BrunCosENERGY

PRIVATE AI INFRASTRUCTURE

Your AI. Your Data.
Your Infrastructure.

Compute, dati ed energia progettati insieme. Un’infrastruttura privata deve rispondere al workload e funzionare nel luogo in cui verrà installata.

Partiamo dai requisiti
01THE INFRASTRUCTURE STACK

Ogni livello sostiene il successivo.

La prestazione del sistema dipende da come i componenti lavorano insieme. Risolviamo i colli di bottiglia nel progetto, prima dell’installazione.

01

COMPUTEGPU / CPU

Partiamo dai modelli, dalla precisione e dal numero di richieste simultanee. Il throughput utile viene verificato sul workload.

02

MEMORYVRAM / RAM

Pesi, contesto, cache e runtime devono trovare spazio. Dimensioniamo la memoria prima di scegliere il numero di GPU.

03

STORAGENVMe / Object / Backup

Distinguiamo dataset, modelli e dati operativi. Definiamo capacità, accessi concorrenti, retention e ripristino.

04

NETWORK10 / 25 / 100 / 200 / 400 Gb

Velocità, topologia e interconnect seguono i flussi di dati. Ogni classe di rete richiede una verifica su nodi, switch e cablaggio.

05

POWERPDU / UPS / BESS / Backup

Carico continuo, picchi, autonomia e capacità dell’impianto entrano nel dimensionamento elettrico.

06

COOLINGAirflow / Rack / Liquid

Progettiamo flussi d’aria e densità termica. Il raffreddamento a liquido richiede componenti e impianti compatibili.

07

MANAGEMENTMonitoring / Remote / Alerting

Inventario, metriche, accessi e soglie di allarme rendono visibile lo stato dell’infrastruttura.

02RIGHT-SIZED INFRASTRUCTURE

Una scala coerente con l’utilizzo.

01

Desktop AIIl professionista

Sviluppo locale e un ambiente dedicato.

02

Department AIIl team

Risorse condivise, accessi e servizi interni.

03

Enterprise AIL’azienda

Più workload, integrazioni e continuità operativa.

04

AI RackIl rack dedicato

Compute, rete e potenza organizzati in un sistema gestibile.

05

Micro AI FactoryL’infrastruttura integrata

Calcolo, alimentazione e cooling dimensionati come un unico impianto.

03HOW WE WORK

Dal requisito al sistema verificato.

Concordiamo obiettivi e criteri di collaudo. Dimensionamento e offerta dipendono dal workload, dal sito e dal livello di servizio richiesto.

  1. 01 /

    Workload

    Definiamo cosa deve girare, su quali dati e per quanti utenti.

  2. 02 /

    Size

    Stimiamo compute, memoria, storage, consumi e margine di crescita.

  3. 03 /

    Design

    Verifichiamo compatibilità, ambiente, rete, potenza e raffreddamento.

  4. 04 /

    Deploy

    Configuriamo, installiamo e collaudiamo secondo criteri concordati.

  5. 05 /

    Operate

    Definiamo monitoring, manutenzione e perimetro del supporto.

  6. 06 /

    Scale

    Pianifichiamo gli aggiornamenti rispetto all’utilizzo misurato.

Private AI,
con scelte esplicite.

Tenere dati e modelli in locale può ridurre dipendenza dal cloud e latenza di rete. Servono comunque controlli di accesso, backup, aggiornamenti e un progetto operativo.

Confrontiamo anche architetture ibride sulla base di investimento iniziale, energia, manutenzione, licenze e utilizzo, per individuare la soluzione sostenibile per il tuo lavoro.

IL PROSSIMO PASSO

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to run locally?

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