Hammer | Høyytelseslagring for HPC- og AI-applikasjoner

Hvorfor moderne AI- og HPC-arbeidsbelastninger krever spesialbygd lagring

AI og høyytelsesdatabehandling (HPC) forandrer måten organisasjoner analyserer data, trener modeller og akselererer innovasjon på. Men disse arbeidsmengdene stiller ekstreme krav til infrastruktur – spesielt lagring. Tradisjonelle lagringsplattformer klarer rett og slett ikke å holde tritt med skalaen, hastigheten og samtidigheten som kreves.

Ultrahøy gjennomstrømning for massive datarørledninger

AI-opplæring og HPC-simuleringer forbruker og genererer enorme datasett som må leveres med linjehastighet til GPU-er og databehandlingsnoder.
Spesialbygde parallelle filsystemer og NVMe-optimaliserte arkitekturer eliminerer flaskehalser som bremser opp treningssykluser.
Vedvarende ytelse på flere GB/s sikrer at GPU-ene forblir fullt utnyttet i stedet for å sitte inaktive og vente på data.

Lav latens for sanntidsbehandling

Inferensmotorer og sanntidsanalyse krever responstider på mikrosekundnivå.
Spesialiserte lagringslag (NVMe, NVRAM, burstbuffere) reduserer latens dramatisk sammenlignet med tradisjonelle SAN/NAS.
Optimalisert metadatahåndtering er viktig for arbeidsbelastninger med millioner av små filer.

Høy samtidighet for GPU- og klyngearbeidsbelastninger

Tusenvis av datatråder kan treffe lagringslaget samtidig.
Parallell I/O og tilgang til flere noder er avgjørende for å unngå konflikt.
Optimaliserte lese-/skrivemønstre støtter blandede arbeidsbelastninger (opplæring, inferens, forbehandling, kontrollpunkt).

Sømløs integrasjon med AI- og HPC-økosystemer

Kompatibilitet med rammeverk som PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes og Spark.
Støtte for GPU-direct og RDMA akselererer dataflyt.
API-er og automatisering effektiviserer datapipelines og MLOps-arbeidsflyter.

Flersteds-, hybrid- og skyklare arkitekturer

AI-arbeidsbelastninger spenner ofte over kant, datasentre og skyen.
Globalt navneområde og objektlagring forenkler datatilgang på tvers av lokasjoner.
Cloud bursting og replikering støtter fleksibel skalering.