Die größte Herausforderung für Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei der herkömmlichen Datenspeicherung besteht darin, die Leistung, Kapazität und Flexibilität innerhalb eines begrenzten Budgets zu maximieren. Je nach Anwendung und Projektphase variieren die Anforderungen an Leistung und Kapazität.
IT-Manager müssen die richtige Balance zwischen hoher Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität finden. Jede neue Speicherlösung muss sich problemlos in bestehende hybride Speicherinfrastrukturen integrieren lassen und über Funktionen verfügen, die den anspruchsvollen Anforderungen eines modernen Unternehmens gerecht werden.
All-Flash NVMe für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Angesichts der enormen Datenmengen, die jedes Jahr anfallen, und der immer zahlreicheren Möglichkeiten, diese Daten zu nutzen, ist NVMe die logische Lösung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Festplatten, die beim Übertragen und Abrufen von Daten nach wie vor Geschwindigkeits- und IOPS-Einschränkungen unterliegen, bieten NVMe-All-Flash-Speicherlösungen wie der Unity™ NV10000 eine höhere Bandbreite und geringere Latenzzeiten, um Anwendern eine bessere Leistung für anspruchsvolle Arbeitslasten zu ermöglichen.
Für das Training von maschinellem Lernen werden beispielsweise oft Millionen von Datenbeispielen benötigt, um die Algorithmen zu formulieren und zu trainieren, damit sie fundierte Entscheidungen über neue und eingehende Daten treffen können. Bei derart großen Datensätzen ist es mit NVMe All-Flash einfach und erschwinglich, die Leistung zu skalieren, wenn sich die Anforderungen Ihrer Anwendung entwickeln.
NVMe war für diejenigen, die Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen wollten, bisher nur eine Randerscheinung. Da diese Datensätze jedoch im Laufe der Zeit gewachsen sind und sich die Einsatzmöglichkeiten von ML und KI erweitert haben, ist NVMe laut TechTarget zur aktuellen „Mainstream-Speicheroption“ für Künstliche Intelligenz geworden.
Dies gilt insbesondere für All-Flash-Solid-State-Laufwerke (SSDs), die nicht die gleiche Hochlaufzeit benötigen wie ihre beweglichen Gegenstücke. TechTarget teilte mit, dass die Zugriffszeit herkömmlicher Spinning-Speicher drei „Größenordnungen“ langsamer ist als All-Flash-Lösungen mit NVMe-Technologie.
Robuste NVMe-All-Flash-Speicherlösung: Unity™ NV10000
Der Unity NV10000 erweitert die Unity™-Plattform um All-Flash-NVMe-Funktionen und bietet optimale Leistung, Kapazität und Flexibilität, um den Anforderungen an die Datenspeicherung im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens gerecht zu werden. Diese Lösung steigert die Leistungsfähigkeit der Unity™-Plattform durch Bandbreiten von bis zu 20 GB/s, sodass Sie die Leistung entsprechend Ihren sich wandelnden Datenanforderungen skalieren können. Diese Plattform eignet sich hervorragend als primäre Speicherebene mit 368 TB NVMe-All-Flash-Rohkapazität oder als FASTier-Cache-Beschleunigungsschicht mit einer Kapazität von 8,64 PB.
Ganz gleich, welche Anforderungen Ihre KI- und ML-Anwendungen an die Datenspeicherung stellen – der Unity™ NV10000 unterstützt flexible Konfigurationen. Dank der Unterstützung von Block- (iSCSI, FC), Datei- (NFS, SMB) und Objektprotokollen (S3) lässt sich der NV10000 an jede Speicherumgebung anpassen. Das optionale DMS-Software-Add-on bietet Datenmigrationsfunktionen, die die Replikation von Dateien aus Altsystemen vereinfachen. Es lässt sich zudem mit zahlreichen öffentlichen Clouds verbinden, darunter Amazon S3, Google Cloud und Microsoft Azure, sodass Unternehmen Daten nach Bedarf für eine mehrstufige Speicherung verschieben und ihre Hybrid-Cloud-Infrastrukturen vollständig optimieren können.
Über die für KI- und ML-Anwendungen erforderlichen Kernanforderungen hinaus bietet Unity™ erweiterte Funktionen wie Inline-Komprimierung, asynchrone und synchrone Replikation sowie das „Scrubbing“ von Speicherpools zum Schutz vor „Bitrot“, wodurch eine unbemerkte Datenbeschädigung verhindert wird. Darüber hinaus verfügt die Plattform über Datensicherheitsfunktionen zum Schutz vor Ransomware und zur Gewährleistung der Datenkonformität.
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