Réduisez le temps de formation pour les charges de travail d’IA
Qumulo accélère les performances côté GPU en éliminant les temps de chargement entre la couche objet et le système de fichiers, atteignant une latence inférieure à la milliseconde et un débit élevé. Téléchargez la présentation de la solution pour en savoir plus.
Réduisez le temps de formation pour les charges de travail d’IA
Qumulo accélère les performances côté GPU en éliminant les temps de chargement entre la couche objet et le système de fichiers, atteignant une latence inférieure à la milliseconde et un débit élevé. Téléchargez la présentation de la solution pour en savoir plus.
de toutes les données qui sont non structuré.
des données qui alimentent les modèles d'IA qui sont déstructuré
des entreprises déclarent que le manque de pipelines prêts à la production freine leurs projets d'IA
Il existe trois défis de stockage courants associés au stockage des données d’IA.
Les écosystèmes de données et d’IA sont déconnectés
Les données utilisées pour l'IA sont générées en périphérie ou dans le centre de données. Pensez aux données IoT provenant des usines ou des voitures autonomes. Mais l’écosystème de l’IA vit dans le cloud (services d’IA, consultations d’experts, etc.).
Les entreprises doivent trouver un moyen de placer ces données précieuses à proximité de leur écosystème d'IA dans le cloud.
Placer toutes vos données IA non structurées est difficile aujourd’hui
Premièrement, c’est extrêmement cher. Deuxièmement, toutes les applications qui s'appuient sur ces données doivent être reconfigurées pour fonctionner avec des données d'objets, car c'est la seule véritable option dans le cloud aujourd'hui. Cela doit changer pour que l’IA décolle.
Les solutions existantes freinent les moteurs d’IA
Les workflows modernes d'IA à threads parallèles massifs basés sur GPU peuvent facilement générer des dizaines de milliers de lectures simultanées, mais de nombreuses solutions existantes limitent les lectures simultanées à une fraction de ce chiffre. Cela ralentit la création de modèles.
Ce problème doit être corrigé pour que l’IA devienne très agile.
Comment Qumulo permet l'IA
Nous avons construit Qumulo pour faire sauter ces obstacles. Voici comment . . .
À plein régime, pas d'excuses, lectures simultanées
Qumulo n'a jamais imposé de limites au nombre de lectures simultanées que vous pouvez effectuer. Alors libérez les nouveaux outils et modèles de GPU Nvidia les plus récents, sans limites depuis votre plate-forme de données de fichiers.
Scale Anywhere™ avec Qumulo
L'échelle de Qumulo n'importe où™ la plate-forme fonctionne en périphérie, au cœur et dans le cloud. Et comme Qumulo est une solution 100 % uniquement logicielle, vous pouvez exécuter le matériel de votre choix ou dans le cloud de votre choix. Cela facilite grandement le placement de vos précieuses données non structurées à proximité immédiate de votre écosystème d'IA basé sur le cloud.
Gardez vos données hautement sécurisées
L’IA s’appuie souvent sur des ensembles de données massifs, qui peuvent parfois contenir des informations sensibles. Les violations de données peuvent entraîner de graves conséquences juridiques, financières et de réputation. Qumulo protège et conserve toutes vos données liées à la formation avec AES Logiciel 256 bits cryptage et instantanés immuables.
Connectez Azure Native Qumulo à Microsoft Copilot
Saviez-vous que Microsoft Copilot peut se connecter directement à Azure Native Qumulo pour lire et analyser vos fichiers Office, fichiers PDF, fichiers texte et bien plus encore ? Avec les connecteurs personnalisés de Qumulo, vous pouvez utiliser Copilot pour obtenir de nouvelles informations et informations sur pratiquement n'importe quel type de données non structurées dans votre environnement Azure Native Qumulo.
Cas d'usage
Nous avons construit Qumulo pour faire sauter ces obstacles. Voici comment . . .
Fabrication moderne
Les caméras d’usine placées partout capturent toutes sortes d’informations lors des opérations de fabrication automatisées en temps réel. Tout cela est agrégé en permanence sur le stockage local. Pour des objectifs avancés (par exemple, détection automatisée des pannes), les opérations combinent les données de toutes les lignes de fabrication pour devenir la source des modèles de formation. Au fur et à mesure que les modèles mûrissent, ils sont repoussés dans chaque usine pour optimiser les opérations.
Véhicules autonomes
Les véhicules autonomes capturent en permanence des vidéos multispectres haute définition du monde réel. Cela commence par des centaines de véhicules d’essai, puis des milliers de véhicules expérimentaux et enfin par des millions de véhicules ordinaires. Les voitures téléchargent ces vidéos vers un emplacement central pour former les modèles à assister les conducteurs, activer le pilote automatique et faire des voitures autonomes une réalité. Les modèles d'inférence dérivés de ce qui précède sont repoussés aux véhicules de production. Ensuite, les modèles traitent les données en temps réel pour optimiser la conduite autonome.
Cybersécurité assistée par l'IA
Les professionnels Network SecOps consolident les journaux d’activité de centaines de milliers de périphériques réseau (à partir du cloud, sur site ou les deux). Cela constitue l’ensemble de données de formation permettant aux modèles de détecter les intrusions non autorisées sur le réseau. Les modèles d'inférence qui en résultent sont intégrés aux appareils réseau modernes, qui analysent les événements observés en temps réel pour détecter les intrusions non autorisées.
Ressources additionnelles
