Ontwerp, valideer en schaal versnelde computerkracht voor reële workloads
Waarom moderne AI- en HPC-workloads speciaal daarvoor ontworpen opslag vereisen
AI en high-performance computing (HPC) veranderen de manier waarop organisaties data analyseren, modellen trainen en innovatie versnellen. Maar deze workloads stellen extreme eisen aan de infrastructuur, met name aan de opslag. Traditionele opslagplatformen kunnen de vereiste schaal, snelheid en gelijktijdigheid simpelweg niet bijbenen.
Ultrahoge doorvoer voor enorme datapijplijnen
AI-training en HPC-simulaties verbruiken en genereren enorme datasets die met een hoge snelheid naar GPU's en rekenknooppunten moeten worden gestuurd.
Speciaal ontwikkelde parallelle bestandssystemen en NVMe-geoptimaliseerde architecturen elimineren knelpunten die trainingscycli vertragen.
A constante prestatie van meerdere GB/s zorgt ervoor dat GPU's volledig benut worden in plaats van inactief te wachten op data.
Lage latentie voor realtime verwerking
Inferentie-engines en realtime-analyses vereisen reactietijden op microsecondenniveau.
Gespecialiseerde opslaglagen (NVMe, NVRAM, burstbuffers) verlagen de latentie aanzienlijk in vergelijking met traditionele SAN/NAS-systemen.
Geoptimaliseerde metadataverwerking is essentieel voor workloads met miljoenen kleine bestanden.
Hoge gelijktijdigheid voor GPU- en clusterworkloads
Duizenden rekenthreads kunnen tegelijkertijd de opslaglaag benaderen.
Parallelle I/O en toegang tot meerdere knooppunten zijn essentieel om conflicten te voorkomen.
