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AI作业负载有两个至关重要的阶段:1.模型练习,算法依托很多数据集来学习识别形式。2.推理,经过练习的模型根据这些形式做出猜测。每个阶段对存储在布置规划、功能要求、以及数据拜访等方面的需求也不尽相同。
一家研究机构经过AI模型练习处理一切的范畴复杂问题,需求巨大多样的数据集,对AI模型进行相对有用练习。存储应具有大文件140GB/s的读带宽,还要有处理小碎文件的低延时IOPS。这种高功能关于加快AI练习至关重要,由于AI作业负载中会呈现典型密集型随机读/写。只要高效处理数据流,才或许正真的确保核算资源(如GPU)接连运转而没有推迟。
此外,存储处理方案要调配该研究机构的Lustre高功能并行文件体系,还需求4PB存储空间保存很多练习发生的冷数据。