簡化 AI 基礎架構成本和投資報酬率管理

網路即平台，為提升 AI 基礎設施投資報酬率創造機會

AI 訓練工作負載高度互連，並在持續的運算-同步-通訊循環中運行。由於工作負載以最慢連線的速度執行，一個緩慢的連線就可能降低整個 AI 訓練工作負載的效能。事實上，AI/ML 訓練中高達 30% 的實際時間都花費在等待網路回應上。

考量到 AI 基礎設施的龐大成本，即使是網路效能的微小改進，也能為您的 AI 基礎設施投資創造實質價值。

高頻寬、低延遲網路對於 AI 工作負載至關重要

網路延遲是指資料在網路中傳輸所需的時間。特別是對於正在引領新一波數位顛覆的 AI 模型而言，高延遲會造成關鍵瓶頸（尤其對於即時應用程式），這會減緩資料處理速度並延長獲得結果的時間。

高頻寬、低延遲網路提供：

1. 同步分散式運算： 當在多個圖形處理單元 (GPU) 上訓練 AI 模型時，節點之間的同步需要快速的資料傳輸和最小的延遲，以避免瓶頸。

2. 大量資料： 特別是在訓練期間，AI 模型處理大量資料集，這需要高頻寬網路才能在 GPU 和儲存系統之間快速傳輸資料。

3. 即時處理： 諸如自動駕駛車輛或即時視訊分析等 AI 應用程式，需要低延遲才能實現即時的 AI 推論回應。

4. 模型複雜度： 隨著 AI 模型變得更大、更複雜，資料傳輸需求隨之增加，進而對高頻寬產生更大的需求。

網路效能不足導致：

1. 模型訓練速度變慢、資料處理和價值實現時間延長。

2. 效能降低，負面影響使用者體驗。

3. 關鍵瓶頸，導致資源利用效率低下。

低網路延遲是實現最佳 AI 基礎設施投資報酬率的關鍵

低網路延遲直接影響您的 AI 基礎設施投資報酬率。透過實現更快、更高效的工作負載，低網路延遲有助於您提高生產力、提升使用者體驗、降低營運成本、增強競爭優勢、實現無縫即時操作並改善客戶滿意度——所有這些都直接有助於提升 AI 基礎設施的正面投資報酬率。

從代幣經濟學的角度評估 AI 基礎設施投資報酬率

隨著 AI 工作負載從試點階段轉向生產環境，企業越來越多地透過「代幣經濟學」來衡量基礎設施效率，也就是 生成驅動應用程式、協作助理、代理和業務工作流程的 AI 輸出的成本。 對於高階主管而言，代幣經濟學提供了一種實用的方法，將基礎設施效能與業務成果連結起來，有助於量化技術決策如何影響大規模提供 AI 服務的成本。隨著對 AI 推論需求的增長，即使是效率上的微小改進，也能對營運成本和投資報酬率產生顯著影響。

此外，企業必須評估整個基礎設施生命週期的總持有成本 (TCO)，包括採購成本、部署、整合、電力與散熱、軟體、管理以及持續營運（包括每個代幣的成本）。一種超越初始硬體規格或前期成本的全面性 TCO 方法，有助於領導者了解基礎設施設計、利用率、可擴展性和營運效率如何協同作用，以降低提供 AI 成果的成本並提高 AI 投資的整體報酬率。

透過優化 AI 工作負載的大規模運行方式，企業可以透過提高效率、更好的利用率和改進的基礎設施效能來降低每個代幣的成本。同時，對架構、部署和營運採取全面性方法，有助於降低 TCO，實現更可預測、可擴展和可持續的 AI 投資，從而提供長期的商業價值。

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隨著企業越來越多地轉向 AI 以擴展營運、自動化流程並實現轉型成果，我們透過基於經過驗證的基礎設施設計的系統架構來加速實現價值，這些設計已在眾多生產部署中經過大規模驗證。