NetApp представила NetApp ONTAP AI – архітектуру систем штучного інтелекту, що працює на суперкомп'ютерах NVIDIA DGX та NetApp AFF A800
NetApp представила NetApp ONTAP AI — архітектуру систем штучного інтелекту, що працює на суперкомп'ютерах NVIDIA DGX та NetApp AFF A800
NetApp представила NetApp ONTAP AI — архітектуру систем штучного інтелекту, що працює на суперкомп'ютерах NVIDIA DGX та NetApp AFF A800, хмарний СГД all-flash, яка покликана прискорити та масштабувати передачу даних у хмарі та поза нею, спрощуючи впровадження систем глибокого навчання замовникам використати штучний інтелект для підвищення корпоративних результатів.
Як повідомлялося, незважаючи на те, що багато організацій впроваджують чергові платформи, інструменти та практики штучного інтелекту, більшість з них не в змозі достатньо контролювати зберігання розподілених даних і забезпечити повноту, актуальність і доступність своїх даних для проектів штучного. інтелекту. Успіх проектів штучного інтелекту залежить від підходу організації до обробки та зберігання даних. Для того, щоб успішно здійснювати ці проекти та підготувати свій бізнес до роботи із завтрашніми додатками для штучного інтелекту, організації повинні зробити свої дані прозорими та отримати над ними достатній контроль, як у хмарі, так і за її межами.
За інформацією компанії, завдяки NetApp Data Fabric ONTAP AI дозволяє підприємствам створювати непомітну передачу даних у хмару та за її межі. Цей процес інтегрує різноманітні, динамічні та розподілені джерела даних, забезпечуючи їх повний контроль та захист. Маючи високу обчислювальну потужність і великий дисковий простір, ONTAP AI усуває фактори, що уповільнюють продуктивність, і забезпечує безпечний і безперебійний доступ до даних, що знаходяться в різних джерел та форматів.
ONTAP AI — це архітектура, спільно розроблена NetApp і NVIDIA, що поєднує потужні рішення для GPU та флеш-системи та ПЗ з оптимальним хмарним підключенням.
Характеристики:
- Просте розгортання. Прискорене розгортання систем штучного інтелекту за рахунок усунення складності та необхідності у припущеннях.
- Необмежене масштабування. Організації, які тільки-но починають впроваджувати глибоке навчання, можуть почати з конфігурації 1:1, а потім масштабуватися до 1:5 і вище в міру зростання даних.
- Впевненість у роботі. Вирішення високої готовності з надмірним простором зберігання даних, мережею та серверними з'єднаннями.
