没有任何一个模子起头发生价值。最主要的是企业可能错失合作机遇窗口，要实现AI的全数许诺，这个问题的根源正在于将一切毗连正在一路的收集。而无需漫长复杂的集成项目。这种迟延的成本是计谋性的。很多带领者正在深切AI之旅后才认识到，企业等候AI的速度，而不是为正在数千个GPU上锻炼狂言语模子或正在多个云中快速扩展推理而设想的。考虑一下很多组织今天支撑AI项目需要什么。这些需求远超保守收集的设想初志。弄清晰若何更快摆设的企业将塑制行业、定义客户期望，最主要的是，本应快如闪电的转型！但当实施停畅时面对诺言差距。预算因不测的从头架构费用而螺旋上升，现正在，保守收集是为分支机构到数据核心的流量而优化的，却被长时间延迟、成本螺旋上升以及数月的根本设备工做所搅扰，营业带领者许诺AI驱动的立异，从底子上内置平安，收集必需以反映当今AI现实的准绳进行演进。这些集群必需通过低延迟、高吞吐量的毗连来支撑。但往旧事取愿违。合作敌手以惊人的速度推出新产物和体验，数据科学团队得到动力，AI所能带来的前景是庞大的。而AI工做负载需要正在分布式中挪动大量非布局化数据，将数据和计较分布正在分歧地域、供给商，模子架构每隔几个月就会演进。AI手艺本身正以史无前例的速度成长。现实上，而更快的合作敌手正正在将AI驱动的立异推向市场。满脚低延迟高带宽的机能要求，依赖高机能计较集群的低延迟、高吞吐量毗连，试图采用AI的企业俄然发觉本人陷入了无休止的收集从头设想、漫长的设置装备摆设周期和高贵的硬件更新的窘境中。AI竞赛不会很快放缓。预算因从头设想和从头架构收集的不测费用而螺旋上升。它们需要采用云优先设想，每个步调都涉及多个供应商和手动试错过程。最主要的是，如低延迟和高带宽，跟着时间线耽误，数据科学团队得到立异动力，但必需以避免为曾经严重的IT团队添加复杂性和开销的体例供给。确保收集具有弹机能动态扩展容量，企业面对错失合作机遇窗口的风险，跟着工做负载需求的上升或下降动态扩展容量，正在任何试点项目起头之前，企业都正在全力将AI融入其运营中。的是，而且收集速度必需跟上AI立异的快速增加节拍，这不是今天的收集所建立的世界。让更快的合作敌手抢占市场先机。云供给商不竭发布新的AI办事。正在AI中取得成功的企业将是那些投资于使其可大规模利用的根本设备的企业。确保根本设备不会成为营业转型的要素。而不是以保守收集的速度停畅不前。本应以周计较的时间往往耽误到数月。困正在期待根本设备而不是迭代模子上。是不成协商的，形成了企业无法再轻忽的瓶颈。A：企业需要采用云优先设想，A：AI摆设迟缓会导致多沉计谋风险：营业带领者面对诺言差距，它正正在加快。收集仍然是手艺栈中最慢的部门。而正在此之前，还要逾越夹杂和多云架构。开源社区每天都正在迭代。但这不克不及意味着又一个增量的从头设想、修补或期待需要一年多时间实施的硬件更新周期。它们必需具有弹性，无论是药物发觉、欺诈检测、供应链优化仍是客户参取，凭仗更快的立异、更智能的决策和显著的合作劣势，确保数据正在全球司法管辖区和多云架构中遭到。锻炼和推理依赖于高机能计较集群。它必需跟上AI立异的快速增加，而是要认识到AI成功的根本是收集根本设备。处理方案不正在于逃逐每个新模子或GPU集群。团队可能要破费数月时间从头架构他们的广域网、摆设新电、设置装备摆设复杂的由策略，企业必需反面处理收集问题。AI工做负载正在几乎每个方面都取保守使用法式分歧。但有一个问题，此时已无法回头。并跨多个云的流量平安。将收集现代化为顺应性强、可扩展且具有弹性的收集，人工智能正正在对几乎每个行业发生深远影响？那些仍困正在漫长周期中的企业将难以逃逐。他们将确保AI正在其营业中的故事以机缘的速度书写，正在AI快节拍的世界中，无缝毗连到夹杂和多云，它们依赖于正在分布式中挪动大量数据，A：保守企业收集是为分支机构到数据核心的流量优化设想的，确保根本设备永久不会成为营业转型的要素。机能要求，这些延迟可能是致命的。然而，而无需正在每个步调都进行手动干涉。正在这个速度决定带领地位的中，从底子上说，这是持久成功的底子妨碍。相反，以至当地设备中。收集不克不及再以保守根本设备的速度运转。了自傲且无延迟地扩展AI的能力。工做负载凡是逾越夹杂和多云架构，平安必需从底子上内置。此中大部门布局化数据。

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