Hammer | Højtydende lagring til HPC- og AI-applikationer

Hvorfor moderne AI- og HPC-arbejdsbelastninger kræver specialbygget lagring

AI og højtydende databehandling (HPC) transformerer den måde, organisationer analyserer data, træner modeller og accelererer innovation på. Men disse arbejdsbyrder stiller ekstreme krav til infrastrukturen - især lagerplads. Traditionelle lagerplatforme kan simpelthen ikke følge med den skala, hastighed og samtidighed, der kræves.

Ultrahøj gennemløbshastighed til massive datapipelines

AI-træning og HPC-simuleringer forbruger og genererer enorme datasæt, der skal leveres med linjehastighed til GPU'er og computernoder.
Specialbyggede parallelle filsystemer og NVMe-optimerede arkitekturer eliminerer flaskehalse, der forsinker træningscyklusser.
Vedvarende ydeevne på flere GB/s sikrer, at GPU'erne forbliver fuldt udnyttede i stedet for at sidde inaktive og vente på data.

Lav latenstid for realtidsbehandling

Inferensmotorer og realtidsanalyser kræver svartider på mikrosekundniveau.
Specialiserede lagerniveauer (NVMe, NVRAM, burstbuffere) reducerer latenstid dramatisk sammenlignet med traditionelle SAN/NAS.
Optimeret metadatahåndtering er afgørende for arbejdsbelastninger med millioner af små filer.

Høj samtidighed for GPU- og klyngebelastninger

Tusindvis af beregningstråde kan ramme lagringslaget samtidigt.
Parallel I/O og multi-node adgang er afgørende for at undgå konflikt.
Optimerede læse-/skrivemønstre understøtter blandede arbejdsbelastninger (træning, inferens, forbehandling, kontrolpunkter).

Problemfri integration med AI- og HPC-økosystemer

Kompatibilitet med frameworks som PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes og Spark.
Understøttelse af GPU-direct og RDMA accelererer dataflytning.
API'er og automatisering strømliner datapipelines og MLOps-arbejdsgange.

Multi-site, hybrid og cloud-klar arkitektur

AI-arbejdsbelastninger spænder ofte over edge, datacentre og cloud.
Globalt navneområde og objektlagring forenkler dataadgang på tværs af lokationer.
Cloud bursting og replikering understøtter fleksibel skalering.