La fabricación de silicio es una operación delicada que requiere precisión y exactitud. De hecho, las pequeñas características que se graban con tanto cuidado en los chips también los hacen susceptibles a las partículas microscópicas. Esas partículas pueden comprometer todo el proceso de fabricación.
Esta es la razón por la que las salas limpias (espacios que utilizan sistemas de filtración para limitar las partículas en el aire) son tan vitales para garantizar la coherencia en los procesos de fabricación. En este sentido, los semiconductores tienen mucho en común con los datos. Así como la fabricación de chips requiere procesos impecables y cuidadosamente calibrados, los datos deben ser limpiado, preparado y preparado antes de que pueda lograr resultados repetibles y un alto rendimiento.
Además, así como los chips alimentan los datos en todos los sistemas informáticos, los datos de alta calidad alimentan modelos de IA generativos que crean contenido para mejorar los resultados comerciales.
Arquitectura adaptada a GenAI
Una arquitectura informática tradicional no será suficiente para impulsar los sistemas GenAI. En cambio, los datos que alimentan la GenAI requieren enfoques especiales y tecnologías de apoyo.
Estos sistemas toman grandes cantidades de tokens de datos (las letras, palabras y frases con las que se entrenan los modelos GenAI) y luego los procesan y refinan para ofrecer inteligencia procesable a través de aplicaciones.
“La arquitectura tradicional del centro de datos no está equipada para estas cargas de trabajo generativas de IA”, dijo el director de operaciones de Dell, Jeff Clarke. en Dell Technologies World. “Ha surgido una arquitectura informática completamente nueva”.
La tecnología, dijo Clarke, se está transformando de un flujo de trabajo impulsado por la computación a un flujo de trabajo impulsado por el contexto y el razonamiento.
Las organizaciones requieren sistemas equipados con GPU para procesamiento paralelo masivo, almacenamiento y redes de alta velocidad, así como canales de datos inteligentes, para alimentar los conjuntos de datos más recientes a los modelos GenAI.
Si bien los modelos pueden ejecutar Matemáticas vectoriales Detrás de escena, las aplicaciones resultantes son donde se muestra la verdadera magia para los usuarios finales.
Estos incluyen asistentes digitales y agentes de inteligencia artificial que impulsan las operaciones de ventas, aceleran la creación de material de marketing y realizan mantenimiento predictivo en las instalaciones de fabricación.
Estas capacidades tienen a los ejecutivos entusiasmados con el potencial de GenAI para transformar las organizaciones. Según Boston Consulting Group, el 85% de los ejecutivos de alto nivel dijeron que planeaban aumentar las inversiones en GenAI y tecnologías de IA este año.
Colabore para lograr operaciones de IA más fluidas
Los datos de alta calidad, junto con una infraestructura confiable y de alta velocidad, son esenciales para garantizar que las iniciativas GenAI ayuden a las organizaciones a impulsar la productividad y la innovación.
Pero cultivar datos limpios no es fácil, y hay un número limitado de ingenieros de datos con las habilidades para crear datos de calidad y alimentarlos a los algoritmos que pueblan los modelos. Estos expertos también deben aumentar, ajustar y refinar los modelos para garantizar que produzcan resultados precisos.
Además, conectar canales de datos al equipo adecuado y entrenar y aumentar los modelos GenAI no es para personas débiles de corazón. Tampoco lo es mantener la constante evolución de los modelos, que son cada vez más pequeños y más potentes al funcionar en portátiles y teléfonos inteligentes.
Y si bien es cierto que los datos y las aplicaciones se han vuelto cada vez más descentralizados, muchas organizaciones optarán por ejecutar sus modelos GenAI en sus centros de datos o en el borde. Llevando la IA a los datos Proporciona a las organizaciones eficiencia, seguridad y control. También requiere una nueva forma de pensar sobre la arquitectura del sistema.
Aquí es donde los socios pueden ayudar. También es la razón por la que Dell Technologies está construyendo Dell AI Factory.
El Fábrica de inteligencia artificial de Dell utiliza una infraestructura modular y abierta para brindar a las organizaciones la flexibilidad de adaptarse mientras buscan lograr los resultados comerciales deseados, ya sea que esto incluya asistentes digitales, agentes que faciliten tareas autónomas o algo completamente diferente.
El enfoque modular, junto con el ecosistema abierto y creciente, ayuda a las organizaciones a mantenerse al día con las últimas y mejores innovaciones en inteligencia artificial, incluidos los modelos más pequeños. Mientras tanto, Dell servicios profesionales organización puede ayudar a las organizaciones a preparar y sintetizar sus datos e identificar y ejecutar casos de usoaumentando la velocidad de implementación y el tiempo hasta el primer token.
Para aprovechar al máximo el auge de la IA, las empresas deben producir resultados repetibles mientras trabajan para crear contenido a escala.
Haga clic aquí para obtener más información sobre Dell AI Factory.
Esta publicación fue creada por Dell con Estudios internos.
