Souveraineté des données, infrastructure prête pour l'IA et solutions d'infrastructure IA avec Hammer Stack et les processeurs AMD EPYC™

Réponse directe : qu'est-ce qui relie la souveraineté des données, l'infrastructure prête pour l'IA et les solutions d'infrastructure IA ?

La souveraineté des données, l'infrastructure prête pour l'IA et les solutions d'infrastructure IA font désormais partie de la même décision stratégique. Les organisations n'ont pas seulement besoin d'accéder aux outils d'IA. Elles doivent contrôler où vivent les données, comment les charges de travail IA s'exécutent, comment l'infrastructure évolue et comment les informations sensibles sont protégées.

Pour les partenaires et les clients qui construisent des environnements d'IA contrôlés, Hammer Stack offre une voie pratique vers une infrastructure prête pour l'IA. Il est positionné comme une plateforme sur site entièrement intégrée, conçue pour offrir des performances de classe cloud sans dépendance aux hyperscalers, aidant les organisations à exécuter l'IA là où leurs données, politiques et priorités l'exigent. Hammer décrit Hammer Stack comme un module d'infrastructure d'IA souveraine au niveau rack, validé, conçu pour la performance, le contrôle et une échelle durable. (hammerdistribution.com)

Au niveau de la couche de calcul, les processeurs AMD EPYC™ constituent la base des charges de travail exigeantes pour les entreprises, le cloud et l'IA. AMD positionne les processeurs AMD EPYC™ comme une base haute performance et économe en énergie pour l'IA d'entreprise et les charges de travail générales, tandis que les processeurs AMD EPYC™ de 5e génération sont spécialement conçus pour accélérer les charges de travail des centres de données, du cloud et de l'IA. (amd.com)

En bref : la souveraineté des données définit l'exigence de contrôle, l'infrastructure prête pour l'IA fournit la plateforme, et Hammer Stack avec les processeurs AMD EPYC™ offre aux partenaires un moyen plus clair de fournir des solutions pratiques d'infrastructure IA.

Pourquoi la souveraineté des données est désormais un problème d'infrastructure IA

La souveraineté des données était autrefois principalement discutée en termes de conformité, de résidence et de localisation de stockage. L'IA a changé cela. Dès que les organisations commencent à entraîner, affiner ou exécuter des inférences sur des ensembles de données sensibles, la souveraineté devient partie intégrante de la conversation sur l'infrastructure.

Les charges de travail d'IA dépendent souvent de dossiers clients, de données réglementées, de télémétrie opérationnelle, d'informations financières, de données de recherche, de propriété intellectuelle ou d'informations spécifiques à un secteur qui ne peuvent pas simplement être déplacées n'importe où. Si ces données se trouvent dans un environnement tandis que le calcul se trouve ailleurs, les organisations peuvent être confrontées à des défis en matière de coûts, de gouvernance, de latence et de sécurité.

Le positionnement de Hammer Stack identifie clairement ce problème. À mesure que les ensembles de données propriétaires croissent, ils peuvent être verrouillés dans des écosystèmes d'hyperscalers, créant une séparation physique entre les données et le calcul qui entraîne des goulots d'étranglement et un contrôle plus faible. Hammer Stack répond en donnant aux organisations la capacité de contrôler où les modèles sont entraînés et déployés, tout en protégeant la propriété intellectuelle et en soutenant les exigences réglementaires ou de résidence.

Cela ne signifie pas que chaque charge de travail doit être retirée du cloud. Le cloud public peut toujours convenir pour l'expérimentation, les outils SaaS, la capacité de pointe ou les charges de travail non sensibles. L'infrastructure IA sur site devient plus intéressante lorsque la localisation des données, la confidentialité, la latence, l'auditabilité, la prévisibilité des coûts et le contrôle opérationnel comptent.

Qu'est-ce qui rend une infrastructure prête pour l'IA ?

Une infrastructure prête pour l'IA n'est pas simplement un serveur avec un accélérateur attaché. C'est une plateforme équilibrée conçue pour prendre en charge l'ensemble du flux de travail de l'IA : ingestion de données, préparation, exécution de modèles, inférence, accès au stockage, mise en réseau, sécurité, surveillance et gestion du cycle de vie.

Une solution d'infrastructure véritablement prête pour l'IA nécessite :

• Calcul pour l'inférence, l'analyse, l'orchestration et le traitement des données
• Accélération GPU lorsque l'entraînement, le réglage fin ou l'inférence à grande échelle l'exige
• Stockage à haut débit pour les pipelines d'IA gourmands en données
• Réseau rapide pour réduire les goulots d'étranglement entre le calcul, le stockage et les utilisateurs
• Alimentation et refroidissement conçus pour les systèmes d'IA denses
• Contrôles de sécurité et de gouvernance alignés sur l'utilisation des données sensibles
• Support de déploiement, réflexion sur l'architecture de référence et planification du cycle de vie

Hammer Stack est conçu autour de cette exigence de pile complète. Hammer le décrit comme combinant des processeurs AMD EPYC™, des GPU et réseaux NVIDIA, le stockage à haut débit VDURA, et le support de cabinets de conseil spécialisés en IA. Il est également positionné comme une extension physique de l'écosystème Hammer AI Works, fournissant la base matérielle souveraine nécessaire pour faire passer les initiatives d'IA validées en production. (hammerdistribution.com)

C'est la différence entre acheter des composants et s'approvisionner en solutions d'infrastructure d'IA. Les composants peuvent sembler puissants individuellement. Une infrastructure prête pour l'IA doit fonctionner comme un système.

Tableau comparatif : infrastructure d'IA standard vs infrastructure d'IA prête pour la souveraineté

Pourquoi Hammer Stack et les processeurs AMD EPYC™ répondent aux exigences

L'infrastructure d'IA est souvent présentée comme si le GPU était le seul composant qui compte. Dans les environnements de production, c'est trop réducteur. Les flux de travail d'IA incluent la transformation des données, le prétraitement, le post-traitement, l'orchestration, la virtualisation, l'activité des bases de données, les fonctions de sécurité, la gestion du stockage et l'alimentation des GPU. Tous ces éléments dépendent fortement des performances du processeur du serveur.

Les processeurs AMD EPYC™ sont bien adaptés à ce rôle. AMD déclare que les processeurs AMD EPYC™ de 5e génération sont spécialement conçus pour accélérer les charges de travail des centres de données, du cloud et de l'IA, tandis que les processeurs AMD EPYC™ offrent également une base haute performance et économe en énergie pour les charges de travail d'IA d'entreprise et à usage général. (amd.com)

Cela importe car toutes les charges de travail d'IA ne nécessitent pas la même conception d'infrastructure. Certains flux de travail d'inférence, d'analytique, de recommandation, d'apprentissage automatique classique, d'analyse de graphes et de génération augmentée par récupération peuvent bénéficier d'une infrastructure CPU à nombre élevé de cœurs. Les cas d'utilisation plus importants d'entraînement, d'ajustement fin ou à faible latence peuvent nécessiter une accélération dédiée. Dans ces systèmes, les processeurs AMD EPYC™ fournissent la base CPU qui aide la plateforme plus large à déplacer, gérer et traiter les données efficacement.

Hammer Stack intègre cette base de processeurs dans une solution d'infrastructure IA plus large. Il aligne le calcul, l'accélération, le stockage, la mise en réseau, l'alimentation, le refroidissement et le support afin que les partenaires puissent concevoir en fonction des exigences réelles des charges de travail plutôt que d'hypothèses. La communication d'Hammer axée sur AMD positionne les processeurs AMD EPYC™ comme faisant partie de Hammer Stack, aidant les partenaires à prendre en charge des environnements IA sur site conçus pour la souveraineté des données, la performance, le contrôle, une densité de cœurs élevée, une forte bande passante mémoire, ainsi que des charges de travail IA, d'analyse et HPC évolutives.

Feuille de route d'infrastructure prête pour l'IA et erreurs courantes

Une infrastructure prête pour l'IA fonctionne mieux lorsqu'elle est planifiée autour de la charge de travail, et non de la dernière tendance matérielle.

Une feuille de route pratique devrait suivre quatre étapes :

• Définir la charge de travail : Identifier quels projets d'IA sont expérimentaux, lesquels passent en production, et lesquels dépendent de données sensibles ou réglementées.
• Cartographier les données : Comprendre où résident les données, où elles peuvent être déplacées, et quelles exigences de résidence, de conformité ou d'audit s'appliquent.
• Choisissez le modèle de placement : Décidez quelles charges de travail appartiennent au cloud public, lesquelles appartiennent sur site, et lesquelles nécessitent une approche hybride.
• Construire la plateforme complète : Aligner le calcul, le stockage, la mise en réseau, l'accélération, l'alimentation, le refroidissement, la sécurité et le support du cycle de vie.

Les erreurs courantes surviennent généralement lorsque les organisations sautent l'une de ces étapes. La première erreur consiste à supposer que la préparation à l'IA commence et se termine par la capacité GPU. Les accélérateurs sont importants, mais l'IA en production dépend de la plateforme complète. La deuxième consiste à séparer la stratégie de données de la stratégie d'infrastructure. Si les données doivent rester dans un environnement contrôlé, la conception de l'infrastructure doit en tenir compte dès le départ. La troisième consiste à traiter l'infrastructure de preuve de concept comme si elle allait automatiquement prendre en charge l'IA en production.

Hammer Stack a été développé autour de ce défi. Il offre aux partenaires une voie plus structurée pour faire évoluer les clients au-delà des environnements de preuve de concept fragmentés et vers une infrastructure souveraine, prête pour la production. La communication de la campagne Hammer Stack met également en avant la pression du cloud public, la hausse des factures à grande échelle, les pics de renouvellement et de budget, les exigences de souveraineté des données, les charges de travail sensibles à la latence, ainsi que la complexité de l'audit et de la sécurité comme moteurs d'une infrastructure sur site prête pour l'IA.

Quand les organisations devraient-elles envisager des solutions d'infrastructure IA souveraines ?

Les organisations devraient envisager des solutions d'infrastructure d'IA souveraine lorsque l'IA devient opérationnellement importante, commercialement sensible ou difficile à gérer uniquement via le cloud public.

Les signaux d'achat courants incluent :

• Les projets d'IA passent du stade de preuve de concept à la production
• Des données sensibles ou réglementées sont requises pour les charges de travail d'IA
• Les factures cloud, les dates de renouvellement ou les coûts de déplacement des données deviennent de plus en plus difficiles à prévoir
• Les charges de travail sensibles à la latence doivent s'exécuter à proximité des utilisateurs, des systèmes ou des données
• Les clients ont besoin de contrôles d'audit, de sécurité ou de résidence plus clairs
• Les équipes internes souhaitent un plus grand contrôle sur le cycle de vie de l'infrastructure et le calendrier des mises à niveau
• Les plateformes d'IA existantes sont limitées par un calcul, un stockage ou une mise en réseau fragmentés
• Les partenaires ont besoin d'une méthode reproductible pour concevoir, livrer et prendre en charge l'infrastructure IA

Le client le mieux adapté n'est pas nécessairement celui qui demande du “matériel IA”. C'est l'organisation qui se demande comment exécuter l'IA plus près de ses données, comment dépasser le stade de la preuve de concept, comment réduire sa dépendance, ou comment rendre l'infrastructure IA commercialement durable.

Comment les partenaires peuvent positionner Hammer Stack

Pour les partenaires de distribution, Hammer Stack offre un moyen pratique de faire évoluer la conversation des produits individuels vers des solutions complètes d'infrastructure IA.

Les points de départ les plus solides sont :

• Souveraineté des données : Où résident les données du client et où peuvent-elles légalement ou opérationnellement se déplacer ?
• Préparation à l'IA : L'infrastructure est-elle conçue pour une IA de production, ou seulement pour une preuve de concept ?
• Placement des charges de travail : Quelles charges de travail appartiennent sur site, lesquelles doivent rester dans le cloud, et lesquelles nécessitent un modèle hybride ?
• Équilibre des performances : Le calcul, le stockage, la mise en réseau, l'alimentation et le refroidissement sont-ils conçus comme un système unique ?
• Contrôle commercial : Les coûts cloud, les renouvellements et les plans de capacité sont-ils prévisibles ?
• Support du cycle de vie : Qui aidera à concevoir, configurer, déployer et prendre en charge la plateforme ?

Hammer Stack s'intègre à ces conversations car il n'est pas présenté comme un ensemble matériel autonome. Il fournit la base matérielle souveraine nécessaire pour faire passer les initiatives d'IA validées en production, avec les processeurs AMD EPYC™ prenant en charge la couche de calcul pour les charges de travail exigeantes d'IA, d'analyse et de HPC.

L'essentiel : la souveraineté des données nécessite une infrastructure prête pour l'IA

La souveraineté des données, l'infrastructure prête pour l'IA et les solutions d'infrastructure d'IA ne doivent pas être traitées comme des sujets distincts. Ce sont trois parties d'une même décision stratégique.

La souveraineté des données définit le besoin de contrôle. Une infrastructure prête pour l'IA fournit la plateforme pour les charges de travail de production. Les solutions d'infrastructure IA rassemblent les composants, la conception, le support et le modèle commercial afin que les organisations puissent passer de l'expérimentation à la valeur.

Hammer Stack offre aux partenaires et aux clients un moyen pratique de se procurer cette infrastructure. Avec les processeurs AMD EPYC™ au niveau du calcul, Hammer Stack prend en charge des environnements d'IA souverains conçus autour de la performance, du contrôle, de l'évolutivité et de la confiance à long terme dans l'infrastructure.

Pour les organisations qui se demandent comment rendre l'IA plus sécurisée, plus prévisible et plus prête pour la production, la réponse commence par une infrastructure conçue pour cette tâche.

FAQ : souveraineté des données, infrastructure prête pour l'IA et solutions d'infrastructure d'IA

Qu'est-ce que la souveraineté des données dans l'IA ?

La souveraineté des données dans l'IA signifie garder le contrôle sur l'endroit où résident les données, modèles et charges de travail d'IA, qui peut y accéder, et comment ils sont gouvernés. C'est particulièrement important lorsque l'IA utilise des données réglementées, sensibles ou propriétaires.

Qu'est-ce qu'une infrastructure prête pour l'IA ?

L'infrastructure prête pour l'IA est une plateforme équilibrée conçue pour prendre en charge les charges de travail d'IA dans les domaines du calcul, du stockage, de la mise en réseau, de l'accélération, de l'alimentation, du refroidissement, de la sécurité et de la gestion du cycle de vie. Elle est conçue pour une utilisation en production, et pas seulement pour l'expérimentation.

Comment Hammer Stack prend-il en charge la souveraineté des données ?

Hammer Stack soutient la souveraineté des données en offrant aux organisations une voie d'infrastructure sur site validée pour les charges de travail d'IA qui doivent rester plus proches des données sensibles, des limites de conformité ou des politiques de contrôle internes.

Pourquoi les processeurs AMD EPYC™ sont-ils pertinents pour l'infrastructure d'IA ?

Les processeurs AMD EPYC™ prennent en charge des charges de travail exigeantes en IA, cloud et entreprise. Ils peuvent prendre en charge directement de nombreuses charges de travail d'inférence et peuvent également fournir la base CPU pour les systèmes équipés de GPU, contribuant ainsi à soutenir le flux de travail IA plus large.

L'infrastructure prête pour l'IA a-t-elle toujours besoin de GPU ?

Non. Certaines charges de travail d'inférence IA, d'analytique et de traitement de données peuvent fonctionner efficacement sur des CPU à nombre élevé de cœurs. Une accélération GPU dédiée peut être requise pour les modèles plus grands, l'entraînement, le réglage fin ou les cas d'utilisation à faible latence.

Quand une entreprise devrait-elle envisager une infrastructure IA sur site ?

Une entreprise devrait envisager une infrastructure IA sur site lorsque la localisation des données, la confidentialité, la latence, la prévisibilité des coûts, l'auditabilité ou le contrôle deviennent importants. Ces besoins deviennent souvent plus urgents à mesure que l'IA passe du concept à la production.

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