Umelá inteligencia

MUK pomáha partnerom budovať podnikovú infraštruktúru pre umelú inteligenciu. V jednom technologickom celku spájame výpočtové platformy, ukladanie dát, vysokovýkonné siete, softvér, informačnú bezpečnosť a inžiniersku infraštruktúru. Špecialisti MUK pomáhajú určiť architektúru, overiť ju v praxi a pripraviť prostredie na prechod do ostrej prevádzky.

Infraštruktúra pre umelú inteligenciu

Podniková AI si vyžaduje podstatne viac než servery s GPU (Graphics Processing Unit, grafický procesor). Výkon závisí od výpočtových zdrojov, rýchlosti prístupu k dátam, priepustnosti siete, softvérovej platformy a súladnej práce všetkých komponentov.

MUK vníma toto prostredie ako jeden celok. Takýto prístup pomáha vybrať konfiguráciu pre konkrétnu záťaž, vopred zohľadniť jej rast a vyhnúť sa obmedzeniam pri ďalšom škálovaní.

Výpočtové platformy

Servery s GPU sa používajú na trénovanie modelov, ich dotrénovanie a spracovanie požiadaviek. V portfóliu MUK sú platformy popredných výrobcov pre rôzne rozsahy záťaže, od jednotlivých výpočtových uzlov až po veľké klastre.

Dáta a ukladanie

Práca AI priamo závisí od rýchlosti prístupu k podnikovým dátam. Pre takéto záťaže sa používajú výkonné súborové, objektové a NVMe úložiská, ako aj nástroje na správu, ochranu a zálohovanie.

Architektúra ukladania sa volí s ohľadom na objem informácií, charakter záťaže, požiadavky na výkon, odolnosť voči výpadkom a ďalší rast.

Vysokovýkonné siete

Výpočtové uzly, úložiská a ďalšie komponenty sú prepojené sieťami s vysokou priepustnosťou a nízkou latenciou. V závislosti od rozsahu sa používajú vysokorýchlostný Ethernet, špecializované sieťové adaptéry, prepínače, optické spojenia a ďalšie technológie úrovne dátového centra.

Softvérové platformy

Hardvérový základ dopĺňajú nástroje na vývoj, trénovanie, nasadenie a prevádzku modelov. MUK poskytuje softvérové produkty NVIDIA a ďalších výrobcov, ako aj technológie kontajnerizácie, virtualizácie GPU, orchestrácie výpočtových zdrojov a správy AI záťaží.

Informačná bezpečnosť

AI sa stáva súčasťou podnikovej IT infraštruktúry a získava prístup k cenným dátam. Preto je potrebné zohľadniť ochranu už pri návrhu architektúry. Môžu do nej patriť nástroje sieťovej bezpečnosti, správy prístupu, ochrany dát a výpočtových záťaží, monitorovania, zálohovania a obnovy.

Pracovné stanice a periférne výpočty

Nie každá úloha vyžaduje samostatný výpočtový klaster. Profesionálne pracovné stanice s GPU sú vhodné na lokálny vývoj, testovanie modelov, inžinierske výpočty, dizajn a analytiku.

Periférne výpočty (edge computing) umožňujú spracovať informácie priamo pri ich zdroji. Tento prístup je žiadaný v počítačovom videní, priemysle, doprave, fyzickej bezpečnosti a ďalších distribuovaných prostrediach.

Inžinierska infraštruktúra

Husté konfigurácie GPU kladú zvýšené nároky na elektrické napájanie a odvod tepla. MUK pomáha zohľadniť ich pri budovaní výpočtovej lokality. Súčasťou komplexu môžu byť zdroje neprerušiteľného napájania, rozvod výkonu, stojany, monitorovacie nástroje, vzduchové a kvapalinové chladenie.

MUK AI Solutions Hub

MUK AI Solutions Hub združuje špecialistov na servery, ukladanie dát, siete, softvér, informačnú bezpečnosť a infraštruktúru dátových centier. Tím pomáha preložiť obchodnú úlohu zákazníka do technických požiadaviek, vykonať potrebné výpočty, vybrať komponenty a overiť ich spoločnú prácu.

Partneri môžu využívať demo zariadenia a technické zdroje MUK na testovanie a PoC (Proof of Concept, overenie konceptu). To umožňuje posúdiť výkon, potvrdiť zvolenú architektúru a overiť kľúčové hypotézy pred spustením v produkčnom prostredí.

Od úlohy po spustenie v produkčnom prostredí

Experti MUK sa môžu zapojiť už vo fáze formulovania požiadaviek. Tím pomáha určiť architektúru, vypočítať potrebný výkon, pripraviť konfiguráciu a vykonať testovanie. Po overení inžinieri podporujú partnera pri implementácii a ďalšom škálovaní infraštruktúry.

Praktické využitie AI v biznise

• • Podnikové znalosti a Private AI. LLM (Large Language Model, veľký jazykový model), RAG (Retrieval-Augmented Generation, generovanie s doplnením z podnikových zdrojov), Vector Database a embeddings umožňujú vytvárať interné databázy znalostí a inteligentných asistentov pracujúcich s dokumentmi a dátami spoločnosti. Private AI umožňuje umiestniť takéto prostredie do infraštruktúry zákazníka a zachovať kontrolu nad citlivými informáciami.
• • Zákaznícky servis a predaj. Conversational AI, LLM, RAG, rozpoznávanie reči a Agentic AI pomáhajú automatizovať vybavovanie požiadaviek, analyzovať históriu zákazníka, pripravovať personalizované ponuky a vykonávať akcie v CRM a ďalších podnikových aplikáciách. Inference v reálnom čase umožňuje používať modely priamo počas interakcie so zákazníkom.
• • Dokumenty a obchodné procesy. Multimodal AI, OCR, Document AI a LLM umožňujú extrahovať a overovať informácie zo zmlúv, faktúr, žiadostí, tabuliek, obrázkov a ďalších dokumentov. AI Agents môžu odovzdávať získané dáta do ERP, CRM, systémov správy dokumentov a automaticky spúšťať ďalšie etapy procesu.
• • Analytika, riziká a bezpečnosť. Machine Learning, Predictive AI, Anomaly Detection, Graph Analytics a streamingový inference pomáhajú odhaľovať podvody, hodnotiť riziká, zisťovať anomálie a rýchlejšie prijímať rozhodnutia na základe veľkých súborov dát. RAG a LLM dopĺňajú analytiku prácou so správami, normatívnou základňou a ďalšími neštruktúrovanými informáciami.
• • Výroba a počítačové videnie. Computer Vision, Predictive Maintenance, Edge AI, Vision Language Models a Digital Twins sa využívajú na kontrolu kvality, zisťovanie defektov, predpovedanie porúch zariadení, priemyselnú bezpečnosť a optimalizáciu výroby. Inference sa môže vykonávať priamo v podniku, pri zdroji dát.
• • Maloobchod, logistika a dodávateľské reťazce. Predictive AI, modely časových radov, Computer Vision a optimalizačné algoritmy pomáhajú predpovedať dopyt, riadiť zásoby, kontrolovať sklady a optimalizovať dodávky. Agentic AI umožňuje prejsť od analýzy k činu, napríklad automaticky reagovať na zmenu dopytu, zásob alebo dodacích podmienok.

Prediskutovať úlohu

Špecialistov MUK je možné zapojiť už vo fáze formulovania požiadaviek na AI infraštruktúru. To pomáha vopred určiť architektúru, odhadnúť potrebné zdroje a overiť kľúčové technické parametre pred nákupom zariadení a začiatkom implementácie.