数字基础设施公司Equinix希望通过新的"AI就绪骨干网络",为客户进入智能体AI时代提供互联的全球平台和新软件层指导。
该公司表示,其"分布式AI"基础设施将统一全球77个市场中超过270个数据中心,为多云AI工作负载提供更高的可靠性。这将实现从多个位置灵活访问数据,促进更高效的AI训练和推理。
Equinix将使用名为Fabric Intelligence的新软件层,在其按需全球互联平台上提供实时感知和自动化。
Equinix营销副总裁Dhritiman Dasgupta表示,数字基础设施需要为AI工作负载量身定制。"我们基本上看到AI在每个阶段都需要不同的基础设施,"他说。"连接所有这些处理AI应用程序不同阶段的位置变得很重要。当数据分布且应用程序分布时,您需要一个本质上分布式的架构。"
寻求投资回报的横向扩展方法
Dasgupta表示,分布式架构的可靠性将带来更大的投资回报。
"我们看到客户试图在云端或自己的数据中心进行推理,但您要求基础设施做一些不自然的事情,这与应用程序的需求不匹配,"他说。"通过分布式架构,投资回报优势是内置的。"
IDC云和边缘服务研究副总裁Dave McCarthy表示,随着AI热潮继续在全球范围内消耗资源,企业将越来越需要分布式基础设施。
"最令人兴奋的是,Equinix正在帮助将AI的一些分散部分整合成对企业来说更全面的东西,"McCarthy说。"当您查看传统工作负载时,很多都是基于云的,人们不一定关心它在哪里,只要可用即可。但在AI世界中,人们绝对会关心他们的应用程序在哪里运行以及数据存储在哪里。"
McCarthy表示,随着公司从AI训练转向推理,对分布式AI"横向扩展"的需求将变得更加明显。"现在,AI的训练阶段都是关于纵向扩展——这是大部分注意力所在。这些都是关于大型纵向扩展数据中心,"他说。"这种集中式的纵向扩展方法无法满足推理的需求。您需要让这些AI应用程序更接近用户所在的位置。"
分布式AI教育
Equinix将通过公司的AI解决方案实验室来补充其新产品,允许客户测试新解决方案。该实验室将在全球20个地点提供。
"Equinix可以为您提供这些沙盒来使用一些新解决方案,让您进行实验并获得理解和信心来维护自己的AI系统,"McCarthy说。"他们可以在实际为此设计的设施中做到这一点,而不是试图弄清楚如何改造自己的环境。"
Q&A
Q1:Equinix分布式AI基础设施有什么特点?
A:Equinix分布式AI基础设施将统一全球77个市场中超过270个数据中心,为多云AI工作负载提供更高的可靠性,实现从多个位置灵活访问数据,促进更高效的AI训练和推理。
Q2:分布式架构相比传统架构有什么优势?
A:分布式架构的投资回报优势是内置的。传统方式要求基础设施做不自然的事情,与应用程序需求不匹配,而分布式架构能更好地满足AI应用的实际需求,提供更高的可靠性。
Q3:AI解决方案实验室提供什么服务?
A:Equinix的AI解决方案实验室在全球20个地点提供服务,为客户提供沙盒环境来测试新的AI解决方案,让企业进行实验并获得理解和信心来维护自己的AI系统。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
延世大学研究团队通过分析AI推理过程中的信息密度模式,发现成功的AI推理遵循特定规律:局部信息分布平稳但全局可以不均匀。这一发现颠覆了传统的均匀信息密度假说在AI领域的应用,为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路,在数学竞赛等高难度任务中显著提升了AI的推理准确率。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
蒙特利尔大学团队发现让AI"分段思考"的革命性方法Delethink,通过模仿人类推理模式将长篇思考分解为固定长度块,仅保留关键信息摘要。1.5B小模型击败传统大模型,训练成本降至四分之一,计算复杂度从平方级降为线性级,能处理十万词汇超长推理,为高效AI推理开辟新道路。