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Infraestrutura de Data Center de IA
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SOLUÇÃO 01

Infraestrutura de Data Center de IA

Planeje o caminho dos dados para treinamento e inferência de IA.

Trate datasets, checkpoints, storage dos nós de computação e memória de servidor como um único plano de compra. Plataforma, perfil da carga, capacidade, compatibilidade e oferta são confirmados por RFQ.

RFQ
revisão de configuração
01
O DESAFIO

O problema que resolve

Equipes de IA precisam disponibilizar dados de treinamento, checkpoints e ativos de inferência aos nós de computação sem tratar todos os datasets como a mesma carga de storage.

03
ARQUITETURA RECOMENDADA

Uma arquitetura orientada pelo workload

  1. Classificar dados de treinamento, checkpoints e ativos de inferência.
  2. Colocar dados ativos em uma família NVMe adequada e alinhar a memória à plataforma.
  3. Confirmar nós de computação, storage compartilhado e expansão na RFQ.
04
CONFIGURAÇÃO RECOMENDADA

Uma configuração para começar

01
Documentar a plataforma de servidor e aceleradores e as interfaces suportadas.
02
Listar famílias de produto, capacidades, quantidades e papéis dos dados.
03
Confirmar compatibilidade, firmware, documentos, garantia e escopo de entrega por escrito.
05
ESCOPO DE ENTREGA

O que a RFQ pode definir

  1. Revisão de workload e capacidade
  2. Seleção de famílias de produto e perguntas de plataforma
  3. BOM por escrito e confirmação de documentos, garantia e entrega
06
PARA QUEM

Clientes-alvo

Operadores de clusters de treinamento de IAprovedores de inferência LLMplataformas de machine learningequipes de P&D de direção autônoma
RFQ
revisão de configuração

O caminho de dados proposto inicia a avaliação do workload. Adequação e quantidades dependem da plataforma do cliente e da RFQ.

COTAÇÃO

Conte modelos, capacidades e quantidades

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