Soluciones de Infraestructura de IA
Rejillas de IA
Escale aplicaciones nativas de la IA orquestando cargas de trabajo en toda la infraestructura de IA distribuida geográficamente.
Descripción General
Infraestructura Distribuida para IA Generativa, Agéntica y Física
Las aplicaciones de IA modernas son en tiempo real, hiperpersonalizadas y de uso intensivo de datos, y ofrecen servicios a millones de usuarios, agentes y máquinas en todo el mundo. Los operadores de telecomunicaciones se encuentran en una posición única para satisfacer esta demanda al convertir su infraestructura existente en redes de IA, lo que acerca la IA a donde se usa la inteligencia.
Una cuadrícula de IA es una plataforma de infraestructura de IA distribuida, interconectada y orquestada que ejecuta cada carga de trabajo allí donde mejor funciona. Conecta fábricas de IA con centros regionales y sitios edge de forma que datos, modelos y agentes puedan moverse de forma segura entre sitios distribuidos que operan como un sistema unificado.
NVIDIA proporciona la computación acelerada, las redes y la pila de software que impulsa las redes de IA, lo que ayuda a los operadores a liberar rápidamente la capacidad de IA distribuida e impulsar nuevas experiencias nativas de IA
Beneficios
Ejecute cada carga de trabajo de IA en la ubicación más idónea
Latencia predecible
Mantenga la capacidad de respuesta de los servicios nativos de IA ejecutando la inferencia en la infraestructura más cercana a los usuarios, los agentes y las máquinas. Esto ayuda a los operadores a cumplir con estrictos acuerdos de nivel de servicio (SLA) para experiencias de voz, visión y control en tiempo real.
Mejor Economía de Tokens
Ejecute cargas de trabajo de uso intensivo de tokens en nodos con la computación y las redes más rentables, lo que reduce el volumen de datos a través de la red y los costos de salida sin sacrificar la calidad de servicio.
Mayor Utilización y Resiliencia
Trate muchos sitios distribuidos como un solo grupo de capacidad de IA para impulsar la utilización de las GPU y reducir los recursos infrautilizados. Si un sitio falla, las cargas de trabajo se reequilibran automáticamente en toda la red para mantener la continuidad del servicio.
Concurrencia a Escala
Ejecute servicios nativos de IA en muchos sitios distribuidos para manejar ráfagas masivas de usuarios, aplicaciones y agentes simultáneos, al tiempo que mantiene una calidad de experiencia y un costo consistentes.
Productos
Los Componentes Básicos de una Red de IA
NVIDIA ofrece una plataforma unificada para equipar a los sitios distribuidos con infraestructura de IA de pila completa, lo que los convierte en redes de IA conectadas y orquestadas.
Casos de Uso
Inteligencia Distribuida en Acción
Explore cómo las rejillas de IA impulsadas por NVIDIA permiten una nueva clase de aplicaciones nativas de IA que exigen un acceso a la inteligencia en tiempo real y a bajo costo a escala.
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IA Física
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IA en Tiempo Real
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Hiperpersonalización
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Funciones de Red Nativas de IA
IA Física
La IA física permite a los robots, vehículos, cámaras y sistemas de IoT percibir, razonar y actuar en el mundo físico. Las rejillas de IA permiten a NVIDIA Metropolis ejecutar la IA de visión a escala de ciudad cerca de las cámaras para el análisis en tiempo real, mientras que los robots autónomos descargan la planificación y el razonamiento más pesados a sitios cercanos cuando la computación integrada no es suficiente.
IA en Tiempo Real
Los servicios de IA interactiva, como los asistentes de IA conversacional, dependen de una latencia estricta de extremo a extremo y un control de jitter para sentirse naturales y con capacidad de respuesta. Las redes de IA ejecutan estas cargas de trabajo en nodos físicamente cercanos a los datos, lo que preserva el margen de latencia y enruta cada solicitud a los mejores recursos disponibles, incluso durante picos de demanda o cortes parciales.
Hiperpersonalización
Los asistentes de IA personalizados, las experiencias de medios y deportes, y las aplicaciones empresariales deben adaptar respuestas en tiempo real para miles o millones de sesiones simultáneas. En una rejilla de IA, los operadores pueden almacenar en caché el contexto del usuario o del inquilino en los nodos regionales y ejecutar la lógica de personalización y generación más cerca de los usuarios, lo que mejora la latencia de cola y hace que la economía de la personalización siempre activa siga siendo sostenible.
Funciones de Red Nativas de IA
Las cargas de trabajo de red como la RAN, la dirección del tráfico y la optimización del plano del usuario dependen cada vez más de la IA para analizar flujos y tomar decisiones en tiempo real. Las redes de IA ejecutan estas funciones de red nativas de IA en la misma infraestructura distribuida que las aplicaciones, lo que mejora la utilización y permite un enrutamiento más inteligente, la aplicación de políticas y la calidad de la experiencia en toda la red.
Próximos Pasos