Por qué el hardware es importante en una empresa cognitiva
De vez en cuando, invitamos a los líderes del pensamiento de la industria a compartir sus opiniones y puntos de vista sobre las tendencias tecnológicas actuales en el blog de IBM Systems IT Infrastructure. Las opiniones en estos blogs son suyas y no reflejan necesariamente las opiniones de IBM.
El sello distintivo de una empresa cognitiva serán los stacks de tecnología optimizadas que satisfagan las demandas de las cargas de trabajo de IA, y eso debe comenzar con el hardware.
A medida que la era industrial da paso a la era digital, la automatización y diversas formas de inteligencia artificial (IA) están impulsando un cambio fundamental en la forma en que las empresas se relacionan con los clientes, brindan servicios y optimizan las funciones empresariales.
Las principales organizaciones están utilizando la IA para permitir una toma de decisiones rápida, capturar y codificar la experiencia organizativa que impulsa el valor, y para proporcionar insights accionables en el punto de participación. La aplicación de estas tecnologías exige que las organizaciones modifiquen sus modelos organizativos y su tecnología para transformarse en lo que llamamos una Empresa Cognitiva.
Si bien la mayoría de las empresas se encuentran en algún momento de la transformación de su tecnología, muchas de ellas están adoptando una visión demasiado restringida y solo observan la capa de software mientras lo hacen. Este enfoque limitado puede ser un error, ya que las demandas de una empresa cognitiva requieren una reinvención total desde el hardware hacia arriba.
Por qué el software no es suficiente
La industria está inmersa en un movimiento hacia arquitecturas ‘definidas por software’. El razonamiento es convincente: abstraiga el software que proporciona lógica, orquestación y administración desde la infraestructura física y obtendrá eficiencia y agilidad enormemente mejoradas.
Como resultado, este enfoque definido por software fue uno de los habilitadores principales ya que las empresas en la nube implementaron lo que ahora llamamos arquitecturas de escala web.
Comprensiblemente, las organizaciones empresariales han estado intentando frenéticamente replicar estos enfoques mientras se esfuerzan por transformarse. Por lo tanto, ahora se ve la infraestructura como un producto básico puro y se centran todos sus esfuerzos en la optimización del software.
Comprensiblemente, las organizaciones empresariales han estado intentando frenéticamente replicar estos enfoques mientras se esfuerzan por transformarse. Por lo tanto, ahora se ve la infraestructura como un producto básico puro y se centran todos sus esfuerzos en la optimización del software.
Sin embargo, debido a su naturaleza de uso intensivo de cómputo, las cargas de trabajo de IA requieren un stack optimizado que se extiende más allá de la capa de software y que optimiza tanto el hardware subyacente como la integración entre los componentes de software.
Las empresas de escala web ya se han dado cuenta de esta dependencia del hardware optimizado y, por lo tanto, han desarrollado arquitecturas patentadas, especialmente diseñadas y totalmente integradas desde la capa de hardware hasta arriba para alimentar sus exigentes cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Las organizaciones empresariales también están descubriendo que sus cargas de trabajo de inteligencia artificial están impulsando un crecimiento exponencial tanto en datos como en demanda de cómputo y, por lo tanto, deberán seguir su ejemplo.
Un stack optimizada para la Inteligencia Artificial
A medida que las organizaciones comienzan a desarrollar su stack optimizado para IA, rápidamente se dan cuenta de que el hardware básico es insuficiente para la optimización que buscan. Dicha optimización debe comenzar en el nivel del procesador con un enfoque láser para eliminar los cuellos de botella, aumentar el rendimiento del núcleo, ampliar el ancho de banda de la memoria y permitir la aceleración de cómputo.
Pero crear un stack optimizado para la IA es más que solo tener hardware optimizado. También deben ajustar su stack completo de software para satisfacer las necesidades particulares de las cargas de trabajo de la IA.
Esta optimización del software debe ocurrir en dos niveles. En primer lugar, el software debe estar optimizado para funcionar con el hardware especializado para aprovechar al máximo estas innovaciones de hardware especialmente diseñadas. En segundo lugar, el software debe estar configurado para trabajar en conjunto de la manera más eficiente posible en el contexto de las demandas de carga de trabajo.
Intellyx
A medida que los líderes empresariales transformen sus organizaciones en empresas cognitivas, deberán diferenciar las cargas de trabajo basadas tanto en el valor del negocio como en las demandas que colocan en el stack de tecnología.
Lo más importante para sus esfuerzos de transformación serán estas intensas cargas de trabajo de inteligencia artificial, lo que las dejará en la búsqueda de las formas más efectivas para construir y desplegar rápidamente los stacks optimizados para impulsarlas.
IBM ha desarrollado soluciones totalmente integradas y orientadas verticalmente para ayudar a las organizaciones empresariales a desplegar más rápido estas arquitecturas optimizadas para la IA y obtener valor de manera más rápida. Su enfoque incluye soluciones de hardware especialmente diseñadas y basadas en su nuevo chip POWER9, junto con un complemento completo de paquetes de código abierto que IBM ha optimizado para su hardware y para satisfacer las demandas de la IA (lo que llama su oferta de PowerAI).
Independientemente de si las organizaciones utilizan este tipo de soluciones preconstruidas, su objetivo debe ser enfocarse en optimizar el stack para las demandas particulares de las cargas de trabajo de IA y luego asegurarse de que puedan desplegar rápidamente estas arquitecturas para cumplir con las dinámicas y cambiantes demandas comerciales. La capacidad de hacerlo será una de las características de la empresa cognitiva.
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