Ano ang iaalok ng mga bagong repository para sa AI at ML system?

Ang MAX Data ay isasama sa Optane DC para epektibong gumana sa AI at ML system.

Ano ang iaalok ng mga bagong repository para sa AI at ML system?
--ΠžΡ‚ΠΎ - Hitesh Choudhary β€” Unsplash

Sa Ayon sa Ayon sa isang pag-aaral ng MIT Sloan Management Review at The Boston Consulting Group, 85% ng tatlong libong tagapamahala na na-survey ay naniniwala na ang mga AI system ay makakatulong sa kanilang mga kumpanya na magkaroon ng competitive advantage sa merkado. Gayunpaman, 39% lamang ng mga kumpanya ang sumubok na ipatupad ang isang bagay na katulad sa pagsasanay.

Ang isa sa mga dahilan para sa sitwasyong ito ay ang epektibong pagtatrabaho sa data at pag-optimize ng paggamit ng kapangyarihan para sa mga gawain sa machine learning ay hindi isang madaling trabaho. Sa IDC magdiwang, na ang isang bagong teknolohiyang batay sa permanenteng memorya (Persistent Memory, PMEM) ay maaaring malutas ang sitwasyon.

Ang teknolohiyang ito ay iminungkahi ng NetApp at Intel, nagkakaisa NetApp Memory Accelerated (MAX) Data at Intel Optane DC Persistent Memory para sa isang lokal na persistent memory storage product.

Как это Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π΅Ρ‚

Ang MAX Data ay isang teknolohiya ng server na nagpapahusay sa pagganap ng application sa pamamagitan ng paggamit ng PMEM o DRAM, ngunit hindi nangangailangan ng mga pagbabago sa arkitektura ng software.

Ipinapatupad nito ang mga prinsipyo ng automated na multi-level na storage, pamamahagi ng data sa mga antas at storage depende sa dalas ng paggamit - mas madaling ma-access ang storage ay ginagamit para sa "malamig" na data, at ang madalas na ginagamit na data ay "nasa kamay" - sa Persistent Memory, na pinapaliit ang latency kapag nagtatrabaho sa naturang data.

Ang bersyon 1.1 ay gumagamit ng DRAM memory at NVDIMM. Ang parehong mga pagpapatupad ay may kanilang mga disbentahaβ€”relative loss of efficiency at mataas na memory cost, ayon sa pagkakabanggitβ€”kumpara sa Optane DCPMM. Ang isang tsart na nagbibigay ng isang paghahambing na pagtatantya ng latency ay ipinakita dito (pahina 4).

ВСхнология sumusuporta ΠΈ POSIX at nagtatrabaho sa mga semantika ng block o file system. Ang proteksyon at pagbawi ng data sa antas ng storage ay ipinapatupad gamit ang MAX Snap at MAX Recovery. Gumagamit ang mga teknolohiyang ito ng mga snapshot, ang tool na SnapMirror at iba pang mekanismo ng seguridad ng ONTAP.

Sa eskematiko, ganito ang hitsura ng pagpapatupad:

Ano ang iaalok ng mga bagong repository para sa AI at ML system?

Wala pang PMEM sa circuit na ito, ngunit nangangako ang mga developer na magdagdag ng suporta para sa ganitong uri ng memorya sa pagtatapos ng taon. Sa ngayon, gumagana ang Max Data sa DRAM at DIMM.

Potensyal na Solusyon

Sa IDC claimna sa mga darating na taon ay magkakaroon ng higit pang mga pag-unlad tulad ng MAX Data, dahil ang dami ng corporate data ay patuloy na lumalaki, at ang mga kumpanya ay walang sapat na kapasidad upang maproseso ito nang epektibo. Teknolohiya maaari kapaki-pakinabang sa isang malakihang kapaligiran sa ulap at para sa pagtatrabaho sa mga gawaing masinsinang mapagkukunan tulad ng pagsasanay sa mga neural network. Makakakita ito ng aplikasyon sa mga platform ng kalakalan, mga sistema ng seguridad ng impormasyon at anumang iba pang produkto ng software na nangangailangan ng palagian at mabilis na pag-access sa malalaking volume ng impormasyon.

May pagkakataon din na hindi agad mag-ugat ang teknolohiya sa merkado. Tulad ng nabanggit namin sa itaas, isang third lamang ng mga kumpanya sa buong mundo ang nagtatrabaho sa mga AI system sa isang anyo o iba pa. Mula sa puntong ito, maaaring isaalang-alang ng marami ang hitsura ng MAX Data na napaaga at itutuon ang kanilang pansin sa isang mas madaling ma-access na imprastraktura na nagbibigay-daan sa kanila upang malutas ang mga kasalukuyang problema.

Ang aming iba pang mga materyales tungkol sa imprastraktura ng IT:

Pinagmulan: www.habr.com

Magdagdag ng komento