AI en Machine Learning met dedicated servers

AI and machine learning dedicated servers OVHcloud

Dedicated servers van OVHcloud voor AI en machine learning

Onze aanbeveling

mHG-2019

Vanaf € 220,99 excl. btw/maand
Intel Xeon Silver 4110
8 cores / 16 threads - 2.1 GHz
96 GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Publieke bandbreedte: 1 Gbps
Selecteren

HG-2019

Vanaf € 334,99 excl. btw/maand
Intel Xeon Gold 6132
14 cores / 28 threads - 2.6 GHz
96 GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Publieke bandbreedte: 1 Gbps
Selecteren

BHG-2019

Vanaf € 592,99 excl. btw/maand
Intel 2x Xeon Gold 6132
28 cores / 56 threads - 2.6 GHz
192 GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Publieke bandbreedte: 1 Gbps
Selecteren

Met de opkomst van big data zijn AI en machine learning in rap tempo geëvolueerd van slechts een concept tot krachtige zakelijke tools. Ze bieden de mogelijkheid uiterst waardevolle inzichten en duurzame bedrijfsgroei te genereren. Nu bedrijven meer data dan ooit genereren, die allemaal verwerkt, geclassificeerd en geanalyseerd moeten worden, onderzoeken organisaties, van start-ups tot wereldleiders, hoe artificiële intelligentie en steeds geavanceerdere algoritmes voor machine learning gebruikt kunnen worden in allerlei toepassingen, inclusief:

  • Business intelligence
  • Voorspellende analyses
  • Chatbots
  • Artificiële neurale netwerken
  • Afbeeldingsherkenning
  • Structurele analyse
  • Spraakherkenning
  • Fraude opsporen
  • Gezichtsherkenning
  • Anomalieën detecteren
  • Patroonherkenning
  • Deep learning frameworks en libraries
  • Automatisering en onderhoud van datacenters
  • Grafische modellen
  • Statistisch modelleren
  • Natuurlijke taalverwerking
  • Gespecialiseerde financiële diensten, zoals handelen op basis van algoritmes, marktanalyse en portfoliomanagement
  • Wetenschappelijk onderzoek, waaronder genomics, computational chemistry en modellerings- en simulatieprojecten

Bare metal of cloud-oplossingen (of allebei!) voor AI en machine learning?

AI- en machine learning-projecten zijn inherent resource-intensief, vanwege het gebruik van enorme datasets en de noodzaak grote volumes ongestructureerde gegevens met ingewikkelde wiskundige modellen te verwerken. Dit betekent dat datawetenschappers het allerhoogste niveau aan rekenkracht verlangen en dat hoge prestaties noodzakelijk zijn. De dedicated resources van bare metal zijn daarom ideaal voor AI, maar er zijn ook diverse cloud-oplossingen – inclusief mogelijkheden op basis van containers of met clusteralgoritmes – die als startpunt voor uw projecten kunnen dienen. Ze zullen u helpen grote hoeveelheden ongestructureerde data in bruikbare, gestructureerde gegevens te transformeren.

Als u uw AI-projecten in de cloud wilt starten – om mogelijk daarna op dedicated servers of een op maat gemaakte hybride infrastructuur over te gaan – dan biedt de cloud-infrastructuur van OVHcloud de optie om meerdere AI-softwareoplossingen te implementeren, die geoptimaliseerd zijn voor NVIDIA GPU's (graphical processing units), inclusief de V100 Tensor Core.

Tip 1: Bent u bij het ontwikkelen van uw eigen in-house artificiële intelligentieplatform beter af met een opensourceoplossing of met commercieel verkrijgbare software voor data science?

Er bestaan op dit moment talrijke softwareoplossingen voor AI en machine learning, zowel open source als commercieel verkrijgbaar. U kunt deze via root access allemaal op elke HG-server van OVHcloud implementeren, samen met uw besturingssysteem naar keuze. Het werken met opensourceoplossingen (als Kaggle, Hadoop clustering en aanverwante tools) levert aanzienlijke kostenbesparing op vergeleken met commerciële software, vooral in de allereerste fases van projecten. Dit kan bijvoorbeeld voordelig blijken te zijn tijdens een proof-of-concept en kan u helpen moeiteloos en intelligent op te schalen, terwijl u tijdens dit proces voldoende ruimte houdt voor maatwerk (inclusief maatregelen voor gegevensbeveiliging). Aan de andere kant heeft u met SaaS-oplossingen op basis van de cloud, zoals het Analytics Data Platform van OVHcloud, snel toegang tot een beproefde oplossing, wanneer en waar het maar nodig is.

Tip 2: Ontwerp uw oplossingen met volledige redundantie in gedachten

Net als bij elk ander IT-project dat veel rekenkracht nodig heeft, is het essentieel om bij het ontwerp van uw infrastructuur redundantie in gedachten te houden. Daarmee behaalt u consistent hoge prestaties voor uw AI-projecten. Door uw AI/machine learningsysteem op de wereldwijde infrastructuur van OVHcloud te implementeren, krijgt u toegang tot ons volledige datacenternetwerk. U kunt nieuwe servers en cloud-instances implementeren en met het OVHcloud vRack veilige privénetwerken creëren tussen uw oplossingen, samen met complete redundantie en robuuste disaster-recoveryplannen. Dit garandeert dat uw servers altijd de optimale prestaties kunnen leveren die artificiële intelligentie vereist, zonder compromissen qua beveiliging en met volledige naleving van alle toepasselijke regelgevingen inzake gegevensbescherming.

Tip 3: Overweeg uw plannen voor het toekomstige opschalen van uw AI/machine learningprojecten

Terwijl u systemen voor AI en machine learning evalueert, dient u in gedachten te houden dat uw gekozen oplossingen moeten kunnen evolueren op het moment dat uw eisen voor business analytics veranderen. Als u van plan bent om met cloud en bare metal op te schalen, dan moet u uw gegevens beveiligd kunnen verzenden en moet u fysieke en virtuele oplossingen kunnen verbinden. Uw cloud-provider moet u volledig vrij laten om uw gegevens op een voor u geschikte manier te migreren, met vrij verkrijgbare tools en oplossingen voor moeiteloze, veilige migraties en netwerkverbindingen.