IA e Machine Learning con server dedicati

AI and machine learning dedicated servers OVHcloud

Server dedicati OVHcloud per IA e Machine Learning

Lo sviluppo del Big Data ha rapidamente trasformato l’IA e i metodi di Machine Learning da strumenti puramente concettuali a potenti tool commerciali in grado di fornire informazioni preziose e assicurare una crescita duratura. Di fronte alla produzione di quantità sempre maggiori di dati che richiedono un’elaborazione, classificazione e analisi, una varietà eterogenea di aziende, dalle startup ai leader mondiali, esplora le possibili applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e degli algoritmi di Machine Learning sempre più sofisticati, in ambiti quali:

  • Business Intelligence
  • analisi predittiva
  • chatbot
  • reti neurali artificiali
  • riconoscimento delle immagini
  • analisi strutturale
  • riconoscimento vocale
  • rilevamento di frodi
  • riconoscimento facciale
  • rilevamento di anomalie
  • riconoscimento di pattern
  • framework di Deep Learning e librerie
  • automazione e manutenzione dei datacenter
  • modelli grafici
  • modelli statici
  • elaborazione del linguaggio naturale
  • servizi finanziari specializzati come trading algoritmico, analisi di mercato e gestione del portfolio
  • ricerca scientifica, inclusa genomica, chimica computazionale e progetti di modellizzazione/simulazione

Bare metal o soluzioni Cloud (o entrambi) per IA e Machine Learning?

I progetti di IA e Machine Learning consumano grandi quantità di risorse a causa dell’entità dei dati utilizzati e della necessità di elaborare questi grandi volumi di informazioni non strutturate tramite sofisticati modelli matematici. Questo implica che gli specialisti dei dati hanno bisogno del massimo livello di potenza di calcolo e performance. Le risorse dedicate del bare metal sono ideali per l'IA, ma esistono anche altre soluzioni di Cloud computing (in particolare quelle basate su container e algoritmi di clustering) che possono servire come trampolino di lancio per i propri progetti, aiutando a trasformare grandi quantità di dati non strutturati in informazioni ordinate utilizzabili.

Per avviare progetti di IA nel Cloud, da far evolvere verso server dedicati o piattaforme ibride su misura, l'infrastruttura Cloud di OVHcloud offre la possibilità di implementare più soluzioni software di IA ottimizzate per GPU NVIDIA (unità di elaborazione grafica) con V100 Tensor Core.

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Consiglio 1: meglio una soluzione open source o un software di data science disponibile sul mercato per sviluppare internamente la propria piattaforma di Intelligenza Artificiale?

Sul mercato sono attualmente disponibili numerose soluzioni open source di IA/Machine Learning che possono essere implementate su qualsiasi server HG di OVHcloud, con sistema operativo a scelta e accesso di root. Optare per servizi open source (come Kaggle, Hadoop clustering e strumenti associati) permette di realizzare economie tangibili rispetto ai software commerciali, in particolare nelle fasi iniziali di un progetto. Questo può rivelarsi vantaggioso, ad esempio, durante il proof of concept e potrebbe essere d’aiuto per effettuare upgrade in modo fluido e intelligente, con numerose possibilità di personalizzazione (misure di sicurezza dei dati incluse). Dall'altro lato, i servizi SaaS basati sul Cloud, come il servizio Data Analytics Platform di OVHcloud, consentono di accedere rapidamente a una soluzione comprovata, dove e quando necessario.

Consiglio 2: progetta una soluzione con ridondanza totale

Come per qualsiasi progetto IT di grande portata, concepire un’infrastruttura considerandone la ridondanza è un elemento chiave per ottenere prestazioni elevate e costanti con progetti di IA. L'implementazione di sistemi di IA e Machine Learning sull'infrastruttura mondiale di OVHcloud offre accesso all'intera rete di datacenter, con la possibilità di attivare nuovi server e istanze Cloud, creare reti private sicure tra diverse soluzioni tramite la vRack OVHcloud, con ridondanza completa e Disaster Recovery Plan solidi. In questo modo i server sono sempre in grado di fornire le performance ottimali richieste dall’Intelligenza Artificiale, senza rischi in termini di sicurezza e nel pieno rispetto delle disposizioni applicabili relativamente alla protezione dei dati.

Consiglio 3: valuta l’evoluzione futura dei progetti di IA e Machine Learning

Quando si esplora l'IA e i sistemi di Machine Learning, è importante che le soluzioni scelte possano evolversi insieme alle esigenze di business analytics. Se ad esempio si prevede di adottare il Cloud e il bare metal, è necessario avere la possibilità di trasferire i dati in totale sicurezza e interconnettere le soluzioni fisiche e virtuali. Il proprio provider Cloud dovrebbe inoltre garantire la totale libertà di spostare i dati nel modo più adeguato alle proprie esigenze, con soluzioni e strumenti di migrazione e interconnessioni fluide e sicure facilmente disponibili.