Avant Technologies Inc. kündigte einen ehrgeizigen Plan zur Entwicklung einer eigenen KI-Softwareplattform an, um seine Rechenzentren der nächsten Generation zu betreiben. Diese fortschrittliche Plattform wird Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um Daten zu analysieren, den Ressourcenbedarf vorherzusagen und Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung in Echtzeit zu treffen und damit eine neue Ära der intelligenten und autonomen Verwaltung von Rechenzentren einzuleiten. Avant entwickelt eine KI-Plattform, die speziell auf die einzigartigen Herausforderungen und Möglichkeiten der Verwaltung von Rechenzentren zugeschnitten ist.

Die Plattform wird auf eigens entwickelten Algorithmen für maschinelles Lernen basieren. Avant plant, beliebte Open-Source-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras zu bewerten, um die Entwicklung zu ergänzen und zu beschleunigen und die Kompatibilität mit verschiedenen KI-Tools und -Bibliotheken zu gewährleisten. Die von Avant entwickelte Suite von Software-Tools wird eine umfassende Datenverwaltung und Automatisierung ermöglichen.

Diese Tools werden die Komplexität von Rechenzentrumsoperationen bewältigen, einschließlich Datenaufnahme, -bereinigung, -umwandlung und -speicherung. Mit diesen Tools will Avant die Datenaufnahme rationalisieren, die Datenqualität erhalten und eine nahtlose Integration mit der KI-Plattform ermöglichen. Dies wird dazu beitragen, die riesigen Mengen an Echtzeitdaten, die Avants Rechenzentrum, das sich derzeit in der Entwicklung befindet, generieren wird, effizient zu verwalten.

Darüber hinaus entwickelt Avant eine Software, die KI-Empfehlungen in verwertbare Erkenntnisse umsetzt und den Prozess der Ressourcenzuweisung automatisiert. Dies wird die Ressourcennutzung optimieren, die Leistung verbessern und menschliche Eingriffe auf ein Minimum reduzieren. Um die Plattform weiter zu verbessern, plant Avant die Entwicklung von Tools für maschinelles Lernen zur Überwachung und Visualisierung der Leistung des Rechenzentrums und der Ressourcennutzung, die eine proaktive Erkennung von Problemen, eine vorausschauende Wartung und eine kontinuierliche Optimierung des zukünftigen Rechenzentrumsbetriebs ermöglichen.