Архитектура искусственного интеллекта NetApp ONTAP

Компания NetApp представила ONTAP AI – архитектуру систем искусственного интеллекта, работающую на суперкомпьютерах NVIDIA DGX и NetApp AFF A800, облачной СХД all-flash, которая призвана ускорить и масштабировать передачу данных в облаке и вне его, упрощая внедрение систем глубокого обучения.

Организации по всему миру сегодня делают значительные инвестиции в искусственный интеллект, отмечают в NetApp, но зачастую потенциала инфраструктуры не хватает, чтобы адаптировать свои данные для проектов ИИ и масштабировать приложения и рабочие нагрузки для получения ожидаемых бизнес-результатов. Решения NetApp для подключения к облаку и новая архитектура с NVIDIA DGX создают единую среду данных для проектов ИИ. Они обеспечивают заказчикам контроль над данными и доступ к ним, а также производительность, необходимую для выделения ИИ-приложениям нужных данных в нужное время.

Архитектура ONTAP AI совместно разработана NetApp и NVIDIA, она сочетает в себе мощные решения для GPU и быстрые флэш-системы и ПО с оптимальным облачным подключением.

В числе преимуществ ONTAP AI:

• простое развертывание – ускоренное развертывание систем ИИ за счет устранения сложности и необходимости в допущениях;
• неограниченное масштабирование – организации, которые только начинают внедрять глубокое обучение, могут начать с конфигурации 1:1, а затем масштабироваться до 1:5 и выше по мере роста данных;
• уверенность в работе – решение высокой готовности с избыточным пространством хранения данных, сетью и серверными соединениями.

Благодаря NetApp Data Fabric система ONTAP AI позволяет предприятиям организовать незаметную передачу данных в облако и за его пределы. Этот процесс интегрирует разнообразные, динамичные и распределенные источники данных, обеспечивая их полный контроль и защиту. Обладая высокой вычислительной мощностью и большим дисковым пространством, ONTAP AI устраняет факторы, замедляющие производительность, и обеспечивает безопасный и бесперебойный доступ к данным, находящимся в различных источниках и форматах.