NVIDIA 的企业参考架构使组织能够更轻松地构建和扩展 AI 功能。
NVIDIA 推出了一项实用计划，通过其企业参考架构实现 AI 基础设施开发的民主化，使企业能够比以往更轻松地构建和扩展其 AI 功能。
随着企业纷纷采用人工智能技术，它们面临着复杂的基础设施决策环境。人工智能模型和框架的快速发展创造了一个充满挑战的环境，最佳实践仍在不断涌现。许多组织都在努力解决一个基本问题：如何构建一个既面向未来又高效的人工智能数据中心？
NVIDIA 的企业 RA 是构建所谓的“AI 工厂”的全面蓝图，即专为 AI 工作负载处理而设计的复杂数据中心。这些参考架构为组织提供了硬件和软件实施的全栈建议、服务器、集群和网络的详细配置指导、经过验证的 AI 工作负载优化性能指标以及包含零信任架构的安全第一设计原则。
企业 RA 框架建立在三个主要支柱之上。第一个是加速基础设施，其中包括 NVIDIA 认证的服务器配置和最新的 GPU、CPU 和网络技术，所有这些技术都经过了大规模性能验证。第二个支柱侧重于 AI 优化网络，包括 NVIDIA Spectrum-X AI 以太网平台集成、BlueField-3 DPU 实施和可扩展网络配置。第三个支柱包括软件平台，包括 NVIDIA AI Enterprise 软件套件、用于 AI 应用程序开发的 NeMo 和 NIM 微服务以及用于基础设施管理的 Base Command Manager Essentials。
实施基于企业 RA 的解决方案的组织可以获得显著的优势。这些优势包括显著加快 AI 计划的上市时间，因为预先验证的配置消除了许多传统的反复试验方法。性能专门针对 AI 工作负载进行了优化，确保实现最高效率和资源利用率。该架构固有的可扩展性和管理能力使随着需求的发展而更容易增长，而强大的安全功能则可保护宝贵的 AI 资产和数据。也许最重要的是，降低部署复杂性意味着组织可以将更多精力放在 AI 应用程序上，而不是基础设施挑战上。
包括戴尔科技、惠普企业、联想和超微在内的主要技术提供商已承诺提供基于 NVIDIA 企业 RA 的解决方案，确保广泛的市场可用性和支持。全行业的采用表明，业界对 NVIDIA 标准化 AI 基础设施部署的方法投下了决定性的信任票。
随着企业从通用计算向加速计算转型，NVIDIA 的企业 RA 是实现 AI 基础设施开发民主化的关键基石。这一举措可以大大降低希望构建 AI 能力的组织的准入门槛，从而有可能加速 AI 技术在各个行业的全球采用。
参与 StorageReview
电子报 | YouTube | 播客 iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS订阅
