What makes AI workloads different from regular applications?

AI workloads are data-intensive, highly iterative, compute-intensive, latency-sensitive, require efficient scalability, and involve resource diversity across multiple clouds and data centers.

Why can't organizations rely on the Internet for AI applications?

Connecting to AI workloads and GenAI applications over the Internet results in unpredictable performance and poor user experience. Large language models require massive amounts of data transfer and bandwidth, and unreliable network capacity can harm core business functions.

AI>Perform is Aryaka's first-in-market GenAI network acceleration solution that integrates public and private LLMs and multi-cloud GPU farms with a global deterministic private core network.

AI>Observe is an AI-powered security monitoring solution powered by Sequretek that provides comprehensive threat detection, prevention, and analytics with deep learning capabilities trained on 2000+ scenarios.

Beschleunigung und Sicherheit von KI- und GenAI-Anwendungen

Ist Ihr Unternehmen bereit, den Anstieg der KI-Arbeitslasten und der Nutzung von GenAI sowie deren spezifische Merkmale zu bewältigen?

KI-Workloads und GenAI haben spezifische Merkmale

Unternehmen erstellen, trainieren, implementieren und nutzen KI-Modelle, um ihr Geschäft zu transformieren. GenAI-Anwendungen, KI-Workloads und Trainingsdaten sind oft über mehrere Clouds, Rechenzentren und Netzwerkkanten des Unternehmens verteilt. Zusätzlich zu der verteilten Natur von Gen AI und KI-Workloads haben sie einzigartige Eigenschaften, die enorme Anforderungen an das Netzwerk eines Unternehmens stellen können und sehr empfindlich auf ungünstige Netzwerkbedingungen reagieren.

Beschleunigung von KI-Workloads: Leistung, Sicherheit und Beobachtung

Datenerfassung und Vorverarbeitung
Modelltraining und Inferenz
Modellbewertung und Validierung
Generative Modellierung
Modell-Bereitstellung
Feedback und Modellumschulung
Modell-Optimierung: Abstimmung der Hyperparameter

Merkmale von KI-Workloads

Datenintensiv
Hochgradig iterativ
Rechenintensiv
Latenzempfindlich
Effiziente Skalierbarkeit
Ressourcenvielfalt

Warum verlassen Sie sich nicht auf das Internet und isolierte Tools?

Die Verbindung zu KI-Workloads und GenAI-Anwendungen über das Internet führt zu einer unvorhersehbaren Leistung und einem schlechten Benutzererlebnis. Große Sprachmodelle (LLMs) erfordern enorme Datenübertragungen und folglich auch enorme Bandbreiten. Die Last der Datenübertragung liegt beim Netzwerk, und wenn die Netzwerkkapazität nicht ausreicht oder unzuverlässig ist, kann dies die Kernfunktion des Unternehmens beeinträchtigen. Die Korrelation von Daten und Protokollen aus verschiedenen Netzwerksicherheitsressourcen und GenAI-Clients bietet nur begrenzte Einblicke und führt zu einem betrieblichen Overhead.

Der Aryaka-Unterschied

Die Lösung von Aryaka bietet heute KI- und GenAI-Beschleunigung, die öffentliche, private LLMs und Multi-Cloud-GPU-Farmen mit einem globalen deterministischen privaten Kernnetzwerk integriert. Da wir auf der Netzwerkebene arbeiten, können wir alles sehen und Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren, sei es ANAP, VPN-Client, Proxy oder Cloud-Konnektoren. Dank dieser umfassenden Netzwerktransparenz sind wir in der Lage, KI-gestützte Beobachtung und bessere Sicherheitsergebnisse für KI zu liefern.