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Architettura ibrida di intelligenza artificiale per data center aziendali.

Architettura ibrida di intelligenza artificiale per data center aziendali.
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Contesto aziendale di IA ibrida

Contesto aziendale di IA ibrida

  • L'intelligenza artificiale aziendale sta passando da progetti pilota isolati a servizi critici per il business che devono estendersi al cloud, ai data center e alle sedi periferiche. I CIO sono sotto pressione per allineare l'inferenza e l'addestramento dell'IA con la distribuzione dei dati, le normative di conformità e la domanda imprevedibile di GPU, evitando al contempo la dipendenza da un singolo fornitore e l'aumento incontrollato dei costi del cloud. Una combinazione frammentata di server AI, isole GPU e sistemi di switching legacy spesso ostacola questa transizione verso un'architettura AI ibrida scalabile.

    Questa sezione illustra come strutturare un'architettura AI ibrida che bilanci risorse on-premise e cloud utilizzando principi di progettazione coerenti. L'attenzione si concentra su dove collocare l'addestramento e l'inferenza dell'IA, come interconnettere i cluster GPU con le infrastrutture di data center ad alta larghezza di banda e come pianificare gli investimenti tra server AI, piattaforme GPU e switch in modo che ogni fase sia allineata a carichi di lavoro concreti e punti decisionali aziendali.

Principali pressioni di progettazione nell'architettura ibrida di intelligenza artificiale

Trovare un equilibrio tra la potenza di calcolo AI on-premise, l'infrastruttura del data center e la scalabilità delle GPU, tenendo conto dei vincoli di costo, latenza e ciclo di vita, è tutt'altro che semplice.

Principali pressioni di progettazione nell'architettura ibrida di intelligenza artificiale

  • Dimensionamento della capacità di IA on-premise rispetto al cloud

    È difficile decidere quali attività di addestramento e inferenza dell'IA mantenere on-premise e quali nel cloud, senza rischiare di sovradimensionare, sottodimensionare o rimanere vincolati a SKU rigidi.

  • Realizzazione di un'infrastruttura di data center per l'intelligenza artificiale non bloccante.

    I cluster di intelligenza artificiale richiedono una struttura est-ovest a bassa latenza e ad alta larghezza di banda; una progettazione inadeguata degli switch crea rapidamente punti critici e capacità GPU inutilizzata.

  • Integrazione di piattaforme di intelligenza artificiale eterogenee

    La combinazione di architetture x86 legacy, nuovi server AI e nodi GPU complica il ciclo di vita, gli strumenti e i percorsi di aggiornamento, aumentando i rischi di integrazione e manutenzione.

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Casi d'uso aziendali dell'IA ibrida

Dove le architetture ibride di intelligenza artificiale si integrano al meglio negli ambienti aziendali reali, tra cui data center, filiali e domini regolamentati.

Hub ibrido di intelligenza artificiale per data center aziendali

Hub ibrido di intelligenza artificiale per data center aziendali

  • Esegui l'addestramento, il riaddestramento e l'inferenza su larga scala dei modelli principali su cluster AI on-premise utilizzando server AI e acceleratori GPU, e trasferisci gli esperimenti più complessi sul cloud pubblico quando la capacità è limitata.
  • Ospita servizi di intelligenza artificiale di produzione sensibili alla latenza, come motori di raccomandazione, ricerca di conoscenza e pipeline di visione artificiale, su switch di data center ottimizzati per il traffico est-ovest ad alta larghezza di banda.
  • Consolida diversi carichi di lavoro di intelligenza artificiale, inclusi VDI con miglioramenti IA, analisi e distribuzione di modelli, su un pool di server GPU condiviso con routing basato su policy tra endpoint IA privati ​​e pubblici.
Ambienti di intelligenza artificiale regolamentati e sovrani

Ambienti di intelligenza artificiale regolamentati e sovrani

  • Implementare server di intelligenza artificiale in loco nei settori altamente regolamentati, in modo che i dati di addestramento sensibili, i pesi dei modelli e i registri di inferenza rimangano all'interno del paese, utilizzando al contempo in modo selettivo modelli di base esterni tramite API sicure.
  • Utilizza server GPU per perfezionare e semplificare modelli pubblici di grandi dimensioni, trasformandoli in versioni più piccole e specifiche per il dominio di applicazione, che possono essere gestite integralmente all'interno di data center conformi, con pipeline di intelligenza artificiale verificabili.
  • Segmenta il traffico critico dell'IA su switch dedicati dei data center, imponendo la microsegmentazione e la QoS in modo che i carichi di lavoro di IA in ambito clinico, finanziario o governativo non attraversino mai percorsi di rete non affidabili, nemmeno in configurazioni ibride.
Intelligenza artificiale ibrida consapevole di rami e bordi

Intelligenza artificiale ibrida consapevole di rami e bordi

  • Posiziona nodi compatti per l'inferenza AI in sedi regionali o filiali per eseguire localmente previsioni in tempo reale, elaborazione di documenti o visione artificiale, sincronizzando i modelli con i cluster del data center centrale quando i collegamenti sono disponibili.
  • Il traffico AI aggregato delle filiali viene instradato tramite gli switch del data center verso i cluster GPU principali per l'inferenza batch periodica, l'apprendimento offline o analisi più complesse che superano i limiti di calcolo locali.
  • Sfruttate i modelli di progettazione ibridi per l'IA che instradano l'inferenza non critica verso endpoint cloud, riservando al contempo i server IA on-premise per le applicazioni edge sensibili alla latenza o alla privacy, come il monitoraggio industriale o il commercio al dettaglio intelligente.
Applicazioni aziendali basate sull'intelligenza artificiale e VDI

Applicazioni aziendali basate sull'intelligenza artificiale e VDI

  • Ospita ambienti VDI potenziati dall'IA su server GPU, in modo che progettisti, ingegneri e analisti possano accedere a strumenti di visualizzazione accelerata, progettazione generativa o assistenza alla scrittura del codice da qualsiasi luogo, con prestazioni costanti.
  • Fornire assistenti virtuali aziendali, chatbot e assistenti alla conoscenza da server AI on-premise integrati con i sistemi interni, delegando al contempo le complesse attività di pre-addestramento e di ragionamento in contesti ampi ai fornitori di servizi cloud.
  • Utilizza gli switch dei data center per creare infrastrutture a bassa latenza tra server applicativi, storage e nodi GPU, garantendo esperienze utente reattive per carichi di lavoro di ufficio, CRM, ERP e collaborazione potenziati dall'intelligenza artificiale.
Infrastruttura AI scalabile per cluster GPU

Infrastruttura AI scalabile per cluster GPU

  • Progettare architetture spine-leaf con switch per data center ad alta velocità per interconnettere server AI e nodi GPU per l'addestramento distribuito, architetture di server di parametri e carichi di lavoro paralleli di modelli.
  • Implementare pipeline di dati ibride in cui i dati grezzi arrivano in locale, vengono preelaborati localmente e quindi inoltrati in modo selettivo ai servizi di intelligenza artificiale nel cloud o a cluster GPU multi-tenant per l'esecuzione di training su larga scala.
  • Aumenta gradualmente la capacità di intelligenza artificiale aggiungendo server GPU e porte fabric man mano che vengono avviati nuovi progetti, mantenendo al contempo un modello operativo unificato per il monitoraggio, la pianificazione e la gestione del traffico tra i domini ibridi.

Domande frequenti

Come posso scegliere tra server AI e server GPU per un'architettura AI ibrida?

  • Nella maggior parte delle architetture ibride di IA aziendali, i server AI come le famiglie HW-AT600W / HW-AT800 / HW-AT9508-G3 / HW-AT3500-G3 sono posizionati come nodi centrali per l'addestramento e l'inferenza ad alta velocità, mentre i server e gli acceleratori GPU (CIS:HCI-GPU-A30-M6, CIS:HCI-GPU-A100-80M6, NVI:A30, ecc.) vengono utilizzati per scalare carichi di lavoro specializzati come la distribuzione di modelli, l'IA VDI o la capacità di picco per specifiche unità aziendali.
  • Una regola decisionale pratica è la seguente: se hai bisogno di elaborazione, archiviazione e rete strettamente integrate con un ciclo di vita prevedibile per cluster di livello data center, dai la priorità ai server AI; se invece hai bisogno di un'accelerazione più flessibile e incrementale per l'infrastruttura x86 esistente o per gli stack VDI, concentrati sui server GPU e sulle SKU di acceleratori.
  • Per scenari complessi e misti (ad esempio, la combinazione di training on-premise con inferenza edge e offload su cloud pubblico), il nostro team di soluzioni può mappare i casi d'uso aziendali per definire una ripartizione consigliata tra server AI e acceleratori GPU, inclusa la pianificazione di porte e larghezza di banda verso gli switch dell'infrastruttura AI.

Quali verifiche devo effettuare per garantire la compatibilità di rete quando collego i server AI agli switch del data center per l'infrastruttura AI?

  • Partendo dalla topologia di destinazione dell'infrastruttura AI e dalla larghezza di banda per nodo: i server AI e i server GPU devono essere dimensionati in modo da corrispondere ai collegamenti uplink sugli switch del data center come CIS:HCI-FI-64108-M6, CIS:HCI-FI-6454-M6, HW:6857-EI-F-B01/B0B/B02 o HW:CR5D0LAXFE72, tenendo conto del numero di porte 25G/100G/400G e dei rapporti di sovrasottoscrizione.
  • Verificare la compatibilità dei transceiver e dei cavi tra le schede di rete del server e le porte dello switch (ad esempio, elenchi DAC/AOC QSFP28 o QSFP56, modalità breakout supportate e interoperabilità tra i diversi fornitori) e verificare le funzionalità richieste per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, come RDMA, ECN e gestione della congestione, nella roadmap del sistema operativo dello switch.
  • Se si prevede di estendere questa infrastruttura a più data center o a un gateway di connettività cloud ibrido, è opportuno valutare le funzionalità di routing e la progettazione dei buffer sugli switch core come HW:CR5D0LAXFE72 per evitare colli di bottiglia nel traffico est-ovest e nella sincronizzazione tra regioni.
  • Il nostro team può aiutarvi a convalidare una distinta base completa (server, switch, dispositivi ottici, cavi) ed eseguire controlli di interoperabilità prima di finalizzare l'acquisto, riducendo il rischio di problemi a livello di collegamento in fase di implementazione.

Come si dimensionano i nodi AI on-premise rispetto alle risorse cloud in un'implementazione AI ibrida?

  • Per l'IA ibrida aziendale, i nodi on-premise (ad esempio i server di training HW-AT600W-2 / HW-AT800-2 più nodi GPU come CIS:HCI-GPU-A100-80M6) sono in genere riservati ai carichi di lavoro sensibili ai dati o critici per la latenza, mentre il cloud viene utilizzato per carichi di lavoro elastici o sperimentali con requisiti di residenza dei dati meno stringenti.
  • Un approccio pratico consiste nel definire la domanda di base in condizioni di regime (modelli principali, servizi di inferenza critici, copiloti interni) e dimensionarla in cluster on-premise, quindi allocare un margine di sicurezza (spesso del 20-40% a seconda della volatilità del business) che può essere soddisfatto da server GPU aggiuntivi on-premise o da picchi di carico cloud a breve termine.
  • La rete rappresenta un vincolo fondamentale: è necessario assicurarsi che gli switch del data center, come CIS:HCI-FI-64108-M6 / HW:6857-EI-F-B0B, siano in grado di gestire il traffico est-ovest dell'addestramento distribuito, mentre la WAN o il gateway del data center possono gestire la sincronizzazione dei modelli e la replica dei dataset da/verso il cloud senza saturare i collegamenti di produzione.
  • Se condividi i tuoi modelli target, la concorrenza e i flussi di dati, possiamo aiutarti a creare un piano di dimensionamento ottimale che bilanci i server AI (CapEx) con i costi operativi del cloud (OpEx), allineando il numero di porte, la potenza e lo spazio rack.

Di quali rischi di implementazione dovrei essere consapevole quando implemento un'infrastruttura AI ibrida con questi switch e server?

  • Tra i rischi più comuni si annoverano la sottovalutazione della potenza e del raffreddamento necessari per i server AI ad alta densità (ad esempio, chassis HW-AT9508-G3-2 o nodi ricchi di GPU), la configurazione errata delle funzionalità di trasporto senza perdita di dati sugli switch dei data center e la mancanza di un piano di ripristino in caso di introduzione di nuove infrastrutture AI in una rete di produzione esistente.
  • Molte infrastrutture AI richiedono policy QoS, PFC ed ECN coerenti su tutti gli switch coinvolti (CIS:HCI-FI-6454-M6, HW:serie 6857-EI-F, ecc.); firmware non corrispondenti o nodi configurati solo parzialmente possono causare microburst, latenza di coda o perdita intermittente di pacchetti che si manifesta solo sotto carico di addestramento.
  • Dal punto di vista architetturale, una segmentazione insufficiente tra i cluster di IA e il resto della rete aziendale può creare rischi per la sicurezza e per la diffusione di minacce; le configurazioni VLAN/VXLAN e le politiche di accesso dovrebbero essere validate prima della messa in produzione, soprattutto in ambienti di IA multi-tenant.
  • Raccomandiamo un'implementazione graduale con test di carico sintetici ed esercitazioni di guasto, oltre a modelli di configurazione e gestione out-of-band, per evitare tempi di inattività imprevisti quando l'infrastruttura ibrida AI viene integrata nel data center principale.

Cosa devo sapere in merito a garanzia, assistenza e pianificazione del ciclo di vita di questi prodotti ibridi basati sull'intelligenza artificiale?

  • Le infrastrutture AI hanno un ciclo di innovazione più rapido rispetto all'hardware aziendale tradizionale, pertanto è importante allineare i termini di garanzia e supporto alla strategia di aggiornamento dei modelli per i server AI (famiglie HW-AT600W / HW-AT800 / HW-AT9508-G3 / HW-AT3500-G3), i server GPU e gli switch per data center.
  • Si consiglia di verificare lo stato del ciclo di vita dell'hardware in anticipo utilizzando strumenti come il nostro Verificatore EOL/EOSL In questo modo potrete evitare di progettare nuove infrastrutture di intelligenza artificiale su piattaforme che raggiungeranno la fine del supporto durante l'orizzonte temporale del vostro progetto.
  • Per l'implementazione e la risoluzione dei problemi di topologie AI ibride complesse, puoi anche sfruttare il nostro Supporto CCIE gratuito per convalidare i progetti, rivedere le configurazioni e ridurre il rischio di implementazione in ambienti multi-vendor.
  • Per informazioni dettagliate sulla copertura, sulla procedura RMA e sulle opzioni di durata per specifici SKU, si prega di consultare la nostra politica di garanzia e confermare il livello di servizio esatto che corrisponde ai vostri requisiti di conformità e disponibilità.
  • Nota: i termini di garanzia e i servizi di supporto specifici possono variare in base al prodotto e alla regione. Per informazioni più dettagliate, consultare le informazioni ufficiali. Per ulteriori informazioni, contattare: router-switch.com.

Come vengono gestite le spese di spedizione, le tasse e gli eventuali resi per gli ordini di hardware AI di livello data center?

  • Per i server AI, i server GPU e gli switch per data center, le opzioni di spedizione e i tempi di consegna sono influenzati dalla disponibilità del prodotto, dalla configurazione (ad esempio, switch HW-AT9508-G3-2 completamente equipaggiati rispetto a switch a formato fisso) e dal paese di destinazione; per gli articoli disponibili a magazzino, i tempi di consegna dipenderanno comunque dalle condizioni logistiche e dalle procedure di importazione locali e non possono essere garantiti in anticipo.
  • È possibile consultare le opzioni e le condizioni logistiche disponibili nella nostra metodi di spedizione panoramica e verifica come potrebbero essere applicati i dazi e l'IVA nella tua giurisdizione utilizzando la nostra guida tasse e dazi doganali prima di finalizzare l'acquisto di un'importante infrastruttura di intelligenza artificiale.
  • Se devi restituire merce difettosa scoperta durante il burn-in o il test pilota della tua implementazione ibrida di IA, segui la procedura passo passo descritta nella nostra istruzioni per il resoCiò contribuisce a garantire che i componenti di intelligenza artificiale di alto valore vengano impacchettati, documentati ed elaborati correttamente.

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