AI-Ready Data Infrastructure Reference Architecture白皮书|华为企业

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人工智能时代数据基础设施面临的挑战

数据资产管理

企业需要不同的能力来处理来自众多来源的不同质量的数据，支持不同部门之间的完全数据移动。

集群
利用

大规模训练集群的计算能力利用率为低于50%。这导致计算施工成本高高功耗。

数据
一致性

任何用户都必须能够在任何时间，在任何节点上。

数据
弹性

基于AI的应用程序会导致新的漏洞，危及安全弹性。这里有可能损失数千万一个大型人工智能模型受到攻击后，将花费美元。

AI现成数据基础设施是指为AI设计的数据存储软件和硬件系统应用程序和服务。因此，构建AI实时数据基础设施需要全面准备董事会。

中央人工智能集群现在可以拥有成千上万张卡，如果不是数十万张的话。随着边缘人工智能模型开始以更快的速度渗透到许多行业，华为的人工智能实时数据基础设施参考架构和解决方案帮助不同行业的企业构建弹性、可靠和开放的人工智能数据基础设施，使其能够将智能和创新提升到下一个水平。

构建统一的数据湖

人工智能与为其提供燃料的数据一样好。企业必须建立统一的数据湖，以实现数据资产的可见性、可管理性和可用性，将数据转化为生产的关键元素，并更快地实现大型人工智能模型服务。

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采用AI-Ready数据基础架构

不断发展的大型人工智能模型对计算能力的需求越来越高。企业应参考行业最佳实践，从简单的堆叠计算能力转向充分发挥其潜力。这就要求企业建立一个经得起未来考验的智能计算基础由AI现成数据基础设施解决方案提供支持。

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嵌入全方位数据保护功能

数据资产对大型人工智能模型越来越重要。篡改、盗窃和勒索软件对模型文件和训练数据等核心数据的攻击可能会导致大规模资源浪费和经济损失。企业应立即构建全方位数据保护功能。

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通过HCI设备加速人工智能的采用

数据中心应用程序的大型AI模型培训需要巨额投资。边缘应用程序是生成性人工智能可以创造利润的关键领域。企业应该使用一站式训练/推理HCI设备快速开发和启动其AI将其大型人工智能模型货币化的产品。

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建立专业技术团队

企业应积极评估其AI准备情况，建立技术团队专注于大型AI模型（尤其是大型AI模块的存储），并改进他们的专业能力。

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