Tehokas tallennustila HPC- ja tekoälysovelluksille
Suunnittele, validoi ja skaalaa kiihdytettyä laskentaa todellisiin työkuormiin
Miksi nykyaikaiset tekoäly- ja HPC-työkuormat vaativat tarkoitukseen rakennettua tallennustilaa
Tekoäly ja suurteholaskenta (HPC) mullistavat organisaatioiden tapaa analysoida dataa, kouluttaa malleja ja kiihdyttää innovaatioita. Nämä työkuormat asettavat kuitenkin äärimmäisiä vaatimuksia infrastruktuurille – erityisesti tallennukselle. Perinteiset tallennusalustat eivät yksinkertaisesti pysy vaadittavan skaalautuvuuden, nopeuden ja samanaikaisuuden vauhdissa.
Erittäin suuri läpivirtaus massiivisille dataputkille
Tekoälykoulutus ja HPC-simulaatiot kuluttavat ja tuottavat valtavia tietojoukkoja, jotka on toimitettava rivinopeudella grafiikkasuorittimille ja laskentayksiköille.
Tarkoitukseen rakennetut rinnakkaistiedostojärjestelmät ja NVMe-optimoidut arkkitehtuurit poistavat pullonkauloja, jotka hidastavat koulutussyklejä.
Jatkuva usean gigatavun sekuntinopeudella toimiva suorituskyky varmistaa, että näytönohjaimet pysyvät täysin käytössä sen sijaan, että ne odottaisivat dataa.
Matala viive reaaliaikaisessa prosessoinnissa
Päättelymoottorit ja reaaliaikainen analytiikka vaativat mikrosekunnin tason vasteaikoja.
Erikoistuneet tallennuskerrokset (NVMe, NVRAM, purskepuskurit) vähentävät viivettä merkittävästi perinteisiin SAN/NAS-järjestelmiin verrattuna.
Optimoitu metatietojen käsittely on olennaista työkuormissa, joissa on miljoonia pieniä tiedostoja.
GPU- ja klusterityökuormien korkea samanaikaisuus
Tuhansia laskentasäikeitä voi osua tallennuskerrokseen samanaikaisesti.
Rinnakkais-I/O ja usean solmun käyttö ovat välttämättömiä kilpailun välttämiseksi.
Optimoidut luku-/kirjoitusmallit tukevat sekakuormia (koulutus, päättely, esikäsittely, tarkistuspisteet).
Saumaton integrointi tekoäly- ja HPC-ekosysteemeihin
Yhteensopiva sellaisten kehysten kanssa kuin PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes ja Spark.
GPU-directin ja RDMA:n tuki nopeuttaa tiedonsiirtoa.
API-rajapinnat ja automaatio virtaviivaistavat dataputkia ja MLOps-työnkulkuja.
Monipaikkaiset, hybridi- ja pilvivalmiit arkkitehtuurit
Tekoälytyökuormat ulottuvat usein reunajärjestelmiin, datakeskuksiin ja pilvipalveluihin.
Globaali nimiavaruus ja objektitallennus yksinkertaistavat datan käyttöä eri sijainneissa.
Pilvipurske ja replikointi tukevat joustavaa skaalautumista.
Tekoäly ja HPC vaativat uudenlaista tallennustilaa
Nykyaikaiset tekoäly- ja HPC-työkuormat vaativat tallennustilaa, joka on:
Riittävän tehokas pitkän aikavälin kustannusten hallintaan
Tarkoitukseen rakennettu tallennustila ei ole valinnainen… se on perustavanlaatuinen suorituskyvyn, tarkkuuden ja sijoitetun pääoman tuoton saavuttamiseksi tekoäly- ja HPC-ympäristöissä.
