A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão mudando a forma como interagimos com a tecnologia - e como a tecnologia interage conosco. É por isso que estamos criando soluções de IA para ajudá-lo a projetar, validar e implementar a próxima geração de inovações de IA.
Não importa se você está criando redes de IA, projetando infraestrutura de data center ou avançando na pesquisa de 6G, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão moldando o futuro. Descubra como nossas soluções de IA podem ajudá-lo a acelerar o design e o desenvolvimento de produtos, integrando a IA em todo o ciclo de vida do desenvolvimento.
Uma solução de IA é mais do que apenas um modelo - é um sistema orquestrado que envolve dados, computação e operações, otimizado para tarefas como inferência, previsão e automação. Em contextos de infraestrutura pesada, como data centers, as soluções de IA devem se integrar perfeitamente à pilha de computação (memória DDR/HBM, pistas PCIe/CXL), interconexões (400G, 800G, 1,6T) e protocolos de rede (RoCEv2, RDMA). O dimensionamento depende da capacidade dessas camadas de oferecer suporte à movimentação de dados sem jitter, baixa latência e alta integridade de sinal sob estresse de carga de trabalho.
Para funcionar de forma confiável em escala, uma solução de IA deve combinar:
KPIs como jitter, crosstalk, tempo de recuperação, largura de banda do algoritmo, largura de banda do barramento e métricas de conclusão de trabalho são rastreados para garantir um desempenho sustentado em todos os ambientes.
As soluções de IA diferem significativamente por setor com base na tolerância à latência, na intensidade da computação e na localidade dos dados. Por exemplo:
Essas compensações devem ser modeladas e avaliadas usando ferramentas como emulação e simulação de carga de trabalho.
Os benefícios relacionados à IA incluem automação da carga de trabalho, redução dos custos operacionais e gerenciamento mais inteligente do sistema. As soluções de IA com reconhecimento de infraestrutura podem alocar dinamicamente a computação, rotear dados com eficiência e prever falhas com base na telemetria.
Esses desafios incluem:
Sem emulação e benchmarking completos, as implantações de IA correm o risco de falhar devido a jitter, latência ou gargalos de largura de banda inesperados.
Os pipelines de dados de IA devem ser projetados tendo em mente as restrições de infraestrutura. Em ambientes de alto desempenho:
Além disso, a telemetria coletada durante a validação inicial (por exemplo, de testes de integridade de sinal ou emulação de carga de trabalho) ajuda a refinar o desempenho do modelo e as estratégias de treinamento.
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