Almacenamiento de alto rendimiento para aplicaciones de computación de alto rendimiento e inteligencia artificial
Diseñar, validar y escalar la computación acelerada para cargas de trabajo reales
Por qué las cargas de trabajo modernas de IA y HPC requieren almacenamiento diseñado específicamente para ello
La IA y la computación de alto rendimiento (HPC) están transformando la forma en que las organizaciones analizan datos, entrenan modelos y aceleran la innovación. Sin embargo, estas cargas de trabajo imponen exigencias extremas a la infraestructura, especialmente al almacenamiento. Las plataformas de almacenamiento tradicionales simplemente no pueden soportar la escala, la velocidad y la concurrencia requeridas.
Rendimiento ultraalto para flujos de datos masivos
El entrenamiento en IA y las simulaciones de computación de alto rendimiento (HPC) consumen y generan conjuntos de datos enormes que deben transmitirse a velocidad de línea a las GPU y los nodos de computación.
Los sistemas de archivos paralelos diseñados específicamente para este fin y las arquitecturas optimizadas para NVMe eliminan los cuellos de botella que ralentizan los ciclos de entrenamiento.
El rendimiento sostenido de varios GB/s garantiza que las GPU se mantengan totalmente utilizadas en lugar de permanecer inactivas esperando datos.
Baja latencia para procesamiento en tiempo real
Los motores de inferencia y el análisis en tiempo real requieren tiempos de respuesta del orden de los microsegundos.
Los niveles de almacenamiento especializados (NVMe, NVRAM, búferes de ráfaga) reducen drásticamente la latencia en comparación con los sistemas SAN/NAS tradicionales.
La gestión optimizada de los metadatos es esencial para cargas de trabajo con millones de archivos pequeños.
Alta concurrencia para cargas de trabajo en GPU y clústeres
Miles de hilos de procesamiento pueden acceder a la capa de almacenamiento simultáneamente.
La E/S paralela y el acceso multinodo son esenciales para evitar la contención.
Los patrones de lectura/escritura optimizados admiten cargas de trabajo mixtas (entrenamiento, inferencia, preprocesamiento, creación de puntos de control).
Integración perfecta con los ecosistemas de IA y HPC
Compatibilidad con frameworks como PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes y Spark.
La compatibilidad con GPU-direct y RDMA acelera la transferencia de datos.
Las API y la automatización optimizan los flujos de trabajo de datos y de MLOps.
Arquitecturas multisitio, híbridas y preparadas para la nube
Las cargas de trabajo de IA suelen abarcar el perímetro de la red, el centro de datos y la nube.
El espacio de nombres global y el almacenamiento de objetos simplifican el acceso a los datos entre diferentes ubicaciones.
La expansión en la nube y la replicación permiten una escalabilidad flexible.
La IA y la computación de alto rendimiento (HPC) requieren una nueva clase de almacenamiento
Las cargas de trabajo modernas de IA y HPC requieren un almacenamiento que sea:
Lo suficientemente rápido como para alimentar las GPU
Escalable lo suficiente como para manejar conjuntos de datos en constante crecimiento
Con suficiente capacidad de concurrencia para computación multinodo
Lo suficientemente resistente como para proteger los datos de misión crítica
Lo suficientemente eficiente como para controlar los costos a largo plazo
El almacenamiento diseñado específicamente para este fin no es opcional... es fundamental para lograr rendimiento, precisión y retorno de la inversión en entornos de IA y computación de alto rendimiento (HPC).
