来自VAST数据世界巡回大会的见解：颠覆 AI Infra
当瓶颈是基础设施时，公司会转向GMI Cloud寻求业务成功。
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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“瓶颈是基础设施。”
在VAST Data的世界巡回演唱会期间，这一信息在新加坡和悉尼引起了明显的共鸣。随着全球组织拥抱人工智能和机器学习的变革潜力，他们面临着关键的基础设施挑战，这些挑战有可能减缓他们的进展。在新加坡（10月29日）和悉尼（11月28日）的VAST Data世界巡回赛活动的小组讨论中，来自GMI Cloud、NVIDIA、VAST Data和FPT智能云的行业领导者分享了应对这些关键基础设施挑战的见解和解决方案。
组织在实施人工智能基础设施时面临几个关键挑战：
- 对高性能 GPU 的访问有限
- 网络效率瓶颈
- 安全漏洞
- 资源管理工具不足
对高性能 GPU 的访问有限
高性能 GPU 的可用性有限 推高了成本或对人工智能项目启动计划造成了重大干扰 跨行业。
随着各公司的目标是扩大其人工智能和机器学习能力，他们需要 GPU 独一无二地提供的强大计算资源，从而能够高效处理大型数据集和更快的模型训练。但是，这些 GPU 资源的稀缺通常会导致更长的部署等待时间、更高的成本，有时甚至会导致对阻碍创新的过时硬件的依赖。
这种限制对于可能缺乏预算来竞争高级 GPU 的小型企业和初创企业尤其有影响，因为大型科技公司通常会获得可用供应的很大一部分。
因此，许多行业正在探索替代解决方案，例如基于云的GPU租赁、FPGA（现场可编程门阵列）技术和优化技术，以充分利用有限的资源。像GMI Cloud这样的新云的存在是为了提供高效、实惠和可靠的GPU接入，以释放这些瓶颈。
网络效率瓶颈
传统网络架构难以处理现代 AI 工作负载的海量数据吞吐量需求， 明显的性能瓶颈。
AI 模型大小和数据集复杂性的指数增长要求前所未有的网络性能。组织发现其现有基础架构无法维持必要的数据传输速度，导致 GPU 利用率不足、训练时间延长和资源使用效率低下。这种挑战在分布式训练场景中尤为严峻，在分布式训练场景中，网络延迟会严重影响模型融合和整体训练效率。
网络瓶颈的现代解决方案需要存储和计算资源之间的直接数据路径，从而消除不必要的网络跳跃并减少延迟。GPUDirect 存储等技术可以显著提高数据传输效率，而先进的数据流架构可确保一致的高吞吐量性能。这些功能在VAST Data的平台与GMI Cloud的基础架构之间的集成中得到了很好的体现，在这些集成中，直接数据路径和优化的协议可以最大限度地提高资源利用率。
安全漏洞
AI 工作负载的日益复杂性带来了新的安全挑战 传统基础架构解决方案装备不足。
随着人工智能系统处理越来越敏感的数据，组织在数据保护、访问控制和监管合规方面面临着复杂的安全要求。人工智能工作负载的分布式性质，加上对高性能计算的需求，造成了潜在的漏洞，这些漏洞可能会危及宝贵的知识产权和敏感的训练数据。传统的安全措施通常会带来性能开销，从而显著影响 AI 工作负载效率。
AI 基础设施的有效安全需要多层方法，在不影响性能的情况下将强大的加密、精细的访问控制和持续监控相结合。通过实施零信任架构和硬件级安全功能，组织可以在保持高吞吐量的同时保护其人工智能资产。这种方法体现在由VAST Data和GMI Cloud实施的安全框架中，该框架为整个 AI 管道提供全面保护。
资源管理工具不足
组织难以有效地管理和优化其 AI 基础设施资源，导致 未充分利用和运营成本增加。
人工智能工作负载的动态性质需要复杂的资源管理功能，以适应不断变化的需求。许多组织缺乏有效协调其人工智能基础设施的工具和专业知识，从而导致资源冲突、分配效率低下和难以扩展运营。在保持性能和成本效率的同时，平衡竞争的工作负载，加剧了这一挑战。
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为什么选择 VAST DATA 和 GMI Cloud？
选择合适的基础设施合作伙伴对于人工智能和机器学习行业的业务成功至关重要。VAST DATA和GMI Cloud之间的合作提供了四个关键优势，使这种合作与众不同：
统一数据架构
这种合作的核心是统一的数据架构，该架构无缝集成了 NFS 和对象存储功能，同时提供全面的数据准备和管道工具。这种统一的方法可确保存储和计算资源之间的数据平稳移动，消除传统的数据孤岛并加速 AI 工作流程。
企业级性能
该解决方案通过复杂的自动故障转移机制提供稳定的高吞吐量数据传输速率，同时保持零停机时间运行。全面的全天候主动监控系统具有即时响应功能，可确保在潜在问题影响运营之前将其识别和解决，从而保持企业客户所需的可靠性。
灵活的部署选项
组织受益于可适应其特定需求的高度灵活的部署选项。该合作伙伴关系为长期运营提供预留实例，为临时工作负载提供按需定价，并辅以强大的混合云功能。这种灵活性使组织能够优化基础设施成本，同时保持灵活性，以根据需要扩展其人工智能运营。
高级编排
复杂的编排层具有深度的 Kubernetes 集成和全面的管理 API，可自动进行资源优化并简化复杂的部署场景。这使组织能够专注于创新而不是基础设施管理，从而形成更高效、可扩展和可管理的 AI 基础架构，可随着企业需求的增长而增长。
展望未来
VAST Data和GMI Cloud之间的合作伙伴关系不仅仅是一个技术联盟；它致力于解决人工智能采用所面临的基本基础设施挑战。正如新加坡和悉尼的讨论所证明的那样，各组织不仅在寻求强大的技术，而且在寻求可靠、安全和可扩展的解决方案，这些解决方案可以随着他们的人工智能抱负而发展。
凭借GMI Cloud最近的8200万美元A轮融资，以及VAST Data久经考验的企业专业知识，该合作伙伴关系完全有能力继续提供创新的解决方案，以满足人工智能驱动的组织不断变化的需求。
有关VAST Data和GMI Cloud如何改变您的AI基础设施的更多信息， 联系我们的解决方案团队。
