Almacenamiento de alto rendimiento para aplicaciones de HPC e IA
Diseñe, valide y escale la computación acelerada para cargas de trabajo reales
Por qué las cargas de trabajo modernas de AI y HPC requieren almacenamiento diseñado para un propósito
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. Pero estas cargas de trabajo exigen una infraestructura extrema, especialmente en el almacenamiento. Las plataformas de almacenamiento tradicionales simplemente no pueden seguir el ritmo de la escala, la velocidad y la concurrencia requeridas.
Rendimiento ultra-alto para pipelines de datos masivos
El entrenamiento de IA y las simulaciones de HPC consumen y generan conjuntos de datos enormes que deben entregarse a velocidad de línea a las GPU y nodos de cómputo.
Los sistemas de archivos paralelos diseñados específicamente y las arquitecturas optimizadas para NVMe eliminan los cuellos de botella que ralentizan los ciclos de entrenamiento.
El rendimiento sostenido de múltiples GB/s garantiza que las GPU permanezcan completamente utilizadas en lugar de estar inactivas esperando datos.
Baja latencia para procesamiento en tiempo real
Los motores de inferencia y el análisis en tiempo real requieren tiempos de respuesta a nivel de microsegundos.
Los niveles de almacenamiento especializados (NVMe, NVRAM, búferes de ráfaga) reducen drásticamente la latencia en comparación con las SAN/NAS tradicionales.
El manejo optimizado de metadatos es esencial para cargas de trabajo con millones de archivos pequeños.
Alta concurrencia para cargas de trabajo de GPU y clúster
Miles de hilos de cómputo pueden acceder a la capa de almacenamiento simultáneamente.
El I/O paralelo y el acceso multi-nodo son esenciales para evitar la contención.
Los patrones optimizados de lectura/escritura admiten cargas de trabajo mixtas (entrenamiento, inferencia, preprocesamiento, checkpointing).
Integración perfecta con ecosistemas de IA y HPC
Compatibilidad con frameworks como PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes y Spark.
El soporte para GPU-direct y RDMA acelera el movimiento de datos.
Las API y la automatización optimizan los pipelines de datos y los flujos de trabajo de MLOps.
Arquitecturas multisitio, híbridas y listas para la nube
Las cargas de trabajo de IA a menudo abarcan el edge, el centro de datos y la nube.
El espacio de nombres global y el almacenamiento de objetos simplifican el acceso a los datos en distintas ubicaciones.
El cloud bursting y la replicación permiten un escalado flexible.
La IA y la HPC exigen una nueva clase de almacenamiento
Las cargas de trabajo modernas de IA y HPC requieren almacenamiento que sea:
Suficientemente rápido para alimentar GPUs
Suficientemente escalable para manejar conjuntos de datos en expansión
Suficientemente concurrente para cómputo de múltiples nodos
Suficientemente resiliente para proteger datos de misión crítica
Suficientemente eficiente para controlar el costo a largo plazo
El almacenamiento diseñado para un propósito no es opcional… es fundamental para lograr rendimiento, precisión y ROI en entornos de AI y HPC.
