Per gestire questa complessità IT, la Ryder Cup ha assunto il partner tecnologico Apache per creare un hub centrale per le sue operazioni. La soluzione si concentra su una piattaforma in cui lo staff del torneo può accedere a visualizzazioni di dati che aiutano nel processo decisionale operativo. Questa dashboard, che ha sfruttato reti ad alte prestazioni e ambiente cloud privatoApprofondimenti aggregati e distillati da diversi feed di dati in tempo reale.
È stato un assaggio di come appaiono le reti predisposte per l’intelligenza artificiale su larga scala: uno stress test nel mondo reale con implicazioni per tutto, dalla gestione degli eventi alle operazioni aziendali. Sebbene la predisposizione di modelli e dati riceva gran parte dell’attenzione dei consigli di amministrazione e della promozione da parte dei media, rete John Green, CTO di VMware Networking, spiega che questo è un terzo passo fondamentale per un’implementazione dell’intelligenza artificiale di successo. Dice: “L’intelligenza artificiale disconnessa non ti dà molto; hai bisogno di un modo per inserire e estrarre i dati, sia per l’addestramento che per l’inferenza”.
Mentre le aziende si spostano verso applicazioni IA distribuite e in tempo reale, le reti di domani dovranno analizzare quantità sempre più grandi di informazioni a velocità ancora più elevate. Ciò che è accaduto a Bethpage Black rappresenta una lezione appresa in tutti i settori: le reti predisposte per l’inferenza sono un fattore determinante nel trasformare la promessa dell’intelligenza artificiale in prestazioni nel mondo reale.
Preparazione della rete per l’inferenza dell’intelligenza artificiale
Oltre la metà delle organizzazioni ha ancora difficoltà a rendere operative le proprie pipeline di dati. Recentemente in Hpe Sondaggio intersettoriale Il 45% dei 1.775 leader IT afferma di poter promuovere l’innovazione in termini di dati in tempo reale. Si tratta di un cambiamento notevole rispetto ai numeri dello scorso anno (solo Il 7% ha riferito Tali funzionalità saranno operative nel 2024), ma c’è ancora del lavoro da fare per collegare la raccolta dei dati con il processo decisionale in tempo reale.
Le reti potrebbero essere la chiave per colmare ulteriormente questo divario. Parte della soluzione arriverà probabilmente dalla progettazione delle infrastrutture. Sebbene le reti aziendali tradizionali siano progettate per gestire il flusso prevedibile delle applicazioni aziendali (e-mail, browser, condivisione di file, ecc.), non sono progettate per gestire lo spostamento dinamico di dati ad alto volume richiesto per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. L’inferenza, in particolare, dipende dallo spostamento di enormi set di dati tra più GPU con una precisione pari a quella di un supercomputer.
“C’è la possibilità di giocare più velocemente e più facilmente con una rete aziendale standard e pronta all’uso”, afferma Green. “Se una piattaforma di posta elettronica è mezzo secondo più lenta di prima, poche persone se ne accorgeranno. Ma con l’elaborazione delle transazioni basata sull’intelligenza artificiale, l’intera operazione viene eseguita in base al calcolo finale. Quindi, se si verificano perdite o congestioni, diventa davvero evidente.”
Pertanto, le reti costruite per l’intelligenza artificiale devono funzionare con una serie diversa di caratteristiche prestazionali, tra cui latenza ultra bassa, throughput senza perdite, strumenti specializzati e adattabilità su larga scala. Una di queste differenze è la natura distribuita dell’intelligenza artificiale, che influisce sul flusso continuo di dati.
La Ryder Cup è stata una vivida dimostrazione di questa nuova classe di networking in azione. Durante l’evento, è stato istituito un centro di intelligence connesso per acquisire dati da scansioni di biglietti, bollettini meteorologici, golf cart con tracciamento GPS, vendite di merci e concessioni, code di pubblico e consumatori e prestazioni della rete. Inoltre, durante il corso sono state implementate 67 telecamere abilitate all’intelligenza artificiale. L’input è stato analizzato attraverso un dashboard di intelligence operativa e ha fornito ai dipendenti una visione istantanea dell’attività sul campo.
