Velocidade impulsionada por IA com um orçamento de armazenamento de objetos
Desempenho de nível NVMe ao custo do armazenamento de objetos. O Qumulo NeuralCache utiliza um sistema de cache preditivo baseado em aprendizado de máquina para oferecer acesso rápido aos dados com baixa latência, ao mesmo tempo em que reduz os custos da API da nuvem em até 99%.
O Qumulo NeuralCache elimina as restrições de largura de banda e distância — acelerando os prazos, simplificando a colaboração global e, ao mesmo tempo, reduzindo os custos com a nuvem.
Armazenamento em cache preventivo
Antecipa e armazena dados em cache antes que sejam necessários, a fim de eliminar a latência.
Precisão da inferência
Oferece previsões altamente precisas ao aprender com os padrões de acesso a dados do mundo real.
Custo total de propriedade (TCO) mais baixo
Elimine a replicação na maioria dos fluxos de trabalho e reduza as taxas de API na nuvem em 95% ou mais.
Acesso remoto, desempenho local
Leia, modifique e utilize dados remotos com latência do nível do NVMe.
Redução nos custos das GPUs para IA
Mantém as GPUs em plena utilização, minimizando os tempos de espera dos dados.
Mais dados, menos data center
Reduz o espaço ocupado pelo hardware e o consumo de energia por meio de um acesso mais inteligente aos dados.
Conheça o futuro do desempenho inteligente de dados.
Transforme o armazenamento de objetos em uma base de alto desempenho para suas cargas de trabalho mais críticas com o Qumulo NeuralCache.
Principais diferenciais e resultados para os clientes
Os sistemas de cache tradicionais dependem de heurísticas do tipo “mais recentemente usado” (MRU) ou “menos recentemente usado” (LRU), que não conseguem acompanhar as complexas cargas de trabalho não lineares de IA, análise de dados e mídia. O NeuralCache é treinado com dados de telemetria de mais de 32 trilhões de transações de arquivos do mundo real. Ele utiliza um “gêmeo digital” para antecipar seus padrões de acesso e pré-carrega os blocos de dados exatos de que você precisa na DRAM local ou no NVMe antes que seus aplicativos os solicitem. Essa inteligência proativa alcança consistentemente taxas de acerto de cache acima de 96%.
Descubra o segredo definitivo para o armazenamento em nuvem. O NeuralCache oferece desempenho NVMe local em menos de um milissegundo para suas cargas de trabalho ativas mais exigentes, enquanto seus dados persistentes ficam armazenados com segurança em um armazenamento de objetos altamente durável e de baixo custo. Você não precisa mais pagar por uma capacidade all-flash cara apenas para obter desempenho de ponta.
As faturas de armazenamento em nuvem costumam ser inflacionadas por taxas ocultas de transações GET e PUT. Ao atender à grande maioria das leituras localmente e agregar, compactar e comprimir de forma inteligente as gravações antes de enviá-las ao armazenamento de objetos, o NeuralCache pode reduzir os altos custos das APIs em nuvem em até 99%. Isso transforma as taxas variáveis das transações de API em um erro de arredondamento previsível.
Pare de desperdiçar recursos de TI gerenciando o desempenho do seu armazenamento. O NeuralCache opera de forma totalmente automática e se adapta dinamicamente. Se um aplicativo mudar sua direção de leitura, alterar a concorrência ou trocar de arquivos, a inteligência do sistema se ajusta imediatamente — sem necessidade de dimensionamento manual do cache, fixação de dados ou ajustes específicos para o fluxo de trabalho.
Ao prever e buscar apenas os intervalos específicos de dados de que suas aplicações precisam — em vez de transferir arquivos inteiros e volumosos —, o NeuralCache reduz o tráfego desnecessário na WAN e as taxas de saída em mais de 30% para equipes distribuídas globalmente.
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Perguntas frequentes
Não, o NeuralCache está integrado à plataforma Qumulo e não é um recurso cobrado separadamente.
Sim, alguns fluxos de trabalho terão um aumento de velocidade maior do que outros, mas o NeuralCache melhorará o desempenho de todos os fluxos de trabalho.
Em um fluxo de trabalho tradicional baseado em arquivos, você teria que esperar que um arquivo ou projeto inteiro fosse baixado do armazenamento remoto antes de poder começar a trabalhar. Imagine reproduzir um vídeo de vários GB e ter que esperar que ele seja baixado inteiro antes de clicar no play. Com o Qumulo NeuralCache, transferimos de forma inteligente pequenas partes do sistema de arquivos para sua nuvem local ou cluster no local à medida que você as utiliza. O NeuralCache prevê com eficácia quais blocos provavelmente serão necessários em seguida e traz esses dados antes mesmo de você solicitá-los. Se você mudar o que está fazendo — por exemplo, avançando rapidamente em um arquivo de vídeo —, o NeuralCache se adaptará rapidamente aos seus novos padrões e buscará os dados relevantes para o seu trabalho atual.
O NeuralCache reduz as taxas ao atender à grande maioria das solicitações de leitura diretamente do cache local, evitando efetivamente solicitações GET onerosas ao armazenamento de objetos. No que diz respeito à gravação, o sistema agrega, compacta e comprime novas modificações de dados em objetos maiores e altamente eficientes antes de enviá-los ao armazenamento de objetos. Esse processo pode agrupar centenas de operações de gravação individuais em uma única solicitação PUT, reduzindo os custos gerais da API em até 99%.
Para IA, o NeuralCache permite pipelines sem cópia, nos quais os modelos podem receber dados diretamente do namespace com latência inferior a um milissegundo, resultando em tempos de início de tarefas mais rápidos e desempenho de treinamento altamente consistente. Para efeitos visuais (VFX) e produção de mídia, o sistema pré-carrega proativamente ativos essenciais (como filmagens brutas, texturas e arquivos de projeto), o que proporciona uma reprodução de mídia fluida, elimina atrasos na navegação pela linha do tempo e evita picos de latência durante a edição e a renderização.
Em vez de esperar que um aplicativo solicite dados, o NeuralCache utiliza modelos preditivos de aprendizado de máquina treinados com trilhões de transações de arquivos do mundo real. Ele emprega um “gêmeo digital” atualizado continuamente para analisar o comportamento do aplicativo em tempo real, os layouts dos arquivos e os padrões de acesso. Ao combinar esses sinais com pontuação de prioridade de curto e longo prazo, o sistema antecipa com precisão quais dados serão necessários em seguida e os pré-baixa proativamente em caches locais de alto desempenho (como NVMe e DRAM) antes mesmo que a solicitação seja feita.