17.03.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментИскусственный интеллект стремительно меняет ИТ-организации. CIO и другие ИТ-руководители должны переосмыслить и перестроить инфраструктуру, чтобы повысить производительность, отмечают опрошенные порталом InformationWeek эксперты. В то время как CIO спешат принять и внедрить ИИ, они в конечном итоге сталкиваются с неприятной истиной: их ИТ-инфраструктура не готова к ИИ. От повсеместной нехватки графических процессоров и сетей, подверженных задержкам, до быстро растущей потребности в электроэнергии — они сталкиваются с узкими местами, которые подрывают производительность и увеличивают расходы. «Неэффективная инфраструктура ИИ может значительно снизить ценность ИИ», — говорит Сид Наг, вице-президент по исследованиям Gartner. «Дефицит высокопроизводительных GPU — это проблема, но есть и другие факторы, включая энергопитание, охлаждение, дизайн и мощность дата-центров, которые влияют на результаты», — добавляет Тереза Тунг, руководитель глобального направления по работе с данными Accenture. Вывод? Требовательные и ресурсоемкие рабочие нагрузки ИИ требуют от ИТ-руководителей переосмысления способов проектирования сетей, распределения ресурсов и управления энергопотреблением. Те, кто игнорирует эти проблемы, рискуют отстать в гонке ИИ-вооружений и снизить эффективность бизнеса. Проблемные моменты Самая очевидная и широко освещаемая проблема — нехватка высокопроизводительных GPU, необходимых для получения выводов и работы моделей ИИ. Например, столь желанные процессоры Nvidia ...
читать далее.
