Rangkuman berita: Mengurangi Risiko dan Kompleksitas di Seluruh Fase Proyek AI Cloud

Sven Oehme, Chief Technology Officer (CTO) di DDN, menjelaskan pentingnya arsitektur referensi AI dalam memastikan solusi komputasi yang cepat dan efisien, baik di cloud maupun di lokasi sendiri. Arsitektur ini membantu mengintegrasikan komponen penyimpanan dan jaringan dengan GPU untuk memaksimalkan kinerja. Solusi ini harus diuji secara ketat dan terbukti dapat diandalkan di pusat data, sehingga risiko terkait kinerja dan keamanan dapat diminimalkan. Arsitektur referensi AI biasanya mencakup perangkat keras, perangkat lunak manajemen alur kerja AI, dan layanan dukungan untuk memastikan kinerja yang dijamin.

Dalam memilih tempat untuk menerapkan proyek AI, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan. Jika anggaran terbatas, menggunakan cloud mungkin lebih baik meskipun biaya jangka panjang bisa lebih tinggi. Namun, jika aplikasi AI sensitif terhadap latensi atau memerlukan keamanan yang lebih ketat, solusi di lokasi sendiri bisa lebih menguntungkan. Pada akhirnya, baik di cloud maupun di lokasi sendiri, penting untuk menggunakan arsitektur referensi AI yang telah divalidasi untuk menyederhanakan penerapan infrastruktur dan mengoptimalkan kinerja.

Pertanyaan Terkait

Siapa Sven Oehme dan apa perannya di DDN?

Sven Oehme adalah Chief Technology Officer (CTO) di DDN yang memimpin inovasi produk saat ini dan masa depan.

Apa itu arsitektur referensi AI dan mengapa penting?

Arsitektur referensi AI adalah solusi turnkey yang mengintegrasikan perangkat keras dan perangkat lunak untuk memastikan kinerja optimal dalam pengembangan model AI.

Apa saja kekhawatiran terkait keamanan dalam penggunaan cloud untuk AI?

Kekhawatiran terkait keamanan dalam penggunaan cloud untuk AI meliputi potensi pelanggaran data dan kurangnya kontrol atas data sensitif.

Bagaimana biaya penggunaan cloud dibandingkan dengan membangun cloud pribadi untuk AI?

Biaya penggunaan cloud dapat dua hingga tiga kali lipat lebih mahal dibandingkan dengan membangun cloud pribadi untuk AI.

Apa yang harus dipertimbangkan saat memilih antara cloud publik dan solusi on-premises untuk AI?

Saat memilih antara cloud publik dan solusi on-premises untuk AI, penting untuk mempertimbangkan biaya, keamanan, dan kebutuhan spesifik proyek AI.

Rangkuman Berita: Mengurangi Risiko dan Kompleksitas di Seluruh Fase Proyek AI Cloud

Pertanyaan Terkait

Rangkuman Berita Serupa