البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: الأساس خلف كل نموذج
قدرات الحوسبة وخطوط البيانات وMLOps تحدّد سرعة انتقال الذكاء الاصطناعي من التجربة إلى الإنتاج.
تقوم كل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي على بنية تحتية: قدرات معالجات الرسوميات، ومنصّات البيانات، واستضافة النماذج، والمسارات التي تبقيها محدّثة. وعندما تغيب هذه الأسس تبقى التجارب مجرد تجارب.
توازن البنية العملية للذكاء الاصطناعي بين ثلاثة أمور: الأداء لتستجيب النماذج بسرعة، والتكلفة بالتوسّع التلقائي والمزيج المناسب بين السحابة والبنية المحلية، والامتثال بتوطين البيانات والتحكم في الوصول وفق اللوائح المحلية.
ومع دخول قدرات جديدة لمراكز البيانات في المملكة العربية السعودية ومصر، أصبح لدى المؤسسات خيارات أكثر لتشغيل الذكاء الاصطناعي قريبًا من بياناتها ومستخدميها.
تعرّف على السحابة
