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京东 11.11 红包
Optimized Storage from Supermicro and Solidigm to Accelerate Your Al Data Pipeli
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https://www.youtube.com/watch?v=R7NAHiGFq3M&t=762s 来自超微公司的 Wendell Wenjen 和 Paul McLeod 讨论了人工智能和机器学习数据存储的挑战和解决方案。超微是一家提供服务器、存储、GPU 加速服务器和网络解决方案的公司,其收入的很大一部分与人工智能相关。 他们强调了人工智能运营和机器学习运营中的挑战,特别是围绕数据管理的挑战,其中包括收集数据、转换数据以及将数据输入 GPU 集群进行训练和推理。他们还强调需要大容量存储来处理人工智能数据管道的各个阶段。 从需要大型数据湖的数据摄取,到需要保留大量数据用于模型开发和验证的训练阶段,超微都有一系列专为人工智能数据管道各阶段而设计的产品。他们还讨论了高效数据存储解决方案的重要性,并引入了 "IO 混合器效应 "的概念,即多个数据管道同时运行,形成不同 IO 配置文件的混合。 超微深入探讨了存储解决方案,重点介绍了他们与软件定义存储公司WEKA的合作关系,以及他们的架构是如何针对人工智能工作负载进行优化的。他们解释了可以超越处理器的 NVMe 闪存的重要性,以及扩展此类存储解决方案所面临的挑战。他们还讨论了超微广泛的存储服务器产品组合,从多节点系统到千万亿次架构,旨在满足不同客户的需求。 超微的人工智能存储方法包括一个双层解决方案,即高性能的闪存存储和低成本大容量的基于磁盘的存储。他们还谈到了 GPU 直接存储在减少延迟方面的作用以及软件定义存储解决方案的灵活性。 演讲最后概述了超微针对不同人工智能和机器学习工作负载提供的产品,从边缘设备到大型数据中心存储解决方案。 2024 年 2 月 21 日在加利福尼亚州圣克拉拉现场录制。请在 https://techfieldday.com/appearance/s 观看整场演讲......或访问 https://www.solidigm.com 或 https://TechFieldDay.com/event/aifd4/ 了解更多信息。
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