Direct antwoord: waar moeten organisaties hun on-premise AI-infrastructuur vandaan halen?
Organisaties die op zoek zijn naar een on-premise AI-infrastructuur, kunnen het beste beginnen met een gevalideerd, compleet platform dat rekenkracht, opslag, netwerken, acceleratie, stroomvoorziening, koeling, implementatieondersteuning en lifecycle-services combineert via een gespecialiseerde infrastructuurpartner.
Voor partners en klanten die soevereine AI-omgevingen bouwen, Hammer Stack een praktische oplossing. Het is ontworpen als een AI-klaar on-premise platform voor organisaties die behoefte hebben aan prestaties, controle, datasoevereiniteit en voorspelbare kosten op de lange termijn. Hammer positioneert Hammer Stack als een volledig geïntegreerd platform dat organisaties helpt AI te implementeren waar hun data, beleid en prioriteiten dat vereisen, in plaats van volledig afhankelijk te zijn van grootschalige publieke cloudinfrastructuur.
Op het rekenniveau AMD EPYC™-processors de prestatiebasis voor veeleisende AI-, analyse- en high-performance computing-workloads. AMD beschrijft de AMD EPYC™ 9005-serie processors als geschikt voor datacenter-, cloud- en AI-workloads, met maximaal 192 cores, een hoge geheugenbandbreedte en uitgebreide I/O-mogelijkheden. (amd.com)
Kortom, kies voor on-premise AI-infrastructuur via Hammer Stack wanneer het niet alleen gaat om de aanschaf van servers, maar om het bouwen van een gecontroleerd, schaalbaar en productieklaar AI-platform dat wordt aangedreven door AMD EPYC™-processors.
Waarom zou je nu nog kiezen voor een on-premise AI-infrastructuur?
De adoptie van AI gaat verder dan experimenteren. Veel organisaties hebben generatieve AI, machine learning, retrieval-augmented generation, analytics acceleration en AI-ondersteunde besluitvorming al getest in publieke cloudomgevingen. Dat was een logisch startpunt. De publieke cloud biedt teams snel toegang tot tools, frameworks en capaciteit zonder dat er vanaf dag één een volledig infrastructuurontwerp nodig is.
Maar AI in de productieomgeving verandert de situatie.
Zodra AI-toepassingen gevoelige datasets, klantgegevens, financiële informatie, technische bestanden, medische gegevens of intellectueel eigendom gaan gebruiken, wordt de plaatsing van de infrastructuur strategisch belangrijk. De vraag is dan niet langer simpelweg: "Kunnen we het model draaien?", maar: "Waar moet het model draaien, wie beheert de data, hoe voorspelbaar zijn de kosten en kan het platform veilig schalen?"
Daarom on-premise AI-infrastructuur en soevereine AI nu nauw met elkaar verbonden. Soevereine AI draait om het behouden van controle over de data, modellen, infrastructuur, beleid en operationele omgeving die worden gebruikt om AI te bouwen en uit te voeren. Dit betekent niet altijd dat de cloud volledig moet worden afgewezen. Het betekent dat voor elke workload de juiste locatie en het juiste controlemodel moeten worden gekozen.
Hammer Stack pakt dit aan vanuit een sourcing- en implementatieperspectief. Hammer wijst op stijgende cloudkosten, verlengings- en budgetstijgingen, eisen op het gebied van datasoevereiniteit, latencygevoelige workloads en de complexiteit van audits en beveiliging als belangrijke drijfveren voor klanten om hun cloud-only strategieën te heroverwegen.
Vergelijkingstabel: AI in de publieke cloud, generieke on-premise infrastructuur en Hammer Stack
|
Evaluatiegebied |
AI-infrastructuur in de publieke cloud |
Generieke on-premise AI-infrastructuur |
Hammer Stack met AMD EPYC™-processors |
|
Het meest geschikt voor |
Vroege experimenten, piekcapaciteit, cloud-native data en kortetermijnprojecten ter demonstratie van het concept |
Organisaties met sterke interne vaardigheden op het gebied van infrastructuurontwerp, -implementatie en -beheer |
Partners en klanten die behoefte hebben aan een gevalideerd, AI-compatibel on-premise platform voor soevereine AI, productieworkloads en langetermijnbeheer |
|
Gegevenssoevereiniteit |
De locatie en toegang tot gegevens zijn afhankelijk van de cloudregio, de architectuur van de provider en de contractuele bepalingen |
Meer lokale controle, maar het bestuur is sterk afhankelijk van de interne architectuur en de volwassenheid van de processen |
Ontworpen voor klanten die AI-workloads dichter bij gevoelige gegevens, intellectueel eigendom, beleidsgrenzen en compliance-vereisten willen houden |
|
Kostenmodel |
Aanvankelijk flexibel, maar langdurig gebruik van AI kan onvoorspelbare druk uitoefenen op opslag, rekenkracht, dataverkeer en vernieuwingsbehoeften |
Meer planning vooraf vereist, maar meer controle over eigendom en upgradecycli |
Ondersteunt kostenbeheersing op lange termijn door middel van inzicht in de stuklijst, referentiearchitecturen en flexibele financieringsopties |
|
Prestatieconsistentie |
Sterke platformmogelijkheden, hoewel de prestaties kunnen worden beïnvloed door dataverplaatsing, werkbelastingverdeling en serviceontwerp |
Kan uitstekende prestaties leveren wanneer correct gespecificeerd, maar slecht geïntegreerde ontwerpen kunnen knelpunten veroorzaken |
Gebouwd rond een evenwichtige aanpak op rackniveau voor rekenkracht, acceleratie, opslag, netwerken, voeding en koeling |
|
Volwassenheid van AI-werkbelasting |
Uitstekend geschikt voor experimenten en wisselende vraag |
Geschikt voor productie als de organisatie de volledige stack kan valideren en ondersteunen |
Uitstekend geschikt voor AI-workloads die verder gaan dan een proof-of-concept en overgaan naar gecontroleerde, productieklare implementatie |
|
Computbasis |
Afhankelijk van het gekozen instantietype en de beschikbaarheid van de provider |
Afhankelijk van de serverspecificaties en integratiekeuzes |
AMD EPYC™-processors bieden een hoge kerndichtheid, geheugencapaciteit en I/O voor AI-, analyse- en HPC-workloads (amd.com). |
|
Algemene positie |
Handig voor snelle toegang en experimenten |
Handig wanneer de klant over de expertise beschikt om alles zelf te ontwerpen en te bedienen |
Praktische route voor de aanschaf van soevereine AI- en on-premise AI-infrastructuur, gericht op prestaties, controle en schaalbaarheid |
Wat soevereine AI in de praktijk betekent
Een soevereine AI-infrastructuur vormt de fysieke en operationele basis die een organisatie in staat stelt AI te gebruiken volgens haar eigen regels. Het geeft teams meer controle over waar data wordt opgeslagen, waar modellen worden getraind of geïmplementeerd, wie toegang heeft tot de omgeving, hoe de beveiliging wordt gewaarborgd en hoe infrastructuurbeslissingen aansluiten bij compliance-, vestigings- of interne beleidsvereisten.
In de praktijk omvat een soevereine AI-infrastructuur doorgaans het volgende:
Hammer Stack is specifiek ontworpen om aan deze behoefte te voldoen. Het helpt organisaties te bepalen waar AI-modellen worden getraind en ingezet, intellectueel eigendom te beschermen en te voldoen aan wettelijke of vestigingsvereisten.
Dat betekent niet dat elke workload terug naar on-premise moet. Veel organisaties zullen de cloud blijven gebruiken voor piekbelasting, SaaS-applicaties, samenwerking of niet-gevoelige workloads. De echte verschuiving gaat naar een betere plaatsing van workloads: elke workload uitvoeren waar dat het meest zinvol is qua prestaties, kosten, governance en controle.
Hammer Stack ondersteunt die hybride aanpak. Het is gepositioneerd voor AI-workloads die verder gaan dan proof of concept, voor vereisten op het gebied van soevereine data, kostenvoorspelbaarheid en end-to-end oplossingsondersteuning, terwijl het erkent dat niet elke klant alles vanuit de cloud zal migreren.
Waarom zou je via Hammer Stack inkopen?
Het vinden van de juiste AI-infrastructuur kan lastig zijn, omdat de werklast zelden door één component alleen goed wordt afgehandeld. Een krachtige processor is niet voldoende als de opslaglaag de data niet snel genoeg kan leveren. GPU's kunnen onderbenut blijven als de rekenkracht van de host, de geheugenbandbreedte, I/O, netwerk of het thermische ontwerp niet goed op elkaar zijn afgestemd. Een proof of concept kan in een testomgeving werken, maar problemen ondervinden wanneer het een productiedienst wordt.
Hammer Stack is ontworpen om dit probleem te voorkomen door de belangrijkste infrastructuurlagen samen te brengen. In de berichtgeving over de publieke lancering wordt Hammer Stack beschreven als een on-premises AI-platform dat AMD EPYC™-processors, NVIDIA GPU's en netwerken, VDURA-opslag, APC-energiebeheer en ondersteuning voor vloeistofkoeling combineert in een rack-ontwerp. (itbrief.co.uk)
Die aanpak op rackniveau is belangrijk. Het helpt klanten af te stappen van "toevallige architecturen", waarbij afzonderlijke infrastructuurbeslissingen geïsoleerd worden genomen en pas goed worden getest wanneer het systeem al onder druk staat. Hammer Stack biedt partners daarentegen een meer gestructureerde manier om AI-ready infrastructuur te ontwerpen, configureren en leveren.
Hammer Distribution biedt ook een breder scala aan inkoopmogelijkheden voor de gehele stack. Hammer omschrijft zijn aanpak voor server- en AI-technologieën als adviserend, waarbij oplossingsarchitecten de prioriteiten van de klant evalueren, zodat de infrastructuur kan worden afgestemd op specifieke behoeften, van maatwerk op componentniveau tot implementatie op rackniveau. (hammerdistribution.com)
Voor partners die klanten helpen bij de evaluatie van soevereine AI, biedt Hammer Stack een duidelijkere route naar gevalideerde on-premise AI-infrastructuur, gebouwd rond AMD EPYC™-processors, workloadplaatsing en langetermijnbeheer.
Waarom AMD EPYC™-processors belangrijk zijn voor soevereine AI
AMD EPYC™-processors vormen de basis voor de serverberekeningen in veel AI-georiënteerde infrastructuurontwerpen, omdat AI-workloads afhankelijk zijn van meer dan alleen de prestaties van de accelerator. Gegevensvoorbereiding, orkestratie, inferentie, databaseactiviteiten, voorbewerking, nabewerking, virtualisatie, beveiligingsfuncties en GPU-aansturing stellen allemaal hoge eisen aan de processorlaag.
Volgens het processoroverzicht van AMD ( amd.com ) bieden de AMD EPYC™ 9005-serie processoren tot 192 cores, tot 384 threads, tot 160 PCIe® 5.0-lanes, 12 DDR5-geheugenkanalen, een geheugencapaciteit tot 6 TB en tot 384 MB L3-cache .
Voor on-premise AI zijn deze mogelijkheden op verschillende manieren van belang. Een hoge kerndichtheid ondersteunt parallelle workloads, virtualisatie, datadiensten, inferentie, analyses en platformconsolidatie. Een sterke geheugencapaciteit is waardevol voor data-intensieve pipelines zoals feature engineering, datatransformatie en grafiekanalyse. Uitgebreide I/O maakt het mogelijk om GPU's, NVMe-opslag en snelle netwerken aan te sluiten zonder onnodige knelpunten te creëren.
AMD EPYC™-processors ondersteunen ook een op beveiliging gericht infrastructuurontwerp via AMD Infinity Guard, een reeks beveiligingstechnologieën die zijn ontworpen om gegevens en infrastructuur te beschermen. In de documentatie van AMD wordt ook verwezen naar de AMD Secure Processor, een speciaal beveiligingssubsysteem dat een hardwarematige vertrouwensbasis creëert. (amd.com)
De op AMD gerichte boodschap van Hammer positioneert AMD EPYC™-processors als de rekenkrachtbasis binnen Hammer Stack voor soevereine AI-omgevingen die zijn ontworpen met prestaties, beveiliging en controle in gedachten. Dit helpt partners klanten te ondersteunen die AI-workloads dichter bij hun data willen houden, minder afhankelijk willen zijn van de publieke cloud en willen schalen met de daadwerkelijke zakelijke vraag.
Optimale toepassingsscenario's en koopsignalen
Hammer Stack is met name relevant wanneer AI-workloads te belangrijk, te gevoelig of te duur worden om volledig in de publieke cloud te laten draaien. Dit geldt bijvoorbeeld voor organisaties die van een proof-of-concept naar productie overstappen, klanten met stijgende cloudkosten, bedrijven die te maken hebben met eisen op het gebied van datasoevereiniteit en teams die voorspelbare prestaties nodig hebben voor data-intensieve workloads.
Veelvoorkomende gebruiksscenario's zijn onder andere:
De AI-inferentieberichten van AMD voor AMD EPYC™ 9005 server-CPU's zijn met name relevant voor kleine en middelgrote modellen, die zowel on-premise als in de cloud kunnen worden ingezet. (amd.com)
De beste match is meestal niet een klant die vaag om "AI-hardware" vraagt. Het is eerder een klant die een concrete bedrijfsbeperking kan beschrijven: data mag een gecontroleerde omgeving niet verlaten, cloudkosten worden steeds moeilijker te voorspellen, latentie beïnvloedt de resultaten, compliance-eisen worden strenger, of een AI-proof of concept moet nu een ondersteunde productiedienst worden.
Partners kunnen dat gesprek beginnen door te vragen:
Het campagnemateriaal van Hammer Stack moedigt partners aan om te beginnen met cloudverlengingen, workloadplaatsing en databeheer als kernonderwerpen in het klantgesprek. Ook worden clouduitgaven, verlengingsdata, de locatie van klantgegevens, workloads die door latentie worden beïnvloed en klanten die hun cloudstrategie herzien, benadrukt als belangrijke aandachtspunten.
De kernvraag: waar kunt u on-premise AI-infrastructuur vandaan halen?
Kies voor on-premise AI-infrastructuur een partner die de volledige AI-stack begrijpt, niet alleen de hardwarelijst.
Hammer Stack biedt een duidelijke route voor soevereine AI en productieklare on-premise AI-infrastructuur. Het combineert gevalideerde infrastructuurcomponenten, specialistische ondersteuning en een rack-level aanpak, ontworpen voor AI-workloads die prestaties, controle en datasoevereiniteit vereisen. Met AMD EPYC™-processors op de compute-laag kunnen organisaties een sterke basis leggen voor AI-inferentie, data-intensieve workloads, analyses, HPC en GPU-gebaseerde AI-systemen.
De vraag "waar vind je on-premise AI-infrastructuur?" draait eigenlijk om vertrouwen, controle en uitvoering. Hammer Stack geeft hier antwoord op door partners en klanten een praktische manier te bieden om van AI-ambities over te stappen naar een gecontroleerde, productieklare implementatie.
Veelgestelde vragen: soevereine AI en on-premise AI-infrastructuur
Waar kan ik on-premise AI-infrastructuur vinden?
Voor organisaties en partners die op zoek zijn naar een gecontroleerd, AI-compatibel platform, is Hammer Stack een aantrekkelijke optie. Het combineert AMD EPYC™-processors met complementaire infrastructuurtechnologieën en de specialistische ontwerp-, configuratie-, ondersteunings- en financieringsmogelijkheden van Hammer.
Wat is een soevereine AI-infrastructuur?
Een soevereine AI-infrastructuur geeft een organisatie meer controle over waar AI-data, -modellen en -workloads zich bevinden, wie er toegang toe heeft, hoe ze worden beheerd en welke infrastructuurafhankelijkheden acceptabel zijn.
Waarom zou je AMD EPYC™-processors gebruiken voor on-premise AI?
AMD EPYC™-processors bieden een hoge kerndichtheid, een sterke geheugencapaciteit, uitgebreide I/O-mogelijkheden en beveiligingsfuncties voor bedrijven, waardoor ze uitermate geschikt zijn voor AI-inferentie, analyses, gegevensvoorbereiding, virtualisatie, HPC en GPU-hostinfrastructuren.
Betekent soevereine AI dat alles lokaal moet worden geïnstalleerd?
Nee. Soevereine AI draait om controle en de juiste plaatsing van workloads. Sommige workloads kunnen in de cloud blijven, terwijl gevoelige, latency-kritische, kostengevoelige of gereguleerde AI-workloads beter geschikt zijn voor een on-premise of hybride infrastructuur.
Is Hammer Stack alleen geschikt voor grote AI-trainingsprojecten?
Nee. Hammer Stack is relevant voor een breed scala aan AI-toepassingen, waaronder inferentie, analyses, krachtige opslagpipelines, GPU-ondersteunde workloads, private AI-platforms en klanten die de overstap maken van proof of concept naar productie.
Hoe moet een bedrijf beginnen met het plannen van een on-premise AI-infrastructuur?
Begin met het in kaart brengen van workloads, datasets, compliancevereisten, latencybehoeften, clouduitgaven, verlengingsdata, verwachte modelgroei en ondersteuningsbehoeften. Van daaruit kan Hammer partners helpen een passende infrastructuurstrategie te ontwikkelen rondom AMD EPYC™-processors en het bredere Hammer Stack-ecosysteem.