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.

Aceleración y seguridad de las aplicaciones de IA y GenAI

¿Está su organización preparada para hacer frente a la oleada de cargas de trabajo de IA y el uso de GenAI y sus características específicas?

Las cargas de trabajo de IA y GenAI tienen características específicas

Las organizaciones construyen, entrenan, despliegan y utilizan modelos de IA para transformar sus negocios. Las aplicaciones GenAI, las cargas de trabajo de IA y los datos de entrenamiento suelen estar distribuidos en múltiples nubes, centros de datos y bordes de red de la empresa. Además de la naturaleza distribuida de Gen AI y las cargas de trabajo de IA, tienen características únicas que pueden suponer enormes exigencias para la red de una organización y son muy sensibles a las condiciones adversas de la red.

Aceleración de las cargas de trabajo de la IA: Realizar, Asegurar y Observar

Recogida y preprocesamiento de datos
Entrenamiento e inferencia del modelo
Evaluación y validación del modelo
Modelado generativo
Despliegue de modelos
Retroalimentación y reentrenamiento del modelo
Optimización de modelos: Ajuste de hiperparámetros

Características de las cargas de trabajo de la IA

Datos intensivos
Altamente iterativo
Computación intensiva
Sensible a la latencia
Escalabilidad eficiente
Diversidad de recursos

¿Por qué no confiar en Internet y en herramientas aisladas?

La conexión a cargas de trabajo de IA y aplicaciones GenAI a través de Internet da lugar a un rendimiento impredecible y a una mala experiencia de usuario. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) requieren enormes cantidades de transferencia de datos y, en consecuencia, enormes cantidades de ancho de banda. La carga de transferir estos datos recae sobre la red, y cuando la capacidad de la red se queda corta o no es fiable, puede perjudicar la función principal de la empresa. La correlación de datos y registros procedentes de diversos recursos de seguridad de la red y de los clientes de GenAI ofrecen vistas limitadas e introducen una sobrecarga operativa.

La diferencia Aryaka

La solución actual de Aryaka proporciona aceleración de IA y GenAI que integra LLM públicos, privados y granjas de GPU multi-nube con una red central privada determinista global. Mientras que operar en la capa de red nos permite verlo todo y agregar datos de múltiples fuentes, ya sea el ANAP, el cliente VPN, el proxy o los conectores de nube. Esta visibilidad integral de la red nos permite ofrecer observabilidad impulsada por la IA y mejores resultados de seguridad para la IA.