Equinix AI Factory com NVIDIA

IA empresarial distribuída: treinar em escala, inferir na edge e manter a soberania dos dados

Infraestrutura de IA que encontra os dados onde eles estão

A Equinix AI Factory acelerada por NVIDIA é uma solução completa e totalmente gerenciada que permite a arquitetura de IA distribuída em data centers 280+ em mercados estratégicos 77 do mundo. Projetada especificamente para atender às demandas da IA empresarial, desde energia avançada e refrigeração líquida até conectividade privada de baixa latência com todas as principais clouds, esta solução posiciona suas cargas de trabalho de IA onde elas geram o máximo valor, sem dependência de fornecedor nem taxas de saída abusivas.

Cargas de trabalho de IA prejudicam a infraestrutura herdada

As organizações enfrentam diversos obstáculos ao expandir a implementação da IA moderna. Os sistemas legados não atendem aos rigorosos requisitos da IA, desde o gerenciamento de disponibilidade e desempenho até o suporte a grandes implantações de GPUs que exigem de 40 a 130+ KVA por rack. Os dados estão distribuídos entre clouds, ambientes locais edge e ambientes privados. A inferência em tempo real exige latência inferior a um milissegundo, algo que a internet pública não pode garantir. E à medida que as cargas de trabalho de IA se espalham globalmente, a complexidade da soberania e da conformidade se multiplica.

Principais desafios

Incompatibilidade de infraestrutura

As cargas de trabalho de IA exigem de 40 a 130+ kVA por rack com resfriamento líquido avançado. As instalações legadas não foram projetadas para essa densidade.

Gravidade dos dados

Os dados corporativos estão espalhados por toda parte, em múltiplas clouds, sites edge e data centers privados em diferentes jurisdições. A centralização é lenta e dispendiosa.

Soberania e conformidade

Os requisitos regulatórios se multiplicam à medida que as cargas de trabalho de IA se disseminam. Você precisa de um controle geográfico preciso sobre onde o processamento ocorre.

Infraestrutura de IA distribuída, entregue

Equinix e a NVIDIA desenvolveram em parceria um projeto de solução turnkey de recursos que a NVIDIA Enterprise AI Factory validou como o modelo fundamental para IA empresarial. Implementada em toda a infraestrutura global de data centers da Equinix e gerenciada por nossos especialistas em infraestrutura de IA usando as melhores práticas de gerenciamento de serviços de TI, essa solução conecta ambientes de IA privada e cloud pública por meio de um painel de gerenciamento unificado, com tecnologia NVIDIA Mission Control para uma agilidade operacional sem precedentes.

Por que Equinix e NVIDIA?

Global reach

280+ Equinix data centers across 77 metros, purpose-built for high-density AI with advanced power and cooling infrastructure.

Edge-to-cloud connectivity

High-speed, low-latency private connections to all major cloud, data and AI providers via Equinix Fabric®.

Neutral ecosystem

Work with your preferred NVIDIA partners. No vendor lock-in, no punishing egress fees and complete flexibility.

Privacy and sovereignty

Precise geographic control over where AI processing occurs—critical for regulated industries like healthcare and financial services.

99.999%+ uptime

Enterprise-grade reliability with 24/7 managed operations by NVIDIA-trained experts and IT service management best practices.

Sustainability in design

Built with sustainability in mind, utilizing renewable energy and advanced cooling technologies optimized for high-density AI workloads.

“É por isso que é fundamental trabalharmos com grandes parceiros como a Equinix, porque trabalhamos com anos de antecedência com nossos parceiros... para que, quando estivermos prontos para implementar, o ecossistema esteja pronto e nossos parceiros de data center, como a Equinix, também estejam prontos”.

Charlie Boyle, vice-presidente da DGX, NVIDIA

HISTÓRIA DO CLIENTE

A Harrison.ai acelera o diagnóstico clínico com a Equinix e a NVIDIA

Ao utilizar o sistema NVIDIA DGX® na Equinix, a Harrison.ai reduziu o tempo de treinamento do modelo e acelerou o processamento de ML, ajudando os médicos a fazer diagnósticos mais rápidos e precisos.