Soluzioni di archiviazione ad alte prestazioni per applicazioni HPC e di intelligenza artificiale
Progettare, validare e scalare il calcolo accelerato per carichi di lavoro reali
Perché i moderni carichi di lavoro di IA e HPC richiedono uno storage progettato appositamente
L'intelligenza artificiale e il calcolo ad alte prestazioni (HPC) stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni analizzano i dati, addestrano i modelli e accelerano l'innovazione. Tuttavia, questi carichi di lavoro impongono esigenze estreme all'infrastruttura, soprattutto in termini di storage. Le piattaforme di storage tradizionali semplicemente non riescono a tenere il passo con la scalabilità, la velocità e la concorrenza richieste.
Velocità di trasmissione ultraelevata per pipeline di dati di grandi dimensioni
L'addestramento dell'IA e le simulazioni HPC consumano e generano enormi quantità di dati che devono essere trasmessi alla massima velocità alle GPU e ai nodi di calcolo.
I file system paralleli appositamente progettati e le architetture ottimizzate per NVMe eliminano i colli di bottiglia che rallentano i cicli di addestramento.
Prestazioni costanti multi-GB/s garantiscono che le GPU rimangano pienamente utilizzate anziché inattive in attesa di dati.
Bassa latenza per l'elaborazione in tempo reale
I motori di inferenza e l'analisi in tempo reale richiedono tempi di risposta dell'ordine dei microsecondi.
I livelli di storage specializzati (NVMe, NVRAM, burst buffer) riducono drasticamente la latenza rispetto ai tradizionali SAN/NAS.
Una gestione ottimizzata dei metadati è essenziale per carichi di lavoro con milioni di file di piccole dimensioni.
Elevata concorrenza per carichi di lavoro GPU e cluster
Migliaia di thread di calcolo possono accedere simultaneamente al livello di archiviazione.
L'I/O parallelo e l'accesso multi-nodo sono essenziali per evitare conflitti.
I modelli di lettura/scrittura ottimizzati supportano carichi di lavoro misti (addestramento, inferenza, preelaborazione, checkpointing).
Integrazione perfetta con gli ecosistemi di IA e HPC
Compatibilità con framework come PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes e Spark.
Il supporto per GPU-direct e RDMA accelera il trasferimento dei dati.
Le API e l'automazione semplificano le pipeline di dati e i flussi di lavoro MLOps.
Architetture multisito, ibride e predisposte per il cloud
I carichi di lavoro dell'IA spesso si estendono su edge computing, data center e cloud.
Lo spazio dei nomi globale e l'archiviazione degli oggetti semplificano l'accesso ai dati tra diverse sedi.
Il cloud bursting e la replica supportano una scalabilità flessibile.
L'intelligenza artificiale e l'HPC richiedono una nuova classe di storage
I moderni carichi di lavoro di IA e HPC richiedono uno storage che sia:
Abbastanza veloce da alimentare le GPU
Scalabile a sufficienza per gestire set di dati in continua espansione
Concorrente a sufficienza per il calcolo multi-nodo
Abbastanza resistente da proteggere i dati critici per la missione
Sufficientemente efficiente per controllare i costi a lungo termine
Una soluzione di storage progettata appositamente non è un'opzione, ma un elemento fondamentale per ottenere prestazioni, precisione e ritorno sull'investimento (ROI) negli ambienti di intelligenza artificiale e calcolo ad alte prestazioni (HPC).
