Storage ad alte prestazioni per applicazioni HPC e AI
Progetta, valida e scala il calcolo accelerato per carichi di lavoro reali
Perché i carichi di lavoro AI e HPC moderni richiedono storage progettato su misura
L'IA 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. Ma questi carichi di lavoro impongono richieste estreme all'infrastruttura, in particolare all'archiviazione. Le piattaforme di archiviazione tradizionali semplicemente non riescono a tenere il passo con la scala, la velocità e la concorrenza richieste.
Throughput ultra-elevato per pipeline di dati massive
L'addestramento AI e le simulazioni HPC consumano e generano enormi set di dati che devono essere consegnati a velocità di linea alle GPU e ai nodi di calcolo.
File system paralleli progettati appositamente e architetture ottimizzate per NVMe eliminano i colli di bottiglia che rallentano i cicli di addestramento.
Prestazioni sostenute multi‑GB/s garantiscono che le GPU rimangano pienamente utilizzate invece di restare inattive in attesa dei dati.
Bassa latenza per l'elaborazione in tempo reale
I motori di inferenza e l'analisi in tempo reale richiedono tempi di risposta a livello di microsecondi.
Livelli di storage specializzati (NVMe, NVRAM, burst buffer) riducono drasticamente la latenza rispetto a SAN/NAS tradizionali.
La 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 storage.
L'I/O parallelo e l'accesso multi-nodo sono essenziali per evitare contese.
I pattern di lettura/scrittura ottimizzati supportano carichi di lavoro misti (training, inferenza, preprocessamento, checkpointing).
Integrazione perfetta con ecosistemi AI e HPC
Compatibilità con framework come PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes e Spark.
Il supporto per GPU-direct e RDMA accelera il movimento dei dati.
API e automazione semplificano le pipeline di dati e i flussi di lavoro MLOps.
Architetture multi-sito, ibride e pronte per il cloud
I carichi di lavoro AI spesso si estendono su edge, datacenter e cloud.
Il namespace globale e l'archiviazione di oggetti semplificano l'accesso ai dati tra le diverse sedi.
Il cloud bursting e la replica supportano una scalabilità flessibile.
L'IA e l'HPC richiedono una nuova classe di archiviazione
I carichi di lavoro AI e HPC moderni richiedono storage che sia:
Abbastanza veloce per alimentare le GPU
Abbastanza scalabile per gestire dataset in rapida espansione
Abbastanza concorrente per il calcolo multi-nodo
Abbastanza resiliente per proteggere i dati mission-critical
Abbastanza efficiente per controllare i costi a lungo termine
Lo storage progettato su misura non è opzionale… è fondamentale per ottenere prestazioni, accuratezza e ROI in ambienti AI e HPC.
