Cisco presenta soluciones de inteligencia artificial plug-and-play basadas en las GPU NVIDIA H100 y H200 Tensor Core
- Masterbitz
- 29 oct 2024
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Cisco ha anunciado hoy nuevas incorporaciones a su cartera de infraestructuras de centros de datos: una familia de servidores de IA especialmente diseñada para cargas de trabajo de IA intensivas en GPU con computación acelerada NVIDIA, y PODs de IA para simplificar y reducir el riesgo de la inversión en infraestructuras de IA. Ofrecen a las organizaciones un camino adaptable y escalable hacia la IA, respaldado por las capacidades de red líderes del sector de Cisco.
«Los clientes empresariales están bajo presión para desplegar cargas de trabajo de IA, especialmente a medida que avanzamos hacia flujos de trabajo agénticos y la IA comienza a resolver problemas por sí misma», dijo Jeetu Patel, Chief Product Officer de Cisco. «Las innovaciones de Cisco como AI PODs y el servidor GPU refuerzan la seguridad, el cumplimiento y la capacidad de procesamiento de esas cargas de trabajo a medida que los clientes navegan por sus viajes de IA desde la inferencia hasta la formación.»
El crecimiento exponencial de la IA está transformando los requisitos de los centros de datos, impulsando la demanda de redes escalables, sostenibles, programables y seguras. Según McKinsey, la IA generativa añadirá entre 2,6 y 4,4 millones de dólares al año a la producción económica mundial, con las empresas a la cabeza de la creación de valor. Pero según el Cisco AI Readiness Index, el 89% de los profesionales de TI planean desplegar cargas de trabajo de IA en los próximos dos años, pero sólo el 14% de las organizaciones informan de que su infraestructura está preparada para la IA en la actualidad.
Cisco derriba las barreras para la adopción de la IA
Las nuevas soluciones de Cisco proporcionan a los clientes las piezas de infraestructura que necesitan para acelerar la adopción de la IA, independientemente de su punto de partida actual. Estas innovaciones amplían la infraestructura existente de los clientes, permitiéndoles crecer e innovar sin añadir complejidad. Las nuevas soluciones están gestionadas por Cisco Intersight, que permite el control centralizado y la automatización, simplificando todo, desde la configuración hasta las operaciones diarias. Las nuevas soluciones presentadas hoy incluyen:
Accelerated Compute for the AI Era: Cisco amplía su cartera de computación UCS AI con los nuevos servidores UCS C885A M8 diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA intensivas en GPU. Estos servidores de alta densidad pueden hacer frente a las cargas de trabajo de formación e inferencia de IA más exigentes aprovechando la potencia de la plataforma de supercomputación NVIDIA HGX con GPUs NVIDIA H100 y H200 Tensor Core. Cada servidor incluye NICs o SuperNICs NVIDIA para acelerar el rendimiento de la red de IA, así como DPUs NVIDIA BlueField-3 para acelerar el acceso de la GPU a los datos y permitir una seguridad robusta y de cero confianza. Esta es la primera entrada de Cisco en su cartera de servidores dedicados a la IA y su primer sistema de computación acelerada de ocho vías construido sobre la plataforma NVIDIA HGX.
Infraestructura de IA Plug-and-Play: Cisco está introduciendo AI PODs, pilas de infraestructura adaptadas a casos de uso y sectores específicos de IA. Combinando computación, redes, almacenamiento y gestión en la nube, estas pilas permiten una mayor escalabilidad y eficiencia. Construidos sobre la base de Cisco Validated Designs (CVDs), los PODs proporcionan a los clientes un punto de partida establecido, fácilmente adaptable para satisfacer sus necesidades específicas. Los paquetes de infraestructura predimensionados y configurados eliminan las conjeturas a la hora de implantar soluciones de inferencia de IA, desde la inferencia de borde hasta los clusters a gran escala con computación acelerada NVIDIA. Estas soluciones incluyen NVIDIA AI Enterprise, una plataforma de software nativa en la nube que acelera los procesos de ciencia de datos y agiliza el desarrollo y la implantación de la IA. Esto se traduce en una generación de valor más rápida, un rendimiento constante y una reducción del riesgo para los proyectos de IA.
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