简化您的 AI 基础设施成本和 ROI 管理
人工智能 (AI) 正在引发新一轮的数字颠覆浪潮，通过需要大量昂贵计算基础设施的创新突破来改变整个行业。高效管理工作流程并最大限度地提高关键工作负载的支出对投资回报率至关重要。
的常见痛点
AI 基础设施投资
如果您不积极管理 AI 工作负载，则可能会超支。如果没有适当的成本管理，集群通常会启动并继续运行，从而增加成本，而资源配置不足会进一步延迟项目，无法提供最佳价值。当多个用户或群组访问多个系统时，这些风险就会增加。
前期成本高
AI 基础设施（硬件、软件和云服务）可能很昂贵，需要大量的前期投资。
整合成本
将 AI 系统与现有基础架构和流程集成可能既复杂又昂贵。
数据质量问题
AI 模型的效果取决于它们所依据的数据进行训练，而糟糕的数据质量会导致预测不准确和性能不佳。
人才短缺
许多组织缺乏具有 AI 技能和专业知识的必要人员，这使得实施和管理 AI 项目变得困难。
网络是提高投资回报率的平台和机会
AI 训练工作负载高度互联，以最慢的连接速度执行，并在计算、同步和通信的持续循环中运行。一个慢速的连接会降低整个 AI 训练工作负载的性能。实际上，在AI/ML训练中，高达30％的挂钟花在等待网络响应上。
鉴于 AI 基础设施的巨大成本，即使是网络性能的微小改进也是有价值的。
高带宽、低延迟网络对于 AI 工作负载至关重要
网络延迟是指数据在网络中传输所需的时间；具体而言，对于 AI 模型来说，处理数据和提供结果可能是一个关键瓶颈，特别是对于实时应用而言。
高带宽、低延迟提供：
1。同步分布式计算： 在多个 GPU 上训练模型时，节点之间的同步需要以最小的延迟进行快速数据传输，以避免瓶颈。
2。大数据量： AI 模型，特别是在训练期间，会处理海量数据集，需要高带宽才能在 GPU 和存储系统之间快速传输数据。
3.实时处理： 对于自动驾驶汽车或实时视频分析等人工智能应用，低延迟对于确保 AI 推理响应至关重要。
4。模型复杂度： 随着 AI 模型变得越来越大和越来越复杂，数据传输需求也随之增加，这进一步凸显了对高带宽的需求。
网络性能不足会导致：
1。较慢的模型 训练时间。
2。性能降低 影响用户体验。
3.瓶颈 导致资源利用效率低下。
实现最佳基础架构投资回报率需要低网络延迟
低网络延迟可实现更快、更高效的工作负载，从而提高工作效率、降低成本、增强竞争优势、无缝实时运营以及提高用户和客户满意度，从而显著影响投资回报率 (ROI)。
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