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
Da jedes Jahr so viele Daten erzeugt werden und es so viele Möglichkeiten gibt, diese Daten zu nutzen, ist NVMe die logische Lösung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Festplattenlaufwerken, die beim Transport und Abruf von Daten immer noch an Geschwindigkeits- und IOPS-Beschränkungen gebunden sind, bieten NVMe-All-Flash-Speicherlösungen wie der Unity NV10000 eine höhere Bandbreite und eine geringere Latenz, um den Benutzern eine bessere Leistung für anspruchsvolle Arbeitslasten zu bieten.
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-Fähigkeiten und bietet optimale Leistung, Kapazität und Flexibilität, um die Datenspeicheranforderungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu erfüllen. Diese Lösung erweitert die Unity-Plattform um Bandbreiten von bis zu 20 GB/s, so dass Sie die Leistung skalieren können, wenn sich Ihre Datenanforderungen entwickeln. Diese Plattform eignet sich hervorragend als primäre Speicherebene mit 368 TB roher NVMe-All-Flash-Kapazität oder als FASTier-Cache-Beschleunigungsebene mit einer Kapazität von 8,64 PB.
Was auch immer Ihre KI- und ML-Anwendungen an Datenspeicherung benötigen, der Unity NV10000 unterstützt flexible Konfigurationen. Mit der Unterstützung von Block- (iSCSI, FC), Datei- (NFS, SMB) und Objektprotokollen (S3) kann sich der NV10000 an jede Speicherumgebung anpassen. Das optionale DMS-Software-Add-On bietet Datenmigrationsfunktionen, die die Replikation von Dateien aus Altsystemen erleichtern. Er lässt sich auch mit zahlreichen öffentlichen Clouds verbinden, darunter Amazon S3, Google Cloud und Microsoft Azure, so dass Unternehmen ihre Daten nach Bedarf verschieben können, um mehrstufige Speicher zu schaffen und hybride Cloud-Infrastrukturen vollständig zu optimieren.
Über die Kernanforderungen für KI- und ML-Anwendungen hinaus bietet Unity fortschrittliche Funktionen wie Inline-Komprimierung, asynchrone und synchrone Replikation und Storage Pool Scrubbing zum Schutz vor Bitfäule und zur Vermeidung von stiller Datenkorruption. Außerdem verfügt es über Datensicherheitsfunktionen zum Schutz vor Ransomware und zur Gewährleistung der Datenkonformität.
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