Ontwerp, valideer en schaal versnelde computing voor echte workloads
Waarom moderne AI- en HPC-workloads doelgerichte opslag vereisen
AI en High‑Performance Computing (HPC) veranderen de manier waarop organisaties gegevens analyseren, modellen trainen en innovatie versnellen. Maar deze workloads stellen extreme eisen aan de infrastructuur - vooral aan opslag. Traditionele opslagplatforms kunnen de vereiste schaal, snelheid en gelijktijdigheid simpelweg niet bijbenen.
Ultrahoge doorvoer voor massale datapijplijnen
AI-training en HPC-simulaties verbruiken en genereren enorme datasets die met lijnsnelheid aan GPU's en compute-knooppunten moeten worden geleverd.
Speciaal gebouwde parallelle bestandssystemen en NVMe-geoptimaliseerde architecturen elimineren knelpunten die trainingscycli vertragen.
Aanhoudende multi-GB/s-prestaties zorgen ervoor dat GPU's volledig worden benut in plaats van stil te staan wachtend op data.
Lage latentie voor real-time verwerking
Inferentie-engines en realtime-analyses vereisen responstijden op microsecondeniveau.
Gespecialiseerde opslaglagen (NVMe, NVRAM, burst buffers) verminderen de latentie drastisch vergeleken met traditionele SAN/NAS.
Geoptimaliseerde metadataverwerking is essentieel voor workloads met miljoenen kleine bestanden.
Hoge gelijktijdigheid voor GPU- en clusterworkloads
Duizenden computethreads kunnen tegelijkertijd de opslaglaag raken.
Parallelle I/O en toegang via meerdere nodes zijn essentieel om conflicten te voorkomen.
