Первый прорыв с облачными вычислениями состоялся в 2006 году, когда начались EC2 и S3 Amazon Web Services (AWS) EC2 и S3. Впервые компаниям был предоставлен доступ к производительности и хранению компьютера, не имея физических серверов. Быстрое ведение к 2025 году модель облачных вычислений снова меняется!
Компании ИИ все чаще оказывают давление, чтобы быстро двигаться и управлять требованиями для расчета крепления и в то же время согласовать воздействие на окружающую среду и эксплуатационные расходы. Сложность продолжает расти, и трещины в традиционной облачной инфраструктуре становится все труднее игнорировать. Введите децентрализованные сетчатые гиперзаллеры: облачные сети, которые динамически используют ресурсы холостого хода, нажмите источник данных более подробно для источника данных и включите локализованную обработку.
В то время как облако развивается от статического места в реакционную сеть, эта новая инфраструктура непосредственно выполняет реалии развития ИИ.
Генеральный директор и основатель Nuco.Cloud.
Содержание
Старое облако вырастет? Встретиться с децентрализованной сетчатой гибаллом
После того, как облако считалось неограниченным, облако зажимается за пределы своего первоначального дизайна. Не говоря уже о том, что затраты на техническое обслуживание увеличиваются. Фактически, небольшие и средние компании в настоящее время тратят более 1,2 миллиона долларов в год на облачные услуги. Ожидается, что это число увеличится еще выше. Чтобы оставаться в курсе, многие обратились к нескольким областям стратегий.
В 2022 году 89% компаний уже ввели многоклеточные рамки для получения гибкости и снижения зависимости от одного поставщика. Тем не менее, этот лоскутный подход оказывается трудным для управления. Вместо того, чтобы создавать реку, традиционные облачные установки часто вызывают трение, потому что они не соответствуют большому объему развития ИИ.
Решение — это не просто «больше облака». Это переосмысление самого облака.
Инфраструктура, которая накапливается для рабочих нагрузок ИИ
Для компаний искусственного интеллекта децентрализованные гипаллы сетчатки предлагают переосмысление, как облачная инфраструктура может соответствовать ежедневным требованиям.
Облачная инфраструктура замедляет разработку и предоставление? Вместо того, чтобы полагаться на один централизованный концентратор, сетчатые архитектуры распространяют вычислительную мощность по сети узлов, таких как паутина. Этот подход создает устойчивость посредством дизайна: если узел терпит неудачу, другие принимают разрыв, минимизируют время и поддерживают стабильность системы. И поскольку данные обрабатываются ближе к тому, где они необходимы, задержка, производительность и команды могут двигаться быстрее. Это слой инфраструктуры, для которого ждал ИИ!
Это не просто техническое улучшение, это фундаментальное изменение с точки зрения мышления в Интернете:
- От владения серверами до обмена вычислительными вычислениями по сети,
- От нескольких крупных игроков до многих участников,
- От глобального контроля до местной автономии.
Устранение задержек, узких мест и процессов с тяжелыми ресурсами, вы не только измените жесткую облачную систему, но и измените основу для поддержки более интеллектуального роста. Насколько это полезно для глобальных операций?
Могут ли ваши компании снизить затраты на облачные данные и снизить воздействие на окружающую среду? Оказывается, да
Следует сказать, что голод AIS для компьютерной мощности не замедляется. Обучение крупных моделей или систем глубокого обучения приводит непосредственно к массовому потреблению энергии.
В настоящее время центры обработки данных составляют около 3% глобальных выбросов углерода. Ожидается, что к 2030 году они будут потреблять до 13% мира. Эта математика не работает для компаний, которые пытаются масштабировать навыки искусственного интеллекта и в то же время остаются верными ESG.
Вот хорошие новости. Вместо того, чтобы полагаться на централизованные центры обработки данных, которые часто простаивают, сетчатая инфраструктура проникает в распределенный пул не используемых вычислительных ресурсов. Это более эффективное использование того, что уже существует, и снижает необходимость создания новой энергии, голодной. Это означает меньшее воздействие на окружающую среду, не влияя на развитие и доставку ИИ.
Экономия также не только окружающая среда. Обычная облачная модель блокирует команды в предварительно забронированную емкость или ждет долгосрочных графических процессоров, особенно во время больших потребностей. Каждый обучение, тест или настройка становится проблемой бюджета и планирования. Сетчатые гипершальщики реализуют это. Благодаря динамическому назначению ресурсов на основе доступности и потребностей, команды искусственного интеллекта могут получить доступ к компьютерам на компьютере. Меньше ожидания, лучшее назначение ресурсов.
Еще не убежден в этой новой технологии? Децентрализованные сетчатые гипалеры очищают хаос, который имеет тенденцию к обычной мульти-облачной среде. Интеграция устаревших систем, жонглирование между поставщиками, администрирование непоследовательных географических протоколов -для команд AI -Ops, это всего лишь обычный день в офисе.
Сетчатая инфраструктура решает это через равномерный уровень, который соединяет все: старые системы, новые платформы, различные поставщики. То, что часто является фрагментированной экосистемой, теперь имеет контроль и сплоченность, потому что все работает вместе.
Будущее ИИ не в облаке … это облако
Итак, у вас есть. Децентрализованные сетчатые гиперсмешки — это то место, куда идет дальше, и компании искусственного интеллекта хорошо подходят для создания этой технологии. Это не о преследовании тенденций. Речь идет о согласовании технологического прогресса с будущим облачной инфраструктуры.
Слишком часто введение облаков рассматривается как коробка, которая с большей вероятностью пересекает стратегический поезд. Результат? Раздутые системы и масштабируемость, которые задерживаются, когда это наиболее важно. Это меняет инфраструктуру стежка. Это не только скорость или эффективность. Речь идет о создании более умных, более устойчивых и будущих операций.
Для компаний искусственного интеллекта, которые сосредоточены на значимом росте и долгосрочных последствиях, путь вперед не только в облаке. Это через новый тип облака, который был распределен, динамический и масштабированный. Очень стоит противоречить этому сдвигу. Чтобы определить наилучшие преимущества, особенно в связи с растущими требованиями, такими как глобальная экспансия и долгосрочная масштабируемость, компании должны быть намеренно подходить к облачной трансформации.
Я попробовал 70+ лучших инструментов ИИ.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
