Hammer | Högpresterande lagring för HPC- och AI-applikationer

Varför moderna AI- och HPC-arbetsbelastningar kräver ändamålsenlig lagring

AI och högpresterande datorsystem (HPC) förändrar hur organisationer analyserar data, tränar modeller och accelererar innovation. Men dessa arbetsbelastningar ställer extrema krav på infrastrukturen – särskilt lagring. Traditionella lagringsplattformar kan helt enkelt inte hålla jämna steg med den skala, hastighet och samtidighet som krävs.

Ultrahög genomströmning för massiva datapipelines

AI-träning och HPC-simuleringar förbrukar och genererar enorma datamängder som måste levereras i linjehastighet till GPU:er och beräkningsnoder.
Specialbyggda parallella filsystem och NVMe-optimerade arkitekturer eliminerar flaskhalsar som saktar ner träningscykler.
Bestående multi‑GB/s-prestanda säkerställer att GPU:er förblir fullt utnyttjade istället för att stå overksamma och vänta på data.

Låg latens för realtidsbearbetning

Inferensmotorer och realtidsanalys kräver svarstider på mikrosekundsnivå.
Specialiserade lagringsnivåer (NVMe, NVRAM, burst-buffertar) minskar latensen dramatiskt jämfört med traditionella SAN/NAS-lösningar.
Optimerad metadatahantering är avgörande för arbetsbelastningar med miljontals små filer.

Hög samtidighet för GPU- och klusterarbetsbelastningar

Tusentals beräkningstrådar kan nå lagringsskiktet samtidigt.
Parallell I/O och åtkomst över flera noder är avgörande för att undvika konkurrens om resurser.
Optimerade läs-/skrivmönster stödjer blandade arbetsbelastningar (träning, inferens, förbehandling, kontrollpunkter).

Sömlös integration med AI- och HPC-ekosystem

Kompatibilitet med ramverk som PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes och Spark.
Stöd för GPU-direct och RDMA påskyndar dataöverföring.
API:er och automatisering effektiviserar datapipelines och MLOps-arbetsflöden.

Arkitekturer för flera platser, hybrid och molnredo

AI-arbetsbelastningar sträcker sig ofta över edge, datacenter och moln.
Global namnområde och objektlagring förenklar dataåtkomst över platser.
Cloud bursting och replikering stödjer flexibel skalning.

AI och HPC kräver en ny klass av lagring

Moderna AI- och HPC-arbetsbelastningar kräver lagring som är:

Tillräckligt snabbt för att mata GPU:er

Tillräckligt skalbart för att hantera exploderande datamängder

Tillräckligt samtidigt för beräkning på flera noder

Tillräckligt motståndskraftigt för att skydda verksamhetskritisk data

Tillräckligt effektivt för att kontrollera långsiktiga kostnader

Högpresterande lagring för HPC- och AI-applikationer

Designa, validera och skala accelererad beräkning för verkliga arbetsbelastningar

Varför moderna AI- och HPC-arbetsbelastningar kräver ändamålsenlig lagring

Ultrahög genomströmning för massiva datapipelines

Låg latens för realtidsbearbetning

Hög samtidighet för GPU- och klusterarbetsbelastningar

Sömlös integration med AI- och HPC-ekosystem

Arkitekturer för flera platser, hybrid och molnredo

AI och HPC kräver en ny klass av lagring

Moderna AI- och HPC-arbetsbelastningar kräver lagring som är:

Ändamålsenlig lagring är inte valfritt… det är grundläggande för att uppnå prestanda, noggrannhet och ROI i AI- och HPC-miljöer.

Våra AI/HPC-leverantörer

Kontakta oss

Kontakta oss för mer...