Neue Storage-Architektur steigert KI-Cluster-Effizienz um 30 Prozent

gesponsertRevolutionäre KI-Lösung beschleunigt Training und Inferenz Neue Storage-Architektur steigert KI-Cluster-Effizienz um 30 Prozent

13.06.2024 1 min Lesedauer

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Optimieren Sie das Laden kleiner Dateien aus Trainingssätzen und ermöglichen Sie nahtloses, wiederaufnehmbares Training bei hoher Bandbreite. Ein führendes Vektorwissen-Repository unterstützt Modellinferenzen mit über 250.000 Abfragen pro Sekunde und sorgt für schnelle Inferenzreaktionen.

Beschleunigen Sie das Training und die Inferenz Ihrer KI-Anwendungen.(Bild: Canva) — Beschleunigen Sie das Training und die Inferenz Ihrer KI-Anwendungen.
(Bild: Canva)

Ultrahohe Leistung

Die bahnbrechende Architektur zur Trennung von Steuer- und Datenebene erleichtert den direkten Datenfluss zu den Festplatten, reduziert die CPU-Auslastung und liefert 24 Millionen IOPS und 500 GB/s Bandbreite pro Controller-Gehäuse. Die Effizienz beim Laden von Trainingssätzen ist 8-mal höher als beim nächstbesten Anbieter in der Branche.

Vereinfachen Sie Ihr KI-Storage

Nach einem Unterbrechungspunkt kann das Training 4x schneller fortgesetzt. Speichernahes Computing beschleunigt die Datenvorverarbeitung. Darüber hinaus können Speichercluster auf bis zu 4.096 Rechenkarten skaliert werden.

Skalierbarkeit auf EB-Ebene

Die vollständig symmetrische Architektur unterstützt eine Skalierung auf bis zu 512 Controller und bietet eine bedarfsgerechte Kapazitätserweiterung auf EB-Ebene.

Dies ermöglicht großen KI-Modellen eine reibungslose Evolution zu ultragroßen Clustern mit 10.000 oder sogar 100.000 GPUs, Multimodalität und Billionen von Parametern.

Verdoppeln Sie Ihre Effizienz beim Laden von Trainingssätzen

Hervorragende Inferenz

Ein intrinsischer Wissensspeicher für Vektoren beseitigt KI-Halluzinationen und steigert die Abrufgeschwindigkeit von Vektoren auf mehr als 250.000 QPS, was eine Inferenzreaktion im Millisekunden Bereich garantiert.

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Stand: 08.12.2025

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