Direct antwoord: wat verbindt data-soevereiniteit, AI-geschikte infrastructuur en AI-infrastructuuroplossingen?
Datasoevereiniteit, AI-geschikte infrastructuur en AI-infrastructuuroplossingen maken nu deel uit van dezelfde strategische beslissing. Organisaties hebben niet alleen toegang nodig tot AI-tools. Ze moeten controle hebben over waar data zich bevindt, hoe AI-workloads worden uitgevoerd, hoe de infrastructuur schaalbaar is en hoe gevoelige informatie wordt beschermd.
Voor partners en klanten die gecontroleerde AI-omgevingen bouwen, Hammer Stack een praktische route naar een AI-ready infrastructuur. Het is gepositioneerd als een volledig geïntegreerd, on-premise platform dat is ontworpen om cloudprestaties te leveren zonder afhankelijkheid van hyperscalers. Zo kunnen organisaties AI inzetten waar hun data, beleid en prioriteiten dat vereisen. Hammer beschrijft Hammer Stack als een gevalideerde, rack-level soevereine AI-infrastructuurmodule die is gebouwd voor prestaties, controle en duurzame schaalbaarheid. (hammerdistribution.com)
Op het rekenniveau AMD EPYC™-processors de basis voor veeleisende workloads in het bedrijfsleven, de cloud en AI. AMD positioneert AMD EPYC™-processors als een krachtige, energiezuinige basis voor AI-toepassingen in het bedrijfsleven en algemene workloads, terwijl de 5e generatie AMD EPYC™-processors specifiek is ontworpen om workloads in datacenters, de cloud en AI te versnellen. (amd.com)
Kort gezegd: datasoevereiniteit bepaalt de controlevereisten, een AI-geschikte infrastructuur biedt het platform en Hammer Stack met AMD EPYC™-processors geeft partners een duidelijkere manier om praktische AI-infrastructuuroplossingen te leveren.
Waarom datasoevereiniteit nu een probleem is voor de AI-infrastructuur
Datasoevereiniteit werd voorheen vooral besproken in termen van naleving van wet- en regelgeving, locatie en opslag. AI heeft daar verandering in gebracht. Zodra organisaties gevoelige datasets gaan trainen, verfijnen of er inferenties op uitvoeren, wordt soevereiniteit onderdeel van de discussie over de gehele infrastructuur.
AI-workloads zijn vaak afhankelijk van klantgegevens, gereguleerde data, operationele telemetrie, financiële informatie, onderzoeksdata, intellectueel eigendom of sectorspecifieke informatie die niet zomaar verplaatst kan worden. Als die data zich in één omgeving bevindt terwijl de rekenkracht elders is, kunnen organisaties te maken krijgen met uitdagingen op het gebied van kosten, governance, latentie en beveiliging.
De positionering van Hammer Stack identificeert dit probleem duidelijk. Naarmate eigen datasets groeien, kunnen ze vast komen te zitten in ecosystemen van hyperscalers, waardoor een fysieke scheiding ontstaat tussen data en rekenkracht. Dit leidt tot knelpunten en minder controle. Hammer Stack biedt hierop een oplossing door organisaties de mogelijkheid te geven te bepalen waar modellen worden getraind en geïmplementeerd, terwijl intellectueel eigendom wordt beschermd en wordt voldaan aan wettelijke of vestigingsvereisten.
Dat betekent niet dat elke workload uit de cloud moet worden gehaald. De publieke cloud kan nog steeds geschikt zijn voor experimenten, SaaS-tools, piekbelasting of niet-gevoelige workloads. Een on-premise AI-infrastructuur wordt aantrekkelijker wanneer datalocaliteit, privacy, latentie, traceerbaarheid, kostenvoorspelbaarheid en operationele controle belangrijk zijn.
Wat maakt infrastructuur AI-klaar?
Een AI-ready infrastructuur is niet zomaar een server met een accelerator eraan gekoppeld. Het is een uitgebalanceerd platform dat is ontworpen om de volledige AI-workflow te ondersteunen: data-invoer, -voorbereiding, modeluitvoering, inferentie, toegang tot opslag, netwerken, beveiliging, monitoring en lifecyclemanagement.
Een echt AI-geschikte infrastructuuroplossing vereist:
- Rekenkracht voor inferentie, analyse, orkestratie en gegevensverwerking
- GPU-acceleratie wanneer training, finetuning of grootschalige inferentie dit vereist
- Opslag met hoge doorvoer voor data-intensieve AI-pipelines
- Snelle netwerkverbindingen om knelpunten tussen rekenkracht, opslag en gebruikers te verminderen
- Voeding en koeling ontworpen voor complexe AI-systemen
- Beveiligings- en governancemaatregelen afgestemd op het gebruik van gevoelige gegevens
- Implementatieondersteuning, nadenken over referentiearchitectuur en levenscyclusplanning
Hammer Stack is ontworpen rondom deze full-stack vereiste. Hammer beschrijft het als een combinatie van AMD EPYC™-processors, NVIDIA GPU's en netwerkmogelijkheden, VDURA high-throughput opslag en ondersteuning van gespecialiseerde AI-consultants. Het is tevens gepositioneerd als een fysieke uitbreiding van het Hammer AI Works-ecosysteem en biedt de onafhankelijke hardwarebasis die nodig is om gevalideerde AI-initiatieven op te schalen naar productie. (hammerdistribution.com)
Dat is het verschil tussen het kopen van losse componenten en het aanschaffen van AI-infrastructuuroplossingen. Componenten kunnen afzonderlijk krachtig lijken. Een AI-geschikte infrastructuur moet als een systeem functioneren.
Vergelijkingstabel: standaard AI-infrastructuur versus soevereine AI-gereedheidsinfrastructuur
|
Evaluatiegebied |
Standaard AI-infrastructuur |
Een soevereine, AI-geschikte infrastructuur met Hammer Stack en AMD EPYC™-processors |
|
Hoofddoel |
Voer AI-workloads uit met behulp van beschikbare cloud-, server- of acceleratorbronnen |
Voer AI-workloads uit met meer controle over data, infrastructuur, beleid, kosten en prestaties |
|
Gegevenslocatie |
Gegevens kunnen verspreid zijn over verschillende cloudplatformen, regio's of diensten van derden |
Werkzaamheden kunnen dichter bij gevoelige gegevens, intellectueel eigendom en nalevingsgrenzen komen te liggen |
|
Infrastructuurontwerp |
Vaak opgebouwd rond individuele componenten, zoals servers, GPU's of opslagapparaten |
Ontworpen als een gebalanceerd systeem voor rekenkracht, acceleratie, opslag, netwerken, stroomvoorziening en koeling |
|
AI-gereedheid |
Kan experimenten ondersteunen, maar kan problemen ondervinden wanneer de werklast naar een productieomgeving verschuift |
Ontwikkeld om AI te ondersteunen bij de overgang van proof-of-concept naar gecontroleerde, productieklare implementatie |
|
Soevereiniteit |
Goed bestuur is sterk afhankelijk van de controle door de aanbieders, contracten en de selectie van regio's |
Hammer Stack wordt gepositioneerd als een gevalideerde, soevereine AI-infrastructuurmodule op rackniveau, ontworpen voor prestaties, controle en duurzame schaalbaarheid (hammerdistribution.com). |
|
Computbasis |
Afhankelijk van het instantietype, de serverkeuze of de beschikbare platformbronnen |
AMD EPYC™-processors bieden een krachtige CPU-basis voor datacenter-, cloud- en AI-workloads (amd.com). |
|
Het meest geschikte gebruiksscenario |
Vroege experimenten, piekbelasting of niet-gevoelige AI-taken |
Private AI, soevereine AI, gereguleerde data, productie-inferentie, analyses, HPC-gerelateerde workloads en hybride AI-omgevingen |
Waarom Hammer Stack en AMD EPYC™-processors aan de vereisten voldoen
Er wordt vaak over AI-infrastructuur gesproken alsof de GPU het enige belangrijke onderdeel is. In productieomgevingen is dat een te beperkte visie. AI-workflows omvatten datatransformatie, voorbewerking, nabewerking, orkestratie, virtualisatie, databaseactiviteiten, beveiligingsfuncties, opslagbeheer en GPU-aanvoer. Al deze processen zijn sterk afhankelijk van de CPU-prestaties van de server.
AMD EPYC™-processors zijn uitermate geschikt voor deze rol. AMD stelt dat AMD EPYC™ 9005-processors speciaal zijn ontworpen om datacenter-, cloud- en AI-workloads te versnellen, terwijl AMD EPYC™-processors ook een krachtige en energiezuinige basis vormen voor AI-toepassingen in de zakelijke markt en algemene workloads. (amd.com)
Dit is belangrijk omdat niet elke AI-workload dezelfde infrastructuur vereist. Sommige workflows voor inferentie, analyse, aanbevelingen, klassieke machine learning, grafiekanalyse en retrieval-augmented generation kunnen baat hebben bij een CPU-infrastructuur met veel cores. Grotere trainings-, finetuning- of low-latency-toepassingen vereisen mogelijk dedicated acceleratie. In die systemen vormen AMD EPYC™-processors de CPU-basis die het bredere platform helpt om data efficiënt te verplaatsen, beheren en verwerken.
Hammer Stack integreert die processorbasis in een bredere AI-infrastructuuroplossing. Het stemt rekenkracht, acceleratie, opslag, netwerken, voeding, koeling en ondersteuning op elkaar af, zodat partners kunnen ontwerpen op basis van daadwerkelijke workloadvereisten in plaats van aannames. Hammer positioneert AMD EPYC™-processors als onderdeel van Hammer Stack, waardoor partners on-premise AI-omgevingen kunnen ondersteunen die zijn ontworpen voor data-soevereiniteit, prestaties, controle, hoge kerndichtheid, sterke geheugenbandbreedte en schaalbare AI-, analyse- en HPC-workloads.
Routekaart voor AI-gereedde infrastructuur en veelgemaakte fouten
Een infrastructuur die geschikt is voor AI werkt het best wanneer deze is ontworpen op basis van de werklast, en niet op basis van de nieuwste hardwaretrends.
Een praktisch stappenplan moet uit vier stappen bestaan:
- Definieer de werklast: Identificeer welke AI-projecten experimenteel zijn, welke in productie worden genomen en welke afhankelijk zijn van gevoelige of gereguleerde gegevens.
- Breng de gegevens in kaart: begrijp waar de gegevens zich bevinden, waar ze naartoe kunnen worden verplaatst en welke verblijfs-, nalevings- of auditvereisten van toepassing zijn.
- Kies het plaatsingsmodel: bepaal welke workloads in de publieke cloud thuishoren, welke on-premise en welke een hybride aanpak vereisen.
- Bouw het complete platform: stem rekenkracht, opslag, netwerken, acceleratie, stroomvoorziening, koeling, beveiliging en levenscyclusondersteuning op elkaar af.
Veelgemaakte fouten ontstaan meestal wanneer organisaties een van deze stappen overslaan. De eerste fout is ervan uitgaan dat AI-gereedheid begint en eindigt met GPU-capaciteit. Accelerators zijn belangrijk, maar AI in productie is afhankelijk van het volledige platform. De tweede fout is het scheiden van de datastrategie van de infrastructuurstrategie. Als data in een gecontroleerde omgeving moet blijven, moet het infrastructuurontwerp daar vanaf het begin rekening mee houden. De derde fout is het behandelen van een proof-of-concept-infrastructuur alsof deze automatisch AI in productie zal ondersteunen.
Hammer Stack is ontwikkeld rond deze uitdaging. Het biedt partners een gestructureerdere route om klanten te helpen de overstap te maken van gefragmenteerde proof-of-concept-omgevingen naar een soevereine, productieklare infrastructuur. De campagneboodschappen van Hammer Stack benadrukken ook de druk op de publieke cloud, stijgende kosten bij schaalvergroting, verlengings- en budgetstijgingen, eisen op het gebied van datasoevereiniteit, latencygevoelige workloads en de complexiteit van audits en beveiliging als drijfveren voor AI-ready on-premise infrastructuur.
Wanneer zouden organisaties moeten overwegen om te kiezen voor een soevereine AI-infrastructuur?
Organisaties zouden oplossingen voor een eigen AI-infrastructuur moeten overwegen wanneer AI operationeel belangrijk, commercieel gevoelig of moeilijk te beheren is via de publieke cloud alleen.
Veelvoorkomende koopsignalen zijn onder andere:
- AI-projecten gaan van proof-of-concept naar productie
- Voor AI-toepassingen zijn gevoelige of gereguleerde gegevens vereist
- Het wordt steeds moeilijker om de kosten van cloudkosten, verlengingsdata of datamigratie te voorspellen
- Latentiegevoelige workloads moeten dicht bij gebruikers, systemen of data draaien
- Klanten hebben behoefte aan duidelijkere controlemechanismen voor audits, beveiliging of verblijfsstatus
- Interne teams willen meer controle over de levenscyclus van de infrastructuur en de timing van upgrades
- Bestaande AI-platformen worden beperkt door gefragmenteerde rekenkracht, opslag of netwerken
- Partners hebben een herhaalbare methode nodig voor het ontwerpen, implementeren en ondersteunen van AI-infrastructuur
De meest geschikte klant is niet per se degene die om "AI-hardware" vraagt. Het is de organisatie die vraagt hoe AI dichter bij haar data kan worden ingezet, hoe verder te komen dan een proof of concept, hoe de afhankelijkheid te verminderen of hoe een commercieel duurzame AI-infrastructuur te creëren.
Hoe partners Hammer Stack kunnen positioneren
Hammer Stack biedt channelpartners een praktische manier om het gesprek te verplaatsen van individuele producten naar complete AI-infrastructuuroplossingen.
De beste uitgangspunten zijn:
- Gegevenssoevereiniteit: Waar bevinden zich de klantgegevens en waar mogen deze wettelijk of operationeel naartoe worden verplaatst?
- AI-gereedheid: Is de infrastructuur ontworpen voor AI in productie, of slechts voor een proof of concept?
- Workloadplaatsing: Welke workloads horen on-premises, welke moeten in de cloud blijven en welke hebben een hybride model nodig?
- Prestatiebalans: Zijn rekenkracht, opslag, netwerken, stroomvoorziening en koeling als één systeem ontworpen?
- Commerciële controle: zijn de kosten, verlengingen en capaciteitsplannen voor de cloud voorspelbaar?
- Levenscyclusondersteuning: Wie helpt bij het ontwerpen, configureren, implementeren en ondersteunen van het platform?
Hammer Stack past goed in deze discussies omdat het niet als een op zichzelf staand hardwarepakket wordt gepresenteerd. Het biedt de essentiële hardwarebasis die nodig is om gevalideerde AI-initiatieven op te schalen naar productie, met AMD EPYC™-processors die de rekenlaag ondersteunen voor veeleisende AI-, analyse- en HPC-workloads.
Kortom: data-soevereiniteit vereist een infrastructuur die geschikt is voor AI
Datasoevereiniteit, AI-geschikte infrastructuur en AI-infrastructuuroplossingen moeten niet als afzonderlijke onderwerpen worden beschouwd. Het zijn drie onderdelen van dezelfde strategische beslissing.
Datasoevereiniteit definieert de behoefte aan controle. Een AI-geschikte infrastructuur biedt het platform voor productieworkloads. AI-infrastructuuroplossingen brengen de componenten, het ontwerp, de ondersteuning en het commerciële model samen, zodat organisaties van experimenteren naar waardecreatie kunnen overstappen.
Hammer Stack biedt partners en klanten een praktische manier om die infrastructuur te verkrijgen. Met AMD EPYC™-processors op de rekenlaag ondersteunt Hammer Stack soevereine AI-omgevingen die zijn gebouwd rond prestaties, controle, schaalbaarheid en betrouwbaarheid van de infrastructuur op de lange termijn.
Voor organisaties die zich afvragen hoe ze AI veiliger, voorspelbaarder en productierijper kunnen maken, begint het antwoord met een infrastructuur die specifiek voor die taak is ontworpen.
Veelgestelde vragen: data-soevereiniteit, AI-geschikte infrastructuur en AI-infrastructuuroplossingen
Wat is data-soevereiniteit in AI?
Datasoevereiniteit in AI betekent controle behouden over waar AI-data, -modellen en -workloads zich bevinden, wie er toegang toe heeft en hoe ze worden beheerd. Dit is met name belangrijk wanneer AI gebruikmaakt van gereguleerde, gevoelige of bedrijfseigen data.
Wat is een AI-geschikte infrastructuur?
Een AI-ready infrastructuur is een uitgebalanceerd platform dat is ontworpen om AI-workloads te ondersteunen op het gebied van rekenkracht, opslag, netwerken, acceleratie, stroomvoorziening, koeling, beveiliging en lifecyclemanagement. Het is gebouwd voor productiegebruik, niet alleen voor experimenten.
Hoe ondersteunt Hammer Stack datasoevereiniteit?
Hammer Stack ondersteunt datasoevereiniteit door organisaties een gevalideerde on-premise infrastructuur te bieden voor AI-workloads die dichter bij gevoelige data, compliancegrenzen of interne beleidscontroles moeten blijven.
Waarom zijn AMD EPYC™-processors relevant voor AI-infrastructuur?
AMD EPYC™-processors ondersteunen veeleisende AI-, cloud- en bedrijfsworkloads. Ze kunnen veel inferentieworkloads direct aan en vormen tevens de CPU-basis voor GPU-systemen, waarmee ze de bredere AI-workflow ondersteunen.
Is een AI-geschikte infrastructuur altijd afhankelijk van GPU's?
Nee. Sommige AI-inferentie-, analyse- en dataverwerkingstaken kunnen effectief worden uitgevoerd op CPU's met een groot aantal cores. Voor grotere modellen, training, finetuning of toepassingen met lage latentie kan dedicated GPU-acceleratie nodig zijn.
Wanneer moet een bedrijf overwegen om een eigen AI-infrastructuur te implementeren?
Een bedrijf zou een eigen AI-infrastructuur moeten overwegen wanneer datalocaliteit, privacy, latentie, kostenvoorspelbaarheid, controleerbaarheid of controle belangrijk worden. Deze behoeften worden vaak urgenter naarmate AI de fase van proof of concept naar productie overgaat.
