Performant und skalierbar

NetApp und Nvidia veröffentlichen neue Deep-Learning-Architektur

von - 02.08.2018
Deep Learning
Foto: archy13 / shutterstock.com
NetApp und Nvidia stellen eine neue KI-Architektur vor, mit der sich Daten kontrollierbarer und sichtbarer machen lassen sollen. Außerdem sei die Lösung sehr performant und leicht zu skalieren, so der Hersteller.
NetApp und Nvidia veröffentlichen mit Ontap AI Proven Architecture eine neue KI-Plattform für das Deep Learning. Diese basiert auf Nvidias DGX Supercomputer sowie auf NetApps Cloud-integrierbarem All-Flash-Storage AFF A800 und soll für eine verbesserte Kontrolle und Sichtbarkeit der KI-Daten sorgen.
NetApp und NVIDIA
Ontap AI Proven Architecture basiert auf dem Nvidia DGX-Supercomputer sowie dem Cloud-integrierbaren AllFlash-Storae NetApp AFF A800.
(Quelle: NetApp )
Eben diese beiden Faktoren würden bei der Einführung von KI-Plattformen, -Tools  und -Verfahren in Unternehmen oft fehlen. Für ein erfolgreiches KI-Projekt sei ein umfangreiches Datenmanagemen sehr wichtig. Dazu gehöre auch, dass die erforderlichen Daten vollständig und aktuell zugänglich seinen, so NetApp. Für die Gewinnung eines Mehrwerts aus KI-Projekten ist den Experten zufolge eine lückenlose Kontrolle und Sichtbarkeit zwischen Entstehungsort, dem Rechenzentrum und der Cloud ein wichtiger Faktor.
Die nun veröffentlichte Architektur soll vor allem die Datenpipeline für Deep-Learning-Prozesse beschleunigen. Die Lösung sei sehr gut skalierbar, verspricht der Hersteller. Außerdem soll die Architektur dank redundanter Speicherung sowie Netzwerk- und Serveranbindung hochverfügbar sein.
Durch die Integration der Data Fabric (eine Lösung und ein Portfolio von Services, die Endpunkte in hybriden Umgebungen miteinander verbinden und mit übergreifenden Funktionen versorgt) werde der freie Datenfluss sichergestellt.

Nvidia DGX Supercomputer als Basis

Die zugrundeliegende Hardware, der Nvidia DGX Supercomputer, ist speziell auf Deep Learning ausgelegt und basiert auf den hauseigenen Volta-GPUs.Entsprechend ist die Hardware dahingehend optimiert, Deep Learning Frameworks wie Caffe2, MXNet, CNTK oder TensorFlow auszuführen.
Vorgestellt wurde die Lösung bei dem Broadcast-Event "Accelerate Your Journey to AI" am 01. August. Zur Preisgestaltung hat sich der Hersteller allerdings noch nicht geäußert. Ausführlichere Informationen zu Ontap AI stellt NetApp in einem 27-seitigen PDF-Dokument auf seiner Webseite zur Verfügung.
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