Serwery dedykowane OVHcloud do realizacji projektów AI i Machine Learning
Sztuczna inteligencja i Machine Learning są potężnymi narzędziami biznesowymi, które dostarczają cennych informacji dotyczących potrzeb klienta i zapewniają zrównoważony wzrost. Ogromne ilości danych produkowanych przez firmy wymagają przetwarzania, klasyfikacji i analizy. Różnorodne podmioty, począwszy od firm rozpoczynających działalność, a skończywszy na globalnych liderach, badają, w jaki sposób sztuczna inteligencja i coraz bardziej zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do wielu zastosowań, takich jak:
- Business intelligence
- Analityka predykcyjna
- Chatboty
- Sztuczne sieci neuronowe
- Rozpoznawanie obrazu
- Analiza strukturalna
- Rozpoznawanie mowy
- Wykrywanie oszustw
- Rozpoznawanie twarzy
- Wykrywanie nieprawidłowości
- Rozpoznawanie wzorców
- Frameworki Deep Learning i biblioteki
- Zautomatyzowane centrum danych i konserwacja
- Modele graficzne
- Modelowanie statystyczne
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Specjalistyczne usługi finansowe, takie jak handel algorytmiczny, analiza rynku i zarządzanie portfelem
- Badania naukowe, w tym genomika, chemia obliczeniowa oraz modelowanie i symulacja
Rozwiązania bare metal i/lub chmurowe do zastosowań związanych ze sztuczną inteligencją i Machine Learning
Obsługa procesów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wymaga bardzo dużych zasobów, ponieważ zbiory przetwarzanych danych są ogromne, dane są często nieuporządkowane, a do ich obróbki wykorzystywane są złożone modele matematyczne. Dlatego specjaliści zajmujący się danymi potrzebują najwyższego poziomu mocy obliczeniowej i wydajności. Dedykowane zasoby bare metal są idealne do projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję, istnieje ponadto kilka rozwiązań chmurowych - w tym opartych na kontenerach i algorytmach klastrowych - które mogą posłużyć do przekształcenia dużych ilości nieuporządkowanych danych w dane ustrukturyzowane.
Jeśli chcesz rozpocząć realizację projektów sztucznej inteligencji w chmurze - z myślą o późniejszej zmianie rozwiązania na serwery dedykowane lub infrastrukturę hybrydową - OVHcloud oferuje liczne opcje oprogramowania AI, zoptymalizowane pod kątem procesorów graficznych NVIDIA, w tym V100 Tensor Core.
Nasze rekomendacje
Serwer dedykowany HGR-STOR-1
Serwer z procesorem Intel Dual Xeon Gold® 4214R (24C/48T @ 2,40/3,50 GHz)
Serwer dedykowany HGR-HCI-5
Serwer dedykowany HGR-HCI-6
Serwer wyposażony w podwójny procesor AMD EPYC® 7532 (64C/128T @ 2,40/3,30 GHz)
Serwer dedykowany HGR-AI-1
Porada 1: Czy podczas tworzenia własnej platformy Machine Learning lepiej skorzystać z rozwiązania open-source czy oprogramowania data science udostępnianego komercyjnie?
Obecnie istnieje na rynku wiele rozwiązań AI/Machine Learning, zarówno komercyjnych, jak i open-source, które można wdrażać na serwerach High Grade od OVHcloud wraz z wybranym systemem operacyjnym, korzystając z dostępu root. Rozwiązania open-source (takie jak Kaggle, klastry Hadoop i związane z nimi narzędzia) są zdecydowanie bardziej rentowne niż oprogramowanie komercyjne i pozwalają uzyskać wymierne oszczędności, zwłaszcza w początkowych etapach projektów. Jest to korzystne na przykład w fazie proof-of-concept i pomaga w przeprowadzeniu inteligentnego skalowania oraz dostosowaniu rozwiązań do indywidualnych potrzeb (w tym dotyczących bezpieczeństwa danych). Z drugiej strony dostępne są również rozwiązania chmurowe SaaS, takie jak Data Analytics Platform od OVHcloud - są one sprawdzone i masz do nich zawsze szybki dostęp z każdego miejsca.
Porada 2: Zapewnij pełną redundancję rozwiązania
Jak w przypadku każdego dużego projektu IT, przygotowanie redundantnej infrastruktury jest kluczowe dla osiągnięcia wysokiej wydajności procesów AI. Po uruchomieniu systemu AI/Machine Learning w globalnej infrastrukturze OVHcloud uzyskasz dostęp do wszystkich naszych centrów danych, będziesz mógł wdrażać nowe serwery oraz instancje w chmurze, a także łączyć rozwiązania w ramach bezpiecznej prywatnej sieci vRack. Zapewnisz również pełną redundancję rozwiązań i wprowadzisz plany Disaster recovery. Dzięki temu będziesz cieszyć się optymalną wydajnością serwerów, najwyższym poziomem bezpieczeństwa oraz pełną zgodnością z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych.
Porada 3: Zastanów się, w jaki sposób planujesz w przyszłości skalować Twoje projekty AI/Machine Learning
Kiedy do realizacji projektów wykorzystujesz systemy AI oraz Machine Learning, ważne jest, abyś mógł skalować wybrane przez Ciebie rozwiązania zgodnie z wynikami analizy biznesowej. Jeśli do rozbudowy infrastruktury planujesz wykorzystać rozwiązania chmurowe i bare metal, będziesz potrzebował bezpiecznie przesyłać dane i łączyć rozwiązania fizyczne z wirtualnymi. Dostawca usług w chmurze powinien zapewnić Ci pełną swobodę w zakresie migracji danych, udostępnić narzędzia i rozwiązania gwarantujące płynność procesu, bezpieczeństwo oraz możliwość łączenia rozwiązań.