Создать аккаунт
Главные новости » Эксклюзив » Компания Supermicro представила решение хранилища данных ИИ
Эксклюзив

Компания Supermicro представила решение хранилища данных ИИ

2
Supermicro, Inc., производитель полных ИТ-решений для ИИ, облачных систем, хранилищ данных и 5G/Edge, начинает выпуск полного оптимизированного решения хранилища данных для конвейеров обработки массивов данных ИИ и машинного обучения, от сбора данных до высокопроизводительной доставки данных. Это новое решение обеспечивает получение пользы от использования ИИ в кратчайшие сроки за счет полного насыщения конвейеров обработки данных посредством графических процессоров. Для обучения ИИ могут использоваться огромные массивы из петабайтов необработанных данных, собираемые, преобразуемые и загружаемые в конвейер обработки данных ИИ организации. Эффективность этого многоуровневого решения Supermicro была проверена на многих петабайтах данных для систем AIOps и MLOps (систем ИИ и машинного обучения для ИТ-задач) в производственных средах. Полное решение масштаба нескольких стоек от Supermicro предназначено для снижения связанных с реализацией рисков, обеспечения более быстрого обучения организациями моделей и быстрого использования формируемых в результате данных для извлечения ценной информации ИИ.

Компания Supermicro представила решение хранилища данных ИИ
Turn-Key Data Storage Solution for Large Scale AI Training and Inference
«Благодаря высокопроизводительному флэш-хранилищу объемом 20 ПБ на стойку под управлением четырех оптимизированных под определенную задачу серверов с воздушным охлаждением с 8 графическими процессорами NVIDIA HGX H100 или восьми серверов с жидкостным охлаждением с 8 графическими процессорами NVIDIA HGX H100 клиенты могут ускорять выполнение своих задач ИИ и машинного обучения масштаба стоек, — отмечает Чарльз Лян (Charles Liang), президент и генеральный директор Supermicro. — Это решение обеспечивает пропускную способность считывания данных 270 ГБ/с и 3,9 млн операций ввода-вывода в секунду из расчета на кластер хранилища, что является минимальным вариантом развертывания, и может быть легко масштабировано до сотен петабайт. Использование новейших систем Supermicro с интерфейсами PCIe 5.0 и устройствами хранения данных E3.S и программным обеспечением WEKA Data Platform позволяет пользователям значительно повысить производительность приложений ИИ на этом испытанном в реальных условиях решении масштаба стоек. Наше новое решение хранилища данных для обучения ИИ позволяет клиентам максимально использовать наши самые передовые решения масштаба стоек на основе серверов с графическими процессорами, снижая совокупную стоимость владения и повышая производительность ИИ».

Для эффективного применения графических процессоров используемые для крупномасштабного обучения ИИ петабайты неструктурированных данных должны быть доступны серверам с графическими процессорами с малой задержкой и высокой пропускной способностью. Обширный ассортимент серверов хранения данных на основе процессоров Intel и AMD компании Supermicro является важнейшим элементом конвейера обработки данных ИИ. Ассортимент включает серверы хранения данных Supermicro петабайтного масштаба на флэш-накопителях, каждый из которых оснащен 983,04* ТБ флэш-памяти NVMe 5-го поколения и обеспечивает считывание данных со скоростью 230 ГБ/с и выполнение 30 млн операций ввода-вывода в секунду. Это решение также включает серверы хранения данных Supermicro SuperServer с 90 отсеками для дисков для уровня хранилища объектов большого объема. Это полное и прошедшее испытания решение поставляется по всеми миру клиентам для систем машинного обучения, генеративного ИИ и других сложных для вычисления рабочих нагрузок.

«Высокая производительность и объем флэш-памяти серверов хранения данных Supermicro петабайтного масштаба прекрасно дополняют ПО платформы WEKA, изначально предназначенной для данных ИИ. Вместе они обеспечивают несравнимую скорость, масштаб и простоту, необходимые современным корпоративным клиентам для ИИ», — сказал Джонатан Мартин (Jonathan Martin), президент WEKA.
0 комментариев
Обсудим?
Смотрите также:
Продолжая просматривать сайт lost-news.ru вы принимаете политику конфидициальности.
ОК