Hammer | Korkean suorituskyvyn tallennus HPC- ja AI-sovelluksiin

Miksi modernit AI- ja HPC-työkuormat vaativat tarkoituksenmukaista tallennusta

Tekoäly ja suorituskykyinen laskenta (HPC) muuttavat tapaa, jolla organisaatiot analysoivat dataa, kouluttavat malleja ja nopeuttavat innovaatiota. Nämä työkuormat asettavat kuitenkin äärimmäisiä vaatimuksia infrastruktuurille - erityisesti tallennukselle. Perinteiset tallennusalustat eivät yksinkertaisesti pysy perässä vaaditussa mittakaavassa, nopeudessa ja samanaikaisuudessa.

Ultra-suuri suorituskyky massiivisille dataputkille

Tekoälyn koulutus ja HPC-simulaatiot kuluttavat ja tuottavat valtavia tietoaineistoja, jotka on toimitettava täydellä nopeudella GPU:ille ja laskentasolmuille.
Tarkoituksenmukaisesti rakennetut rinnakkaiset tiedostojärjestelmät ja NVMe-optimoidut arkkitehtuurit poistavat pullonkaulat, jotka hidastavat koulutussyklejä.
Jatkuva useiden GB/s:n suorituskyky varmistaa, että GPU:t pysyvät täysin käytössä sen sijaan, että ne odottaisivat toimettomina dataa.

Matala latenssi reaaliaikaiseen käsittelyyn

Päätelmämoottorit ja reaaliaikainen analytiikka vaativat mikrosekuntitason vasteaikoja.
Erikoistuneet tallennustasot (NVMe, NVRAM, burst-puskurit) vähentävät viivettä dramaattisesti verrattuna perinteisiin SAN/NAS-järjestelmiin.
Optimoitu metadatan käsittely on välttämätöntä työkuormille, joissa on miljoonia pieniä tiedostoja.

Korkea samanaikaisuus GPU- ja klusterityökuormille

Tuhannet laskentasäikeet voivat kohdistaa tallennuskerrokseen samanaikaisesti.
Rinnakkainen I/O ja monisolmuinen pääsy ovat välttämättömiä kilpailutilanteiden välttämiseksi.
Optimoidut luku-/kirjoituskuviot tukevat sekatyökuormia (koulutus, päättely, esikäsittely, tarkistuspisteiden tallennus).

Saumaton integraatio tekoäly- ja HPC-ekosysteemien kanssa

Yhteensopivuus kehysten kanssa, kuten PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes ja Spark.
Tuki GPU-suoralle ja RDMA:lle nopeuttaa tiedonsiirtoa.
API:t ja automaatio virtaviivaistavat dataputkia ja MLOps-työnkulkuja.

Monipaikkaiset, hybridi- ja pilvivalmiit arkkitehtuurit

AI-työkuormat ulottuvat usein reunaan, datakeskukseen ja pilveen.
Globaali nimiavaruus ja oliopohjainen tallennus yksinkertaistavat datan käyttöä eri sijaintien välillä.
Pilvipurskaus ja replikointi tukevat joustavaa skaalausta.

Tekoäly ja HPC vaativat uudenlaisen tallennusratkaisun

Nykyaikaiset tekoäly- ja HPC-työkuormat vaativat tallennustilaa, joka on:

Tarpeeksi nopea syöttämään GPU:t

Tarpeeksi skaalautuva käsittelemään räjähtävästi kasvavia tietoaineistoja

Tarpeeksi samanaikainen monisolmuiseen laskentaan

Tarpeeksi kestävä suojaamaan kriittistä dataa

Tarpeeksi tehokas hallitsemaan pitkän aikavälin kustannuksia

Suorituskykyinen tallennus HPC- ja AI-sovelluksiin

Suunnittele, validoi ja skaalaa kiihdytettyä laskentaa todellisiin työkuormiin

Miksi modernit AI- ja HPC-työkuormat vaativat tarkoituksenmukaista tallennusta

Ultra-suuri suorituskyky massiivisille dataputkille

Matala latenssi reaaliaikaiseen käsittelyyn

Korkea samanaikaisuus GPU- ja klusterityökuormille

Saumaton integraatio tekoäly- ja HPC-ekosysteemien kanssa

Monipaikkaiset, hybridi- ja pilvivalmiit arkkitehtuurit

Tekoäly ja HPC vaativat uudenlaisen tallennusratkaisun

Nykyaikaiset tekoäly- ja HPC-työkuormat vaativat tallennustilaa, joka on:

Tarkoituksenmukainen tallennus ei ole valinnaista… se on perusta suorituskyvyn, tarkkuuden ja ROI:n saavuttamiselle AI- ja HPC-ympäristöissä.

AI/HPC-toimittajamme

Ota yhteyttä

Ota yhteyttä saadaksesi lisätietoja...