随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 驱动的数据管理需求激增,行业领导者 DDN 和 Tintri 推出了尖端的存储解决方案,旨在赋能开发人员、工程师和架构师以大规模管理和利用数据。DDN 专注于 AI 存储,推出了 EXAScaler 文件系统,可提供卓越性能和资源利用率,以及 Infinia 数据平台,专为企业级 AI 和混合工作负载而设计。Tintri 的 VMstore 平台通过多虚拟机管理程序支持、对象级管理和容器集成,满足企业虚拟化和容器化需求。这些创新可解决关键挑战,例如加速 AI 开发、简化跨环境数据管理、优化资源利用率和解决数据隐私和治理问题,从而为数据驱动的组织提供无与伦比的机会。
随着对高性能存储解决方案的需求不断增长,尤其是在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域,行业领导者DDN和Tintri正在加紧应对挑战。在第 56 届IT 新闻发布会上,这些公司展示了他们的最新创新,旨在为开发人员、工程师和架构师提供尖端工具,以前所未有的规模管理和利用数据。让我们深入了解这些进步将如何改变数据管理和 AI基础设施的格局。
DDN 是高性能存储解决方案领域的长期领导者,在 AI 存储领域取得了重大进展。他们采取双重方法,既关注大规模运营,又关注企业级 AI 需求。
DDN 的 EXAScaler 文件系统处于大规模 AI存储解决方案的前沿。它的优势如下:
对于希望以较小规模实施 AI 的组织,DDN 推出了 Infinia:
DDN 专注于 AI 存储的前沿技术,而 Tintri 则致力于满足企业虚拟化和容器化不断发展的需求。他们的 VMstore 平台正在适应企业 IT 不断变化的格局:
DDN 和 Tintri 的这些创新解决了当今数据驱动环境中开发人员、工程师和架构师面临的几个关键挑战:
DDN 的 EXAScaler 和 Infinia 平台提供的高性能存储显著减少了 AI 工作流中的数据加载和检查点时间。这种加速使数据科学家和 ML 工程师能够更快地迭代模型,从而有可能将开发周期从几个月缩短到几周。
Infinia 能够从边缘设备扩展到超级计算机,因此组织可以在整个基础架构中保持一致的数据管理策略。这种简化降低了数据管道的复杂性,使开发人员可以更轻松地访问和处理数据,无论数据位于何处。
Tintri 的 VMstore 及其新的 Kubernetes 支持可帮助 IT 团队弥合传统虚拟化与现代容器化环境之间的差距。这种集成使开发人员能够利用容器技术,而无需彻底改造现有基础设施。
DDN 和 Tintri 的解决方案都致力于最大限度地提高计算和存储资源的效率。对于在 AI 工作负载上投入大量 GPU 的组织来说,这种优化可确保充分利用昂贵的硬件,从而有可能降低整体基础设施成本。
Tintri 的 VMstore 在虚拟机、容器和数据库级别提供的精细可视性使 IT 团队能够前所未有地洞悉应用程序性能。这种详细的可观察性可以实现更精确的故障排除和优化,从而减少停机时间并提高整体系统可靠性。
DDN 的 Infinia 平台具有原生的多租户功能,使组织能够在同一基础架构上安全地支持多个团队或项目。此功能对于希望集中 AI 和数据分析计划同时保持不同团队之间逻辑分离的企业尤其有价值。
随着 AI 模型变得越来越复杂,数据法规变得越来越严格,保持对数据沿袭和模型治理的控制能力至关重要。DDN 的 Infinia 平台在设计时考虑到了这些问题,提供的功能可帮助组织在整个 AI 生命周期内保持合规性并跟踪数据使用情况。
DDN 存储解决方案的能源效率直接解决了人们对大规模 AI 运营对环境影响日益增长的担忧。通过显著降低功耗和空间要求,这些系统可帮助组织实现可持续发展目标,同时控制运营成本。
随着人工智能不断渗透到商业和技术的各个方面,对复杂、高性能存储解决方案的需求只会增长。DDN 和 Tintri 将自己定位在这场革命的前沿,提供的平台不仅能满足当前需求,而且还能扩展并适应未来的需求。
对于开发人员、工程师和架构师来说,跟上这些进步至关重要。有效利用高性能存储的能力是 AI 项目成功和 IT 运营整体效率的重要因素。
随着我们不断前进,我们可以期待看到存储平台和 AI 框架之间的进一步整合、存储管理中更先进的自动化,以及持续努力减少数据密集型运营对环境的影响。通过采用这些技术并了解其功能,技术专业人员可以推动其组织的创新和效率,最终通过数据驱动的洞察力和 AI 驱动的应用程序提供更多价值。
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