NTT DATA und NVIDIA bringen Enterprise-KI-Factory-Lösungen im Produktionsmaßstab auf den Markt

NTT DATA hat eine Initiative zur Bereitstellung von NVIDIA-basierten Plattformen angekündigt. Das Angebot wurde entwickelt, um Organisationen ein wiederholbares, produktionsreifes Modell zur Skalierung von KI zu bieten. NVIDIAs GPU-beschleunigtes Rechnen und Hochleistungsnetzwerke mit NVIDIA AI Enterprise-Software, einschließlich NeMo- und NIM-Mikrodienstein eine vollständige agentenbasierte KI-Plattform, die in Cloud- und Edge-Umgebungen eingesetzt werden kann.

Die Architektur deckt den gesamten KI-Lebenszyklus von Modelltraining bis hin zur Entwicklung von Unternehmensanwendungen innerhalb eines geregelten Rahmens ab.

Abhijit Dubey, CEO von NTT DATA Er sagte, es gebe einen Wandel in der Herangehensweise von Unternehmen an die KI-Implementierung. „Durch die Integration von NVIDIA-Technologien in unsere KI-Fabriken für Unternehmen bieten wir unseren Kunden eine leistungsstarke und sichere Umgebung, um agentenbasierte KI mit messbaren Ergebnissen von Anfang an einzuführen.“

NTT DATA sagt, dass KI-Fabrikmodell für Unternehmen Sie schließt eine Lücke, die viele KI-Programme zum Stillstand gebracht hat: die Kluft zwischen einem erfolgreichen Pilotprojekt und einem lauffähigen Produktionssystem. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Standardisierung der Produktion und Reduzierung von Zeit und Kosten vom Machbarkeitsnachweis bis zum operativen Einsatz.

🏥 Einsätze in der Praxis

Drei Fallbeispiele von Pionierunternehmen vermitteln ein klareres Bild von KI-Fabriken in Unternehmen:

• A führendes Krebsforschungskrankenhaus nutzt NVIDIA HGX-Plattformen in Zusammenarbeit mit NTT DATA und Dell für fortgeschrittene radiologische Analysen und schnelle Modellevaluierungen zur Unterstützung klinischer Forschungsabläufe.
• In AutomobilherstellungEin globaler Zulieferer hat die Produktionseinrichtungszeit verkürzt, indem er Arbeitslasten zunächst auf Bare-Metal-Systemen validiert, bevor er sie mithilfe einer KI-Fabrikarchitektur auf NVIDIA-Infrastruktur skaliert.
• Ein dritter Einsatz, in Technologieherstellung, beinhaltet ein in den USA ansässiges Unternehmen, das mithilfe von NVIDIA-beschleunigter Simulation und 3D-Visualisierung eine Produktionslinie für Batterien der nächsten Generation vor deren physischer Einführung validiert.

NTT DATA positioniert KI-Fabriken für Unternehmen als domänenspezifisches BereitstellungsmodellDer NVIDIA-Stack dient dabei als gemeinsame Infrastruktur, die der sektorweisen Anpassung zugrunde liegt.

⚙️ NeMo und NIM in einem KI-Fabrik-Stack

Die technische Integration umfasst zwei NVIDIA-Komponenten:

🔹 NVIDIA NeMo ist eine Suite zum Aufbau agentenbasierter KI-Systeme auf GPU-beschleunigter Infrastruktur.

🔹 NVIDIA NIM Microservices Bereitstellung vorkonfigurierter, GPU-optimierter Container mit APIs für die Bereitstellung von KI-Anwendungen.

Zusammen bilden sie das, was NTT DATA als Folgendes beschreibt: Vollständige, produktionsreife KI-AgentenplattformDie

NTT DATA bietet außerdem an vorqualifizierte GenAI-Prototypen Auf diesem Stack aufbauend, reduziert es laut Hersteller die Komplexität und beschleunigt die Wertschöpfung für Kunden, die branchenspezifische Anwendungen entwickeln.

John Fanelli, Vizepräsident für Unternehmenssoftware bei NVIDIA„Unternehmen suchen heutzutage nach robusten, skalierbaren Plattformen, die ihre KI-Initiativen erfolgreich von Pilotprojekten in den vollwertigen Produktionsbetrieb überführen können“, sagte er. Er fügte hinzu, dass die KI-Fabrikangebote von NTT DATA den Kunden domänenspezifische Lösungen bieten, die für den Einsatz von KI in Unternehmen auf Produktionsniveau erforderlich sind.

NTT DATA beschreibt sich selbst als einziger globaler IT-Dienstleister, der in allen drei Partnerprogrammen von NVIDIA aktiv ist: Lösungsanbieter, Cloud-Partner und globales Systemintegrations-Partnernetzwerk.

Die jüngste Ankündigung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Unternehmen zunehmend unter Druck geraten, ihre Pflichten nachzuweisen. finanzielle Erträge aus KI-AusgabenGovernance und domänenspezifische Leistung sind heute die Kriterien, nach denen Investitionen in KI in Unternehmen beurteilt werden, und das KI-Fabrikmodell ist ein Versuch, alle drei systematischer zu gestalten.

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