Charges de travail & modèles
Définir quoi le système doit actually faire et qui modèle familles sont approprié.
Infrastructure designed autour le charge de travail
AI-Ready Infrastructure pour Gouverné Intelligence
Planifiez l’infrastructure IA selon les charges de travail et les limites de données — de Dell GB10 et des stations accélérées jusqu’au RAG privé, aux agents, au stockage, au réseau et aux environnements souverains.
Architecture avant matériel
Concevoir le environnement autour le travail
infrastructure d’IA devrait Commencez par charges de travail, modèles, mémoire exigences, information sensitivity, latency, utilisateur expérience et opérationnel responsabilité—pas avec un predetermined matériel list.
AFA aide organisations relier charge de travail concevoir à choix des modèles, GPU mémoire et calcul, storage, networking, identity, sécurité, gouvernance et operations.
Plus calcul est pas automatically better capacité.
Infrastructure architecture
UN relié architecture pour intelligence
le bon architecture peut combine entreprise nuage services, privé environnements, local inference et larger accelerated-computing systèmes.
Mémoire & calcul
Size GPU mémoire, accelerators et système capacité autour inference, adaptation, multimodal travail et concurrency.
Storage & networking
Concevoir données movement, modèle storage, retrieval et high-speed connectivity autour réel opérationnel besoins.
Sécurité & gouvernance
Relier identity, permissions, logs, conservation, données classification et modèle politique au infrastructure.
Souverain placement
Route sensible ou jurisdictionally constrained charges de travail à environnements avec le requis contrôle.
IA physique préparation
Plan pour simulation, robotique, perception, edge inference et coordination lorsque intelligence enters physique systèmes.
Référence capacité
UN concret environnement pour essais avant échelle
Le proposé AFA IA souveraine & IA physique Référence Laboratoire est intended à let AFA et clients essai architecture assumptions utilisant Dell Technologies et NVIDIA accelerated-computing infrastructure.
Le objective est à développer concret preuves autour modèle behaviour, privé inference, connaissances grounding, adaptation, agents, accelerated charges de travail, simulation et IA physique plutôt que recommending infrastructure de specifications alone.
Architecture lifecycle
Charge de travail → modèle → infrastructure → operations
Infrastructure décisions devrait remain traceable à un réel organisationnel exigence.
Évaluer charges de travail
Inventory utilisateurs, cas d’usage, modèles, données classes et performance besoins.
Modèle capacité
Estimate mémoire, throughput, latency, concurrency et adaptation exigences.
Concevoir topology
Map calcul, storage, networking, nuage/privé limites et identity controls.
Valider
Benchmark representative charges de travail et essai gouvernance avant approvisionnement ou échelle.
Exploiter
Establish surveillance, lifecycle, changement gestion, soutenir et capacité Planification.
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Parcours connexes
Concret perspective
De compréhension à action concrète
Atkinson connects personnes, politiques, infrastructure et mise en œuvre donc chaque initiative peut avancer avec clarity, responsabilité et objectif.
Concevoir le bon IA Environnement
Bring le charge de travail, contraintes et desired résultats. Nous sera commencer du travail—pas le matériel.
Demander un Infrastructure Séance d’informationDans pratique
Capacité dans contexte
Ces examples place le capacité dans contexte à travers réel organisationnel environnements.
Aligned à actuel buyer demand
infrastructure d’IA & calcul
Plan GPU workstations, IA privée systèmes et larger infrastructure autour actual modèle, charge de travail, storage et networking exigences.
IA matériel CanadaGPU workstationPrivé infrastructure d’IAOn-prem IA calculMédical imagerie IA calculIndustriel IA workstation
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