Yapay zeka eğitimi ve çıkarımına yönelik depolama ortamı, GPU'ların belirteç verilerini işlemesini sağlamak için NVIDIA GPU Direct, KV Önbellekleri ve STX mimarisini destekleyen, ölçeği genişletilebilen orta ölçekli dosya ve nesne depolamanın hakimiyetindedir. Ancak Dell PowerMax, Hitachi Vantara VSP One Block High End, IBM DS6000 ve Lenovo InfiniBox'ın üst düzey monolitik dizilerinde büyük miktarda kurumsal veri bulunuyor; bunların hiçbiri STX'i ve ilgili bileşenlerini desteklemiyor.Bu boşluğu araştırmak için Hitachi Vantara'nın Baş Yapay Zeka Stratejisti David Chapa ile röportaj yaptık.
Chapa, NVIDIA BlueField-4 STX'in yapay zeka altyapı mimarisinde daha geniş bir evrime işaret ettiğini belirtti. Geleneksel kurumsal diziler, verimli depolama talebi yönetimi için üretilirken STX, yapay zeka altyapısında değer yaratma sürecini değiştirir. Eski üst düzey diziler dayanıklılık, esneklik, performans, çalışma süresi ve merkezi veri hizmetlerine öncelik verir. Buna karşılık STX, veri işleme iş akışlarına daha fazla zeka katarak güvenliği, orkestrasyonu, veri yerelliğini, bellek koordinasyonunu ve veri hizmetlerini GPU'lara ve yapay zeka çalışma zamanı ortamlarına yaklaştırıyor.
Temel odak noktası, bu yeteneklerin depolama dizilerinde yerel olarak çalışıp çalışmaması gerektiği değil, bunların yapay zeka veri hatları boyunca en iyi şekilde nasıl dağıtılacağıdır. Hitachi Vantara, mevcut uyumsuzluğu dizilerinin bir sınırlaması olarak değil, gelişen yapay zeka altyapısının ortasında doğal bir mimari tercih olarak görüyor. Üst düzey kurumsal diziler, esneklik, kullanılabilirlik, performans, dayanıklılık ve birleştirilmiş yönetim dahil olmak üzere güvenilir veri hizmetleri sunmak için hayati önem taşıyor.
Yapay zeka veri hatları DPU ile hızlandırılmış hizmetlere, orkestrasyon katmanlarına, önbelleğe alma ve yerellik bilincinde yürütmeye giderek daha fazla bağımlı hale geldikçe, belirli işlevler bilgi işlem kaynaklarına yaklaşırken kurumsal diziler de temel güçleri olan güvenilir veri hizmetlerine odaklanmaya devam edecek.
Hitachi Vantara'nın üst düzey dizilerinin sonunda NVIDIA STX ile entegre olup olmayacağı sorulduğunda Chapa, STX ve CMX'in önemli mühendislik başarılarını temsil ettiğini belirtti. Tartışma, ürün yol haritalarından çok, gelişen yapay zeka sistemleri için mimari konumlandırma hakkındadır.
Modern yapay zeka altyapısı, geleneksel kurumsal mimarilerde asla hesaba katılmayan kısıtlamaları ortaya çıkarır. Günümüzdeki zorluk, bağımsız depolama, GPU veya ağ performansında değil, yapay zeka dağıtımları ölçeklendikçe veri, bellek, bilgi işlem, güvenlik ve orkestrasyonun sinerjisinde yatmaktadır.
STX, satıcı entegrasyonunu ve farklılaşmasını şekillendiren BlueField DPU'lar, ağ oluşturma ve referans tasarımları aracılığıyla AI veri hattının daha fazlasını NVIDIA'nın entegre yığınında birleştiriyor. CMX özellikle bağlam belleğini, KV önbelleklerini ve çıkarım durumlarını hedefler. Hitachi Vantara, bu teknolojileri kurumsal depolamayı aşma girişimi olarak değil, iki ayrı veri kategorisine bölünmüş bir sektör olarak görüyor: Yapay zeka işleri için geçici çalışma zamanı verileri ve yapay zeka görevleri tamamlandıktan çok sonra bile var olan kalıcı, yönetilen kurumsal veriler.
İki veri türü farklı operasyonel kısıtlamalar taşır. KV önbellekleri ve çıkarım bağlamları kısa ömürlüdür ve gecikmeye duyarlıdır; bu da onları GPU'ların, bellek katmanlarının veya AI çalışma zamanının yakınında çalışmaya daha uygun hale getirir. Karşılaştırıldığında, temel iş verileri, uyumluluk kontrolleri ve kurumsal çapta veri hizmetleri, uzun vadeli kullanım, yönetişim, esneklik ve büyük ölçekli kurumsal operasyonlar için oluşturulmuş sağlam bir altyapı gerektirir.
Hitachi Vantara için üst düzey dizilerde STX desteğini etkinleştirmek, basit bir ürün yazılımı güncellemesinden çok daha fazlasıdır. Veri konumu, bellek yükü, veri kalıcılığı, güvenlik sınırları, orkestrasyon ve altyapı hizmetlerinin optimum yerleşimi ile ilgili temel hususları içerir.
Öncelik, yapay zeka altyapısı olgunlaştıkça işlevsel konumlandırmayı tanımlamak, farklılaşma noktalarını belirlemek, makul entegrasyon kapsamını belirlemek ve müşteri değerini en üst düzeye çıkarmak için mühendislik kaynaklarını tahsis etmektir.
NVIDIA, yapay zeka altyapısındaki temel darboğazları etkili bir şekilde ele aldı ancak mimari yaklaşımları tüm müşterilere, iş yüklerine veya platform stratejilerine uymuyor. Hitachi Vantara, kalıcı mimari değişimleri kısa vadeli özellik trendlerinden ayırıyor, somut değer getiren entegrasyonu değerlendiriyor ve geliştirme çabalarını kullanıcılara en büyük faydaları sağlayacak şekilde yönlendiriyor.
Hitachi Vantara, üst düzey kurumsal dizilerini GPU sunucuları için doğrudan veri dağıtım zincirinin dışında konumlandırıyor ve bu tür bir entegrasyonun mimari açıdan uygun olmadığını düşünüyor. Bu platformlar, geçici, gecikme açısından kritik KV önbellekleri ve çıkarım bağlamları yerine dayanıklılık, yönetişim, esneklik ve kurumsal ölçekte işlemler için optimize edilmiş çekirdek kayıt sistemleri olarak hizmet eder.
VSP One Block High End gibi üst düzey kurumsal dizilerin, yönetimi kolaylaştırmak için dahili akıllı aracılar gibi yapay zeka araçlarını benimseyeceğine inanıyoruz. Ajansal yapay zeka ve ana akım çıkarım ilgi kazandıkça, işletmeler yapay zeka iş yükleri için temel kayıt verilerine erişim talep edecek. Sonuçta yapay zeka veri hatları, üst düzey kurumsal dizileri temel veri kaynakları olarak içerecek şekilde genişleyecek.
Pekin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Küresel Strateji Direktörü
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-posta: yangyd@qianxingdata.com
Web sitesi: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
İş Odağı:
BİT Ürün Dağıtımı/Sistem Entegrasyonu ve Hizmetleri/Altyapı Çözümleri
20 yılı aşkın BT dağıtım deneyimimizle, güvenilir ürünler ve profesyonel hizmetler sunmak için önde gelen küresel markalarla ortaklık yapıyoruz.
“Akıllı Bir Dünya İnşa Etmek İçin Teknolojiyi Kullanmak”Güvenilir BİT Ürün Servis Sağlayıcınız!
Mesajınız 20-3.000 karakter arasında olmalıdır!
Turkish
