Stockage haute performance pour les applications HPC et IA
Concevoir, valider et mettre à l'échelle des ressources de calcul accélérées pour des charges de travail réelles
Pourquoi les charges de travail modernes d'IA et de HPC nécessitent un stockage dédié
L'intelligence artificielle et le calcul haute performance (HPC) transforment la manière dont les organisations analysent les données, entraînent des modèles et accélèrent l'innovation. Cependant, ces charges de travail imposent des exigences extrêmes à l'infrastructure, notamment au niveau du stockage. Les plateformes de stockage traditionnelles ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme, la vitesse et la concurrence nécessaires.
Débit ultra-élevé pour les pipelines de données massifs
L'entraînement de l'IA et les simulations HPC consomment et génèrent d'énormes ensembles de données qui doivent être transmis à débit maximal aux GPU et aux nœuds de calcul.
Les systèmes de fichiers parallèles dédiés et les architectures optimisées NVMe éliminent les goulots d'étranglement qui ralentissent les cycles d'entraînement.
Des performances soutenues de plusieurs Go/s garantissent que les GPU restent pleinement utilisés au lieu de rester inactifs en attendant des données.
Faible latence pour le traitement en temps réel
Les moteurs d'inférence et l'analyse en temps réel nécessitent des temps de réponse de l'ordre de la microseconde.
Les niveaux de stockage spécialisés (NVMe, NVRAM, tampons de rafale) réduisent considérablement la latence par rapport aux SAN/NAS traditionnels.
Une gestion optimisée des métadonnées est essentielle pour les charges de travail comportant des millions de petits fichiers.
Haute concurrence pour les charges de travail GPU et cluster
Des milliers de threads de calcul peuvent accéder simultanément à la couche de stockage.
Les E/S parallèles et l'accès multi-nœuds sont essentiels pour éviter les conflits.
Les modèles de lecture/écriture optimisés prennent en charge les charges de travail mixtes (entraînement, inférence, prétraitement, point de contrôle).
Intégration transparente avec les écosystèmes d'IA et de HPC
Compatibilité avec des frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes et Spark.
La prise en charge de GPU-direct et de RDMA accélère le transfert de données.
Les API et l'automatisation rationalisent les pipelines de données et les flux de travail MLOps.
Architectures multisites, hybrides et prêtes pour le cloud
Les charges de travail d'IA s'étendent souvent de la périphérie au centre de données, en passant par le cloud.
L'espace de noms global et le stockage d'objets simplifient l'accès aux données entre différents emplacements.
Le cloud bursting et la réplication prennent en charge une mise à l'échelle flexible.
L'IA et le calcul haute performance exigent une nouvelle catégorie de stockage
Les charges de travail modernes d'IA et de HPC nécessitent un stockage qui soit :
Assez rapide pour alimenter les GPU
Suffisamment évolutif pour gérer des ensembles de données en explosion
Puissance de calcul suffisante pour le calcul multi-nœuds
Suffisamment résistant pour protéger les données critiques de la mission
Suffisamment efficace pour maîtriser les coûts à long terme
Le stockage dédié n'est pas une option… il est fondamental pour atteindre les performances, la précision et le retour sur investissement dans les environnements d'IA et de HPC.
