Vultr ja SUSE muodostavat yhteistyön, joka tuo NVIDIA:n kokopinoisen yritys-AI-alustan tuotantokuormittamiseen

Vultr ja SUSE ovat ilmoittaneet uudesta yhteistyöstä, joka kohdistuu yhteen suurimpaan pullonkaulaan yritys-AI:ssa: siirtymiseen kokeilusta tuotantoon. Yritykset ovat lanseeranneet SUSE AI Factoryn NVIDIA (NVDA ):n kanssa Vultr-infrastruktuurilla, joka on validoituu kokopinoisen alusta, joka yhdistää SUSE:n yritys-AI-ohjelmistot, NVIDIA:n AI Enterprise -teknologiat ja Vultrin globaalin pilvi-infrastruktuurin.

Ilmoitus tehtiin RAISE Summit -tapahtumassa Pariisissa, ja alusta on suunniteltu organisaatioille, jotka haluavat käyttää AI-sovelluksia turvallisesti ja suurimittakaavaisesti ilman koko pinon itse kokoamista. Tämä sisältää infrastruktuurin, GPU-kiihdytystekniikan, Kubernetes-ohjauksen, AI-ohjelmistot, turvallisuuden, hallinnan ja tukimallin, jota tarvitaan yritys-AI-kuormittamiseen tuotannossa.

Miksi tämä on tärkeää

Monet yritykset ovat jo siirtyneet AI:n ensimmäisestä todistuskuormasta. Haaste on nyt operatiivinen. Yritysten on päätettävä, missä malleja suoritetaan, miten GPU:t hallitaan, miten herkkä data suojataan, miten AI-sovellukset hallitaan ja miten tiimit voivat välttää kuukausien integrointityön ennen kuin ensimmäinen kuorma käynnistyy.

Vultr-SUSE-yhteistyö on kohdistettu tarkalleen samaan ongelmaan. Sen sijaan, että tarjottaisiin vain laskentakapasiteettia tai vain ohjelmistotyökaluja, uusi alusta yhdistää infrastruktuurin ja sovelluskerroksen validoituihin arkkitehtuureihin. Tavoitteena on vähentää “integrointiveroa”, joka usein hidastaa AI-hankkeita, kun ne poistuvat laboratoriosta.

Tämä ero on tärkeä. Tuotantoon tarkoitettu AI ei ole vain nopean pääsyn powerfuliin GPU:hin. Se vaatii toistettavia käyttömallien, turvallisuuden, havainnollistamisen, orkestraation, mallinhallinnan ja tukirakenteen, jota yritysten IT-tiimit voivat luottaa.

Kokopinoisen AI-alusta avoimella infrastruktuurilla

SUSE AI Factory NVIDIA:lla on rakennettu avoimelle, Kubernetes-pohjaiselle arkkitehtuurelle. Tämä antaa yrityksille joustavuuden käyttää AI-kuormittamista pilvessä, paikallisesti, reunassa ja suvereenisissa ympäristöissä, riippuen suorituskyvystä, vaatimustenmukaisuudesta, datan asuinpaikasta tai liiketoimintavaatimuksista.

SUSE kuvaa AI-tehtaansa avoimena infrastruktuurialustana yksityisille yrityksille, joka on suunniteltu integroitumaan olemassa oleviin Linux- ja Kubernetes-ympäristöihin, samalla kun se auttaa organisaatioita siirtämään kuormittamista hiekkalaatikkoympäristöistä tuotantoon. SUSE korostaa myös alustan ympärillä esivalidoiduilla sinisillä, GitOps-työnkulkuilla ja suvereenisilla AI-vaatimuksilla, sen sijaan, että pakottaisi yritykset omistettuun pilviin.

NVIDIA:n mahdollistama versio lisää NVIDIA AI Enterprise -teknologiat suoraan SUSE:n hallintakerrokseen. NVIDIA AI Enterprise on NVIDIA:n kaupallinen ohjelmistopaketti tuotantoon tarkoitetulle AI:lle, joka yhdistää mikropalvelut, kehykset, kirjastot, GPU-ohjauksen ja infrastruktuurin hallintatyökalut yritysten käyttöön.

Mikä NVIDIA tuo pinolle

Alusta sisältää NVIDIA AI Enterprise -komponentteja, kuten NVIDIA NIM, NVIDIA NeMo ja NVIDIA Run: ai. Kukin komponentti kohdistuu eri osaan yritys-AI-elmänkierrosta.

NVIDIA NIM auttaa organisaatioita käyttämään optimoituja AI-malli-inferenssejä mikropalvelujen kautta, vähentäen määrää custom-ohjelmointia, jota tarvitaan mallien tuottamiseen tuotantoon. NVIDIA NeMo on keskittynyt rakentamaan, mukauttamaan, optimoimaan ja hallitsemaan AI-agenteja ja generatiivisia AI-järjestelmiä pilvessä, paikallisesti ja hybridiympäristöissä.

NVIDIA Run: ai auttaa hallitsemaan GPU-orkestraatiota ja kuormittamisen aikataulutusta, joka on kriittinen vaatimus, kun yritykset yrittävät maksimoida kalliiden kiihdytysinfrastruktuurin hyödyntämistä. NVIDIA AI Enterprise sisältää myös Kubernetes-operaattoreita ja infrastruktuurin hallintatyökaluja, jotka auttavat standardoimaan GPU-kiihdytettyjä AI-käyttöönottoja yritysympäristöissä.

Tämä on tärkeää yrityksille, koska AI-infrastruktuuri voi nopeasti fragmentoitua. Tiimit voivat käyttää eri kehyksiä, mallin esittämisvälineitä, orkestraatiokerroksia ja turvallisuusmenetelmiä eri osastojen välillä. Validoidun NVIDIA-tukipohjaisen ohjelmistokerroksen avulla voidaan luoda yhdenmukaisempi perusta.

Vultr tarjoaa globaalin AI-infrastruktuurin

Vultrin rooli on tarjota infrastruktuuriperusta ohjelmistopinolle. Yritys tarjoaa pilvi-GPU:t, paljaan metalliin, pilvi-laskennan, Kubernetesin, tallennuksen ja verkkopalvelut, jotka antavat yrityksille käyttöönottoympäristön AI-kuormittamiselle, joka vaatii suorituskykyä ja maantieteellistä joustavuutta.

Vultr on laajentanut asemiaan AI-infrastruktuurin ympärillä, tarjoten pääsyn AMD- ja NVIDIA-GPU:hin, hallittuun Kubernetesiin, paljaaseen metalliin, tallennukseen ja pilvi-laskentaan. Sen alusta käytetään kuormittamiseen, joka vaatii GPU-kiihdytystä, mukaan lukien AI/ML, laskennan suorituskyky, rendering ja muut laskennan vaativat sovellukset.

Tämä globaali jalanjälki on keskeinen osa yhteistyötä. AI-kuormittamisen on yhä useammin suoritettava lähellä data-lähteitä, käyttäjiä tai sääntelyalueita. Pankki, terveydenhuolto, teleoperaattori, valmistaja, julkisen sektorin organisaatio tai puolustusala ei välttämättä halua kaikkia AI-kuormittamisia reitittää yhden keskitetyn pilvi-alueen kautta. Vultrin hajautettu infrastruktuuri antaa SUSE AI Factorylle NVIDIA:lla laajemman käyttöönoton jalanjäljen asiakkaille, jotka tarvitsevat alueellista tai suvereenista hallintaa.

Suunniteltu tuotantoon, ei vain koekäyttöön

Tärkein osa ilmoitusta ei ole se, että kolme suurta infra- ja ohjelmistoyritystä työskentelee yhdessä. Se on se, että yhteistyö heijastaa, mihin suuntaan yritys-AI on menossa.

Ensimmäinen aalto generatiivisen AI:n omaksumista oli kokeilujen hallitsemaa: sisäiset copilotit, prototyyppi-chatbotit, hakuaugmentoidut generatiiviset kokeilut ja osastokohtaiset tuottavuustyökalut. Seuraava vaihe on vaativampi. Yritykset haluavat käyttää AI:ta asiakaspalvelujärjestelmiin, sääntelykuormittamiseen, teollisuusoperaatioihin ja liiketoimintaprosesseihin.

Tämä nostaa vaatimustason. AI-järjestelmien on oltava turvallisia, skaalattavia, auditointikelpoisia ja ylläpidettäviä. Ne on suoritettava monimutkaisissa hybridiympäristöissä. Ne on tuettava hallintavaatimuksia. Ja ne eivät saa luoda uusia muotoja toimittajariippuvuutta.

SUSE:n avoimen infrastruktuurin lähestymistapa, NVIDIA:n tuotantoon tarkoitettu AI-pino ja Vultrin globaali pilvi-infrastruktuuri yhdistetään täyttämään näitä vaatimuksia kokonaisvaltaisemmin.

AI-käyttöönoton monimutkaisuuden vähentäminen

Yksi ilmoituksen selkeimmistä teemoista on yksinkertaisuus. Yritykset usein aliarvioivat, kuinka paljon insinööritöitä vaaditaan ennen kuin AI voidaan suorittaa luotettavasti tuotannossa. Tiimien on konfiguroitava GPU-ajureita, Kubernetes-klustereita, mallin esittämisvälineitä, data-pipelines, pääsykontrolleja, valvontajärjestelmiä ja turvallisuuspolitiikkoja. Heidän on myös varmistettava, että kehitys-, testaus- ja tuotantoympäristöt pysyvät linjassa.

SUSE AI Factory NVIDIA:lla on suunniteltu vähentämään tätä monimutkaisuutta esivalidoituilla sinisillä ja hallintaplaneella, jota toimitetaan Rancher-laajennusten ja Kubernetes-operaattorien kautta. SUSE:n dokumentaatio kuvaa AI-tehtaan tavan löytää AI-sovelluksia ja yhdistää niitä muuttumattomiin, versionhallinnan alaisiin sinisiin.

Tämä sinipohjainen malli on tärkeä, koska se auttaa tiimejä siirtymään yksittäisistä käyttöönotoista toistettaviin infrastruktuurimalleihin. Sen sijaan, että rakentaisivat AI-pinoa uudelleen jokaiselle uudelle projektille, yritykset voivat standardisoida, miten AI-kuormittamisia pakataan, käyttöönotetaan, hallitaan ja skaalataan.

Turvallisuus, suvereniteetti ja hallinta

Ilmoitus korostaa myös turvallisuutta ja suvereniteettia AI:ssa. Tämä heijastaa kasvavaa yritysten huolta: missä AI-kuormittamiset suoritetaan, kuka hallitsee dataa ja miten immateriaalioikeudet suojataan.

SUSE:n laajempi AI-strategia korostaa yksityistä yritys-AI:ta, data-hallintaa, zero-trust-turvallisuutta ja käyttöönoton joustavuutta pilvessä, datakeskuksissa ja reunassa. Yrityksen tuotemateriaalit korostavat hiekkalaatikosta tuotantoon samanlaisuutta, esivalidoiduista malleista, GitOps-työnkuluista ja tuesta suvereenisille AI-vaatimuksille.

Tämä on erityisen tärkeää aloilla, kuten rahoituspalveluissa, terveydenhuollossa, hallinnossa, teleoperaattoreilla, valmistajilla ja puolustusalaan liittyvillä aloilla, joilla AI:n omaksuminen on rajoitettu ei vain teknisen kyvyn, vaan myös sääntelyn, vaatimustenmukaisuuden ja operatiivisen riskin vuoksi.

Yritys-AI-markkinan kypsymisen merkki

Vultr-SUSE-yhteistyö on osa laajempaa muutosta yritys-AI-infrastruktuurissa. Markkinat siirtyvät erillisten työkalujen sijaan kohti AI-tehtaita: integroituja ympäristöjä, joissa data, mallit, laskenta, orkestraatio, hallinta ja käyttöönoton putkistot toimivat yhdessä.

Yritysten kannalta arvo on ei vain nopeampi pääsy GPU:hin tai toinen AI-alustan hallintapaneeli. Arvo on vähentää etäisyyttä AI-ambitioiden ja operatiivisen todellisuuden välillä. Jos alusta toimii aikomuksen mukaan, organisaatiot voivat käyttää vähemmän aikaa infrastruktuurin ompelemiseen ja enemmän aikaa AI-sovellusten rakentamiseen, jotka tuottavat mitattavissa olevia tuloksia.

Olemassa olevat SUSE-asiakkaat voivat työskennellä SUSE:n tilinjohtajien kanssa arvioidakseen alustan, SUSE:n ja Vultrin yhteistyössä asiakkaan kuormittamiseen räätälöidyissä kokeiluissa. Itsepalveluinen käyttöönottovaihtoehto Vultr Marketplacesta on myös suunnitteilla.

Lopputulos

SUSE AI Factoryn käyttöönotto NVIDIA:lla Vultr-infrastruktuurilla osoittaa, kuinka nopeasti yritys-AI-infrastruktuuri on kehittymässä. Yritykset eivät enää halua AI-kokeiluja, jotka elävät eristetyissä hiekkalaatikoissa. He haluavat hallittuja, turvallisia, skaalattavia järjestelmiä, jotka voivat suorittaa missä tahansa, missä liiketoiminta vaatii.

Vultrin, SUSE:n ja NVIDIA:n yhdistäessä avoimen yritys-ohjelmistopohjan, tuotantoon tarkoitetun AI-pinon ja globaalin pilvi-infrastruktuurin, yhteistyö antaa organisaatioille suoremman polun koekäytöstä tuotantoon.

Tämä ei poista AI-omaksumisen vaikeaa työtä. Yrityksille on edelleen tarve oikeasta datasta, hallinnasta, kyvyistä ja liiketoimintatapauksista. Mutta se osoittaa yhden pysyvimmistä esteistä: AI-infrastruktuuripinon kokoamisen ja operoinnin monimutkaisuuden.