Souverain infrastructure d’IA

Put chaque charge de travail dans le environnement il actually requires.

Sensible recherche, propriété intellectuelle, réglementé information et opérationnel charges de travail peut require greater contrôle que un general-purpose public IA service fournit. AFA aide organisations classify le charge de travail avant selecting le architecture.

Sécuriser Canadien infrastructure representing privé, hybride et sovereign-aware IA environnements.
Classify

Commencez par le charge de travail, pas le matériel

Architecture follows information sensitivity, modèle exigences, utilisateur besoins et opérationnel consequence.

01

Information

Quoi données, recherche, PI ou connaissances institutionnelles est concernées?

02

Modèle

Qui modèle capacités, mémoire footprint et adaptation options sont requis?

03

Connaissances

Qui repositories et authoritative sources doit être relié?

04

Environnement

Quoi public, entreprise nuage, privé, hybride ou sur site options sont acceptable?

05

Infrastructure

Quoi GPU mémoire, calcul, storage et networking fait le charge de travail actually require?

06

Operations

Quoi identity, logging, conservation, approvals et ongoing soutenir sont requis?

Évaluation parcours

Classify → Architecturer → Valider → Mettre en œuvre

Le objectif est un decision-ready architecture, pas un generic infrastructure sale.

Classify

Document le charge de travail et information classes.

Architecturer

Map modèles, connaissances, calcul, storage, networking et controls.

Valider

Essai assumptions par benchmarking, évaluation ou le proposé Référence Laboratoire parcours où approprié.

Mettre en œuvre

Déployer, intégrer, gouverner et soutenir according à preuves et organisationnel préparation.

Référence capacité

UN proposé Toronto environnement pour concret évaluation

AFA proposes un IA souveraine & IA physique Référence Laboratoire construit autour Dell Technologies et NVIDIA accelerated-computing infrastructure. Il est intended à développer concret capacité dans privé inference, modèle comparison, retrieval, adaptation, agent évaluation, gouvernance, simulation et IA physique.

Le objective est broader que purchasing high-performance matériel: le valeur lies dans repeatable architecture, évaluation, intégration et gouvernance expertise.

UN proposé Toronto environnement pour concret évaluation
IA privéeHybride architectureCanadien résidence des donnéesGouverné operations
Infrastructure follows le charge de travail

Pas chaque IA charge de travail belongs dans le même environnement

Atkinson aide institutions aligner matériel, storage, networking, sécurité, modèle accès et gouvernance avec le information et résultats concernées.

Charge de travail matrix

Classify cas d’usage par sensitivity, latency, jurisdiction, conservation et accès.

Architecture options

Compare public, privé, hybride, sur site et sovereign-aware approaches.

Capacité plan

Estimate calcul, storage, networking, lifecycle et soutenir exigences.

Gouvernance intégration

Relier infrastructure décisions à rôles, auditability et humain approval.

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Share le charge de travail, décision ou résultat vous besoin à clarify. UN humain sera examiner le contexte.

Faire pas inclure personal santé information, credentials, unpublished recherche, invention details ou confidentiel sécurité information dans ce public formulaire.

Match le environnement au valeur et risque du travail.

Commencez par un charge de travail et contrôle matrix avant selecting matériel, nuage ou modèle architecture.

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