简化您的 AI 基础设施成本和 ROI 管理

网络即平台，为提升AI基础设施投资回报率创造机遇

AI训练工作负载高度互联，并在持续的计算-同步-通信循环中运行。由于工作负载以最慢连接的速度执行，一个缓慢的连接就可能降低整个AI训练工作负载的性能。事实上，AI/ML训练中高达30%的实际运行时间都花在等待网络响应上。

考虑到AI基础设施的巨大成本，即使是网络性能的微小改进，也能为您的AI基础设施投资创造实实在在的价值。

高带宽、低延迟网络对AI工作负载至关重要

网络延迟是指数据在网络中传输所需的时间。特别是对于正在引发新一轮数字颠覆的AI模型而言，高延迟会造成关键瓶颈——尤其是在实时应用中——从而减缓数据处理速度和结果产出时间。

高带宽、低延迟网络提供：

1. 同步分布式计算： 在多个图形处理单元 (GPU) 上训练AI模型时，节点间的同步需要快速数据传输和极低延迟，以避免瓶颈。

2. 大数据量： 尤其是在训练期间，AI模型处理海量数据集，这需要高带宽网络在GPU和存储系统之间快速传输数据。

3. 实时处理： 自动驾驶汽车或实时视频分析等AI应用需要低延迟来实现实时的AI推理响应。

4. 模型复杂性： 随着AI模型变得越来越大、越来越复杂，数据传输需求也随之增长，对高带宽的需求也变得更加迫切。

网络性能不足会导致：

1. 模型训练速度变慢、数据处理效率降低以及价值实现时间延长。

2. 性能下降，对用户体验产生负面影响。

，导致资源利用效率低下。

低网络延迟是实现最佳 AI 基础设施投资回报率的关键。

低网络延迟直接影响您的 AI 基础设施投资回报率。通过实现更快、更高效的工作负载，低网络延迟有助于您提高生产力、增强用户体验、降低运营成本、提升竞争优势、实现无缝实时操作并提高客户满意度——所有这些都直接有助于实现积极的 AI 基础设施投资回报率。

从代币经济学的角度评估 AI 基础设施投资回报率

随着 AI 工作负载从试点阶段转向生产阶段，组织正越来越多地通过“代币经济学”来衡量基础设施效率，即 生成驱动应用程序、副驾驶、代理和业务工作流的 AI 输出的成本。 对于高管而言，代币经济学提供了一种将基础设施性能与业务成果联系起来的实用方法，有助于量化技术决策如何影响大规模交付 AI 服务的成本。随着对 AI 推理需求的增长，即使是效率上的微小提升，也能对运营成本和投资回报产生显著影响。

此外，组织必须评估贯穿整个基础设施生命周期的总拥有成本 (TCO)，包括采购成本、部署、集成、电力和散热、软件、管理以及持续运营（包括每代币成本）。一种超越初始硬件规格或前期成本的全面 TCO 方法，有助于领导者理解基础设施设计、利用率、可扩展性和运营效率如何协同作用，以降低交付 AI 成果的成本并提高 AI 投资的整体回报。

通过优化 AI 工作负载的大规模运行方式，组织可以通过提高效率、优化利用率和改善基础设施性能来降低每代币成本。同时，一种全面的架构、部署和运营方法 有助于降低 TCO，从而实现更可预测、可扩展和可持续的 AI 投资，并带来长期业务价值。

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随着企业越来越多地转向 AI 以扩展运营、自动化流程并实现变革性成果，我们通过采用基于经过验证的基础设施设计的系统架构来加速价值实现时间，这些设计已在众多生产部署中得到大规模验证。