İşletmeler şüphesiz benimsiyor yapay zeka Pilot uygulamalar başarılı bir şekilde yürütüldükçe iş birimleri genelinde ilgi artıyor ve yeni kullanım senaryolarına olan talep artıyor. Ancak ivme arttıkça perde arkasındaki karmaşıklık da artıyor.
Ekipler uyumsuz araçları bir araya getirerek birden fazla araçla hokkabazlık yapıyor GPU nesiller, değişen yazılım yığınlarını yönetmek ve hassas veriler üzerinde kontrolü korumaya çalışmak. Aynı zamanda güvenlik liderleri, yapay zeka modellerinin nasıl dağıtılması, yönetilmesi ve korunması gerektiğini düzenleyen yeni düzenlemelere hazırlanıyor.
Nutanix’te Sistem Mühendisliği Direktörü.
Bu mükemmel bir kaos fırtınası ve bu genişleyen baskı bir şeyi açıkça ortaya koyuyor. Yapay zeka büyümesinin bir sonraki aşaması, temeldeki olgunluğa göre belirlenecek altyapı. Bu platform giderek bir yapay zeka fabrikası olarak şekilleniyor.
Yapay zeka fabrikası, yapay zekayı güvenilir ve sorumlu bir şekilde operasyonel hale getirmek isteyen kuruluşlar için mimari plandır. Hızlandırılmış bilgi işlem, güvenli altyapı, üretim düzeyinde Kubernetes, çok kiracılı yönetim ve doğrulanmış model ortamlarını tek ve uyumlu bir temelde bir araya getirir.
Kuruluşlar, yapay zekayı silolar halinde birleştirmek yerine, yapay zeka iş yüklerinin güvenle dağıtılabileceği, ölçeklenebileceği ve yönetilebileceği standartlaştırılmış bir ortam kazanır.
Yapay zeka fabrikaları neden vazgeçilmez hale geliyor?
Yapay zeka fabrikalarının yükselişi, kurumsal ortamlarda artan parçalanmaya doğrudan bir yanıttır. Geleneksel dijital iş yüklerinden farklı olarak yapay zeka, yeni karmaşıklık katmanları sunar.
Donanım yenileme döngüleri hızlanıyor, GPU mimarileri çeşitleniyor ve yazılım bağımlılıkları, manuel düzenlemeyi sürdürülemez hale getirecek bir hızla gelişiyor.
Yapay zeka işlem hatları genellikle her birinin performans, veri erişimi ve uyumluluk açısından kendi gereksinimlerine sahip birden fazla ekibi kapsar. Yönetilmediği takdirde bu karmaşıklık inovasyonu yavaşlatır ve riski artırır.
Yapay zeka fabrikası yaklaşımı, birleşik bir mimari sunarak bu sorunu çözüyor. Kuruluşlar, her kullanım durumu için özel ortamlar sağlamak yerine yapay zeka için standart bir işletim modeli benimsiyor. Donanım, Kubernetes, ağ oluşturmamodel ortamları ve güvenlik kontroller tek bir yığın olarak entegre edilir ve doğrulanır
Güncellemeler, ölçeklendirme ve yönetişim öngörülebilir hale gelir. Farklı ekipler aynı güvenli ve tutarlı temelden yararlanırken bağımsız olarak geliştirme ve yenilik yapabilir.
Yapay zekanın benimsenmesi için güvenli ve egemen bir temel
Kuruluşlar yapay zekanın nerede ve nasıl çalışması gerektiğine karar verirken güvenlik ve egemenlik hızla merkezi konular haline geldi. EMEA genelinde hükümetler ve düzenleyiciler model yönetişime daha yakından bakıyor, şifreleme standartlar, hassas veri işleme ve tedarik zinciri güvencesi.
Sağlık, finansal hizmetler, enerji ve kamu güvenliği gibi sektörlerdeki işletmeler daha da katı kurallarla karşı karşıya kalıyor.
Yapay zeka fabrikaları, güvenliği mimarinin kendisine yerleştirerek bu gereksinimleri karşılıyor. Modeller sertleştirilmiş ortamlarda çalışır. FIPS uyumlu şifreleme, hareket halindeki ve hareketsiz verileri korur.
Denetim ve ayrıntılı erişim kontrolleri iç yönetişimi destekler. Güvenlik açığı izleme, yığın genelinde sürekli olarak çalışır.
Bağımsızlık gereklilikleriyle karşı karşıya olan kuruluşlar için AI fabrikası, ister şirket içinde, ister ulusal bir yetki alanı dahilinde veya sıkı bir şekilde yönetilen hibrit ortamda çalıştırılsın, AI iş yüklerinin kontrolleri altında kalmasını sağlar.
Kuruluşlar deneyden üretime doğru ölçeklendikçe bu güvence düzeyi özellikle önemlidir. Yapay zeka fabrikaları, liderlerin uyumluluktan ödün vermeden hızlı bir şekilde yenilik yapmalarına olanak tanır.
Kubernetes’i basitleştirme ve operasyonel karmaşıklık
Kubernetes modernliğin temeli haline geldi uygulamalarancak bunu kurumsal ölçekte çalıştırmak zorlu bir iş ve yapay zeka bu zorlukları daha da artırıyor.
Eğitim ve çıkarım iş yükleri dikkatli kaynak yönetimi gerektirir, GPU zamanlamasının verimli olması gerekir, bağımlılık ve ortamın değişmesi model performansını bozabilir ve operatörlerin geleneksel olarak ayrı ekiplerde bulunan altyapı katmanları arasında görünürlüğe ihtiyacı vardır.
Yapay zeka fabrika modelinin temel değerlerinden biri Kubernetes operasyonlarına getirdiği basitleştirmedir. Üretim düzeyindeki Kubernetes platformları operasyonel ek yükü azaltır, GPU yönetimini entegre eder ve tutarlı yaşam döngüsü kontrolü sağlar.
Kuruluşlar, her bileşeni manuel olarak yönetme zorunluluğu olmadan Kubernetes’in avantajlarından yararlanır. Bu, ekiplerin temel altyapıyı korumak yerine yapay zeka hizmetleri sunmaya odaklanmasına olanak tanır.
Yapay zekayı paylaşılan bir organizasyonel yeteneğe dönüştürmek
Yapay zeka fabrikalarının yönlendirdiği en önemli değişimlerden biri, yalıtılmış yapay zeka projelerinden ortak çıkarım hizmetlerine geçiştir. Departmanlar arasında yapay zekaya olan talep arttıkça kuruluşların, altyapıyı kopyalamadan birden fazla takıma güvenli bir şekilde hizmet vermenin bir yoluna ihtiyacı var.
Yapay zeka fabrikaları, modellerin politikaya göre dağıtılabileceği, sürümlendirilebileceği ve erişilebileceği çok kiracılı ortamlar sağlayarak bunu mümkün kılıyor.
Bu, yapay zeka için dahili bir pazar yaratır. Veri bilimi ekipleri, yüksek performanslı modelleri bir kez dağıtabilir ve bunları kuruluş genelinde erişilebilir hale getirebilir. Geliştiriciler, özel altyapı oluşturmadan çıkarımları uygulamalara entegre edebilir.
Güvenlik ekipleri yönetişim ve gözlemlenebilirliğin kontrolünü elinde tutar. Sonuç, maliyetleri ve riski kontrol ederken yeniliği destekleyen, ölçeklenebilir, tekrarlanabilir bir yapay zeka işletim modelidir.
Ekosistem odaklı yaklaşımın gücü
Yapay zeka fabrikaları tek bir satıcı tarafından kurulmuyor. Bunlar, doğrulanmış bir donanım ekosistemi, hızlandırılmış bilgi işlem platformları, model ortamları ve güvenli yazılım katmanları aracılığıyla bir araya getirilir. NVIDIA Referans mimarileri, yığının üretimde tutarlı bir şekilde performans göstermesini sağlayarak merkezi bir rol oynar.
Donanım iş ortakları, GPU yoğun iş yükleri için tasarlanmış optimize edilmiş sistemler sağlar. Kurumsal yapay zeka platformları ve Kubernetes yönetmek katmanlar ortamın yönetilebilir, güvenli ve geleceğe hazır olmasını sağlar.
Bu ekosistem yaklaşımı, kuruluşlara kendilerini katı mimarilere kilitlemeden yapay zekayı ölçeklendirme konusunda güven veriyor. Tutarlı bir işletim modelini korurken, yeni modelleri benimseme, yeni GPU nesillerini entegre etme ve hibrit veya bağımsız ayak izleri üzerinde çalışma özgürlüğünü korurlar.
Yapay zekanın benimsenmesinin önümüzdeki on yılı için bir plan
Yapay zeka hızla kuruluşlar için temel bir yetenek haline geliyor ancak etkisi, temel temelin hazır olmasına bağlı. Yapay zeka fabrikaları hızlı hareket eden bir ortama netlik getiriyor. Karmaşıklığı standartlaştırıyor, güvenliği güçlendiriyor, operasyonları basitleştiriyor ve yapay zekayı bir dizi yapay zekadan dönüştürüyorlar. projeler birleşik bir organizasyon yeteneğine dönüşür.
İş dünyası ve teknoloji liderleri, yapay zekayı ölçeklendirmenin temelde operasyonel bir zorluk olduğunu öğreniyor. Öngörülebilir altyapı, tutarlı yönetim ve hızlı değişime uyum sağlayabilecek bir ortam gerektirir.
Yapay zeka fabrikaları, gereksiz karmaşıklık eklemeden büyümeyi destekleyen tutarlı bir mimari model sağlayarak bu ihtiyaçları karşılar. Kuruluşların güvenlik, uyumluluk ve bütçe sınırları dahilinde kalarak yapay zeka hedeflerini genişletmelerine olanak tanır.
En iyi iş planı yazılımını sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro