SupremeRAID™:人工智能和机器学习的最佳 RAID 解决方案

SupremeRAID™是人工智慧和机器学习领域最有效的RAID解决方案,透过独家创新虚拟化技术提供更快的I/O,提高读取/写入性能,增加超过50%的可用存储容量,并透过消除竞争使用CPU功耗,为应用程式提供更完整的CPU资源。

NVMe/NVMeoF RAID 如何提升 AI/ML 性能

NVMe SSD 的影响正在重塑 AI/ML 的性能可能性。
NVMe/NVMeoF RAID 通过增强数据冗余、容错性和数据完整性来提升AI/ML性能,这对可能耗时数小时且常涉及大量数据集的大规模训练任务至关重要。NVMe/NVMeoF RAID 还确保了AI/ML模型的可靠性,支持不断增长的数据集的可扩展存储解决方案,并通过最大限度地减少磁盘故障导致的数据丢失和停机时间,为持续的AI/ML部署运行时间提供高可用性。

现况瓶颈

资料储存 RAID 是必需的,但传统RAID存在I/O的瓶颈限制,对于AI/ML基础设施的投资来说,几乎没有投资报酬率。

  • NVMe 存储应用已无处不在,容量和性能不断提高。
  • NVMe 存储性能发展太快,现有存储架构无法充分利用。
  • 软件的RAID 与其他应用會争夺 CPU 性能,导致整个系统运行速度减慢。
  • NVMe 技术的进步如此之快,以至于基于 ASIC 的 RAID 无法提供固态硬盘的全部性能,从而使AI/ML 应用遭遇瓶颈。
解决方案

SupremeRAID™ 消除了 RAID 瓶颈,提供更快的 I/O 速度。

  • SupremeRAID™透过在数据路径之外工作来消除效能瓶颈,使装置能够实现最大输送量。
  • 透过将RAID函数和奇偶校验计算重定向到 GPU 卡,可以将 CPU 周期和记忆体重定向到运行更多应用程式和任务。
  • SupremeRAID™采用专利的路径外RAID技术,将奇偶校验和RAID计算重定向到GPU,同时允许用户数据直接从PCIe总线传输到NVMe设备,进而提供更快的I/O。

人工智慧和机器学习
如何受益于SupremeRAID™的高效能表现?

更快加载数据以进行模型训练

更快的I/O可减少读取输入数据的时间,在训练阶段可进行更快速的迭代。

缩短模型训练时间

在机器学习方面,更快的 I/O 可使数据科学家更高效地试验不同的配置。

改进模型迭代

更快的I/O可减少数据准备和培训所需的时间,从而加快模型开发。

增强型数据预处理和特征工程

更快的I/O加快了关键数据预处理和特征工程任务的速度,从而提高了工作流程的响应速度。

优化数据管道

更快的 I/O 可确保在复杂的数据管道中更顺畅地移动,从而提高整体工作流程的效率。

优化即时推论

For real-time applications where quick decision-making is essential, faster I/O contributes to reduced latency during model inference.

无瓶颈地提高可扩展性

更快的 I/O 可提高节点间数据传输的效率,从而改善分布式系统的整体性能。

优化硬件加速器的使用

更快的I/O可确保向硬件加速器有效输入数据,最大限度地提高其利用率,加快训练进程。

增强用户体验

更快的I/O有助于提高用户体验的响应速度,从而提高对推荐系统或虚拟助手的满意度。

高效地利用资源

更快的I/O可让机器学习系统减少等待数据的时间,将更多时间用于实际计算。

SupremeRAID™:适用于人工智能和机器学习的最佳 RAID 解决方案

透过专利路径外技术,SupremeRAID™是人工智慧和机器学习的最佳RAID解决方案,提供比传统硬体或软体RAID更快的I/O。藉由跨多个磁碟分配数据,SupremeRAID™配置显著提高了读写效能,实现了更快的资料读取和处理。这种效率可以更好地利用 AI/ML 资源,消除了 RAID10 实现高性能的必要性,并为使用者提供了超过 50% 的可用储存容量。此外,SupremeRAID™不会与AI/ML应用竞争CPU资源,以确保这些应用有更完整的CPU资源可使用。

 了解 SupremeRAID™ 和 Supermicro 在 AI 和机器学习中的应用

更多有关未来企业级数据效能

SupremeRAID™被2022年Flash Memory Summit 评为最具创新性的快闪记忆体新创公司及Best of show,其性能不断打破世界纪录。立即联系我们,了解我们的创新NVMe解决方案如何释放您的高性能工作负载的全部潜力。

"*" indicates required fields

Name
Country*
Subscribe
This field is for validation purposes and should be left unchanged.