Högpresterande lagring för HPC- och AI-applikationer
Designa, validera och skala accelererad beräkning för verkliga arbetsbelastningar
Varför moderna AI- och HPC-arbetsbelastningar kräver specialbyggd lagring
AI och högpresterande datoranvändning (HPC) förändrar hur organisationer analyserar data, utbildar modeller och accelererar innovation. Men dessa arbetsbelastningar ställer extrema krav på infrastruktur – särskilt lagring. Traditionella lagringsplattformar kan helt enkelt inte hålla jämna steg med den skala, hastighet och samtidighet som krävs.
Ultrahög dataflödeshastighet för massiva datapipelines
AI-utbildning och HPC-simuleringar förbrukar och genererar enorma datamängder som måste levereras med linjehastighet till GPU:er och beräkningsnoder.
Specialbyggda parallella filsystem och NVMe-optimerade arkitekturer eliminerar flaskhalsar som saktar ner träningscyklerna.
Ihållande prestanda på flera GB/s säkerställer att GPU:erna utnyttjas fullt ut istället för att stå inaktiva och vänta på data.
Låg latens för realtidsbearbetning
Inferensmotorer och realtidsanalys kräver svarstider på mikrosekundnivå.
Kompatibilitet med ramverk som PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes och Spark.
Stöd för GPU-direct och RDMA accelererar dataflytten.
API:er och automatisering effektiviserar datapipelines och MLOps-arbetsflöden.
Multisite-, hybrid- och molnklara arkitekturer
AI-arbetsbelastningar spänner ofta över edge, datacenter och moln.
Globala namnrymder och objektlagring förenklar dataåtkomst över olika platser.
Cloud bursting och replikering stöder flexibel skalning.
AI och HPC kräver en ny klass av lagring
Moderna AI- och HPC-arbetsbelastningar kräver lagring som är:
Snabb nog att mata GPU:er
Skalbar nog att hantera exploderande datamängder
Samtidig nog för beräkning med flera noder
Tillräckligt motståndskraftig för att skydda verksamhetskritiska data
Tillräckligt effektiv för att kontrollera långsiktiga kostnader
Specialbyggd lagring är inte valfri ... den är grundläggande för att uppnå prestanda, noggrannhet och avkastning på investeringen i AI- och HPC-miljöer.
