucibus praesent tristique dolor tellus bibendum. Cursus bibendum nunc enim.

Id suspendisse massa mauris amet volutpat adipiscing odio eu pellentesque tristique nisi.

How to bring AI into managing risk

Mattis quisque amet pharetra nisl congue nulla orci. Nibh commodo maecenas adipiscing adipiscing. Blandit ut odio urna arcu quam eleifend donec neque. Augue nisl arcu malesuada interdum risus lectus sed. Pulvinar aliquam morbi arcu commodo. Accumsan elementum elit vitae pellentesque sit. Nibh elementum morbi feugiat amet aliquet. Ultrices duis lobortis mauris nibh pellentesque mattis est maecenas. Tellus pellentesque vivamus massa purus arcu sagittis. Viverra consectetur praesent luctus faucibus phasellus integer fermentum mattis donec.

Pros and cons of using AI to manage risks

Commodo velit viverra neque aliquet tincidunt feugiat. Amet proin cras pharetra mauris leo. In vitae mattis sit fermentum. Maecenas nullam egestas lorem tincidunt eleifend est felis tincidunt. Etiam dictum consectetur blandit tortor vitae. Eget integer tortor in mattis velit ante purus ante.

Vestibulum faucibus semper vitae imperdiet at eget sed diam ullamcorper vulputate.
Quam mi proin libero morbi viverra ultrices odio sem felis mattis etiam faucibus morbi.
Tincidunt ac eu aliquet turpis amet morbi at hendrerit donec pharetra tellus vel nec.
Sollicitudin egestas sit bibendum malesuada pulvinar sit aliquet turpis lacus ultricies.

“Lacus donec arcu amet diam vestibulum nunc nulla malesuada velit curabitur mauris tempus nunc curabitur dignig pharetra metus consequat.”

Benefits and opportunities for risk managers applying AI

大规模 GPU 系统的现实

我们已经看到了兴登堡研究中心最近关于某些 GPU 硬件提供商的文章，并想分享我们对此事的一些见解。在人工智能基础设施领域，业内专家知道，大规模运行时，硬件故障，尤其是GPU故障，只是现实的一部分。它很像一辆高性能赛车或火箭飞船——专为实现最大输出而设计，但不能幸免于偶尔的进站或零件更换。

在大规模 AI 云操作中，过热、内存错误或网络不稳定等问题并不少见，并且会随着时间的推移而复杂化。例如，一个广泛报道的病例来自 Meta 的数据显示，该公司在训练 Llama 3 时大约每三小时遇到一次故障，其中 58.7% 的问题与 GPU 和 HBM3 内存故障有关。这些挑战说明了扩展 AI 运营的内在复杂性，也凸显了强大的基础架构、主动维护和有效规划的必要性。

一些有助于增强抵御能力的建议

扩展 AI 基础设施并非易事，但通过正确的策略，您可以建立保持运营平稳运行所需的弹性。方法如下：

制定冗余管理计划：通过实施多层冗余策略来确保持续的性能。这种方法使您的系统即使在单个组件面临问题时也能保持运行。

检查点恢复：集成一个系统，该系统可以快速从稳定点恢复任务，最大限度地减少工作流程中断并保持操作步入正轨。

强大的安全性：使用强大的安全措施保护您的基础设施。

持续安全监控：实时主动监控和缓解安全威胁，防止网络攻击导致的停机。
事件响应：制定明确的事件响应计划，使您能够快速处理任何安全事件并从中恢复，最大限度地减少潜在损失。

建立战略伙伴关系： 组建战略联盟，分担扩展负担，确保您的基础设施保持弹性和高效。

为什么 GMI Cloud 脱颖而出

尽管竞争对手提供类似的人工智能基础设施服务，但在提供GMI Cloud所保证的持续可靠性方面，他们经常无法达到目标。这些提供商通常难以提供全面、集成的安全和冗余方法，这意味着他们可能使客户容易受到干扰和网络威胁。

在GMI Cloud，我们不仅提供硬件——我们还提供完全集成的端到端解决方案，旨在预测和预防经常困扰竞争对手的问题。我们卓越的基础架构，加上无与伦比的客户支持，确保无论规模大小，您的人工智能运营都始终以最佳性能运行。

展望未来

在GMI Cloud，我们对创新的奉献精神和对可靠性的承诺确保了我们的客户可以信任我们，无论现在还是将来，我们都能提供他们所需的性能。

我们邀请您提出任何问题或进一步了解GMI Cloud如何支持您的AI基础设施需求。此外，敬请关注即将到来的消息博客文章在这里，我们将更深入地探讨这些主题，以及一份关于我们 GPU 集群系统可靠性的完整基准测试报告，该报告将在未来几周内发布。

‍