AMD 与 Cloudera 谈 AI 基础设施的合理配置

合理配置基础设施，首先要理解企业的技术需要达成什么目标。

对于将 AI 投入生产的企业而言，成本压力正日益凸显出将技术性能与业务价值联系起来的必要性。AMD 的 AWS 技术赋能经理 Jeremy Girven 表示，仅凭性能数据并不能让客户了解一项投资对他们的业务意味着什么。

“客户、也就是你的最终用户，等 30 秒才得到响应是可以接受的吗，还是他们需要立即响应？”他说，“如果他们能等 30 秒，你就可以选用更便宜的硬件。如果他们需要立即响应，那你可能就得采用更前沿的硬件。”

Girven 在 EVOLVE26 上接受了 theCUBE 主持人 Rebecca Knight 的采访，该采访在 SiliconANGLE Media 的直播工作室 theCUBE 上独家播出。他们讨论了基础设施的合理配置、AMD 与 Cloudera 的合作，以及企业 AI 部署的经济性。（* 下方披露。）

合理配置基础设施需要持续关注

AMD 与 Cloudera 的合作包括持续验证 AMD 产品在 Cloudera 部署中的适配性。Girven 解释说，客户的预算顾虑是这些基础设施讨论的核心部分。

“我想说，如果你不具备相关技能，就引入像 Cloudera 这样的合作伙伴，[或]与 AMD 合作，我们可以帮助设计满足需求的解决方案，”他说，“在 AI 方面，我们还没有到拥有千篇一律的解决方案的阶段……目前，这在很大程度上是为每个客户量身定制的。”

Girven 解释说，部署之后，合理配置基础设施依然重要。企业应持续监控利用率并反复调整容量，同时考虑其工作负载在何处运行。

“我想说，绝对不要只关注 AI 技术本身，还要记住，网络费用之类的东西会叠加在上面，”他说，“我见过许多客户被他们甚至没有计算过的网络出口费坑了。”

以下是完整的视频采访，这是 SiliconANGLE 和 theCUBE 对 EVOLVE26 报道的一部分：

（* 披露：theCUBE 是 EVOLVE26 的付费媒体合作伙伴。无论是 theCUBE 活动报道的赞助商 Cloudera，还是其他赞助商，都不对 theCUBE 或 SiliconANGLE 上的内容拥有编辑控制权。）

图片：SiliconANGLE