एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर सॉल्यूशंस के फॉरेस्टर के 2024 मूल्यांकन से तीन निष्कर्ष

जैसे-जैसे एआई बड़ा और बेहतर होता जा रहा है, इसे सामान्य कमोडिटी गणना, नेटवर्क और भंडारण बुनियादी ढांचे से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। जीपीयू इसका केवल एक हिस्सा है – एआई वर्कलोड कच्चे कंप्यूट, डेटा थ्रूपुट और बिजली की खपत के परिष्कृत अनुकूलन की मांग करता है। चाहे क्लाउड सेवा के रूप में उपयोग किया जाए, ऑन-प्रिमाइसेस में फ़ुटप्रिंट किया जाए, या दोनों के मिश्रण के रूप में, एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर रणनीतिक पहेली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जिसका उद्यम प्रौद्योगिकी नेताओं को सामना करना पड़ता है। एआई बुनियादी ढांचे के बारे में तकनीकी नेता जो निर्णय लेंगे, वह यह निर्धारित करेगा कि उनके उद्यम एआई नेता बनेंगे या पिछड़े। फॉरेस्टर एआई इंफ्रास्ट्रक्चर समाधानों को कंप्यूटर सिस्टम और क्लाउड सेवाओं के रूप में परिभाषित करता है जो एआई वर्कलोड के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं: डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान।

चुनने के लिए बारह एआई इंफ्रास्ट्रक्चर विक्रेता

हमारे हाल ही में जारी मूल्यांकन, द फॉरेस्टर वेव™: एआई इंफ्रास्ट्रक्चर सॉल्यूशंस, Q1 2024 में, हमने इस क्षेत्र में 12 विक्रेताओं की पेशकशों को देखा: अलीबाबा क्लाउड, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, सेरेब्रस सिस्टम्स, डेल टेक्नोलॉजीज, गूगल, ग्राफकोर, हेवलेट पैकार्ड एंटरप्राइज , आईबीएम, लेनोवो, माइक्रोसॉफ्ट, एनवीडिया और ओरेकल। इस नवीनतम मूल्यांकन के शोध और लेखन के दौरान उभरी तीन प्रमुख जानकारियां यहां दी गई हैं:

• कार्यभार के संदर्भ में सोचें. हालाँकि जेनरेटिव एआई (जेनएआई) ने एआई का लाभ उठाने के नए तरीके पेश किए हैं, तीन मुख्य एआई वर्कलोड वही बने हुए हैं: डेटा तैयारी, प्रशिक्षण और अनुमान। कई संगठनों के लिए, उनके द्वारा निपटाए जा रहे प्रत्येक कार्यभार के लिए अलग-अलग प्रदाताओं का लाभ उठाना आवश्यक होगा। उदाहरण के लिए, जब डेटा प्रबंधन की बात आती है, तो एक संगठन एक मजबूत ऑन-प्रिमाइसेस समाधान वाले विक्रेता को चुन सकता है, लेकिन अनुमान लगाने के लिए, वे एक बड़े क्लाउड सेवा प्रदाता का चयन कर सकते हैं।
• अपने बुनियादी ढांचे को अपनी कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं से मिलाएं। GenAI ने GPU पर निर्भरता बढ़ा दी है, जो आंशिक रूप से इसकी व्याख्या करता है कुछ चिप निर्माताओं की खगोलीय वृद्धि चूंकि हमने दिसंबर 2021 में एआई इंफ्रास्ट्रक्चर पर अपनी पहली वेव प्रकाशित की थी। हालांकि जीपीयू जेनएआई की सफलता के लिए महत्वपूर्ण रहे हैं, लेकिन वे आपकी एआई रणनीति की सफलता के लिए महत्वपूर्ण नहीं हो सकते हैं। तीन मुख्य एआई कार्यभार के भीतर, कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएं काफी भिन्न होती हैं। जब प्रशिक्षण कार्यभार की बात आती है, तो गहन शिक्षण मॉडल जैसे कंप्यूटर विज़न और बड़े भाषा मॉडल को क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस के माध्यम से एआई (आमतौर पर जीपीयू) के लिए अनुकूलित चिप्स तक पहुंच की आवश्यकता होती है, लेकिन भविष्य कहनेवाला मॉडल ऐसे चिप आर्किटेक्चर से लाभ नहीं उठा सकते हैं। .
• आप मौजूदा टूल के साथ नए समाधान को कैसे एकीकृत करेंगे इसकी योजना बनाएं। समाधान के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले, उद्यमों को यह समझना होगा कि वे विक्रेता की एआई इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन परत को अपने मौजूदा प्रौद्योगिकी इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन टूल के साथ कैसे शामिल करेंगे। एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन सॉफ्टवेयर के साथ आता है जो संचालन पेशेवरों को सिस्टम की निगरानी करने, पहुंच को नियंत्रित करने, उपयोग आवंटित करने और लागत को अनुकूलित करने के लिए बुनियादी ढांचे के प्रावधान/अप्रावधान में मदद करता है। यदि किसी उद्यम ने पहले से ही किसी विक्रेता के आईटी बुनियादी ढांचे पर मानकीकरण कर लिया है, तो उस विक्रेता के एआई बुनियादी ढांचे का उपयोग प्रबंधन के दृष्टिकोण से आकर्षक हो सकता है।

जैसा कि सभी प्रौद्योगिकी खरीद के साथ होता है, कोई भी एक विक्रेता सभी उद्यमों के लिए सही नहीं होगा, और हमारे मूल्यांकन में उच्चतम प्रदर्शन करने वाले जरूरी नहीं कि आपके संगठन के लिए सबसे अच्छा विकल्प हों। फॉरेस्टर ग्राहक हमारी वेबसाइट पर पूरी रिपोर्ट पढ़ सकते हैं। आप आसानी से स्प्रेडशीट डाउनलोड कर सकते हैं और परिणामों को अपनी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।

फॉरेस्टर ग्राहक इन निष्कर्षों पर चर्चा कर सकते हैं — या आम तौर पर एआई इंफ्रास्ट्रक्चर — मेरे साथ एक मार्गदर्शन सत्र निर्धारित करके.

एरोन सूटर ने इस ब्लॉग पोस्ट की सामग्री में योगदान दिया।