Kiến Trúc Tham Chiếu Full Stack AI cho Training và Inference

Supermicro và Cloudian đã phát hành một tài liệu kiến trúc tham chiếu toàn diện, nhằm giải quyết một thách thức then chốt trong lĩnh vực AI hiện nay: làm thế nào để hạ tầng dữ liệu có thể bắt kịp với sức mạnh tính toán ngày càng lớn của GPU. Tài liệu này cho thấy cách lưu trữ dạng đối tượng (object storage) có thể thay thế hiệu quả cho các giải pháp lưu trữ dạng tệp đắt đỏ trong các tác vụ huấn luyện và suy luận AI/ML.

Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Tài Liệu Này?

Tài liệu này mô tả cách nền tảng lưu trữ dạng đối tượng HyperStore của Cloudian có thể mở rộng để hỗ trợ khối lượng công việc AI/ML trên hạ tầng máy chủ Supermicro kết hợp GPU NVIDIA. Giải pháp này vừa cung cấp hiệu năng cao, vừa đáp ứng khả năng mở rộng quy mô lớn với chi phí thấp hơn đáng kể so với các hệ thống lưu trữ truyền thống.

Những điểm nổi bật trong tài liệu bao gồm:

• Tích hợp GPUDirect Storage
  Giải thích cách Cloudian tận dụng công nghệ GPUDirect Storage của NVIDIA để truyền dữ liệu trực tiếp từ bộ lưu trữ đến bộ nhớ GPU thông qua RDMA, giúp tăng hiệu năng đáng kể nhờ bỏ qua điểm nghẽn CPU.

• Tối Ưu Hóa Khối Lượng Công Việc AI
  Mô tả chi tiết cách nền tảng hỗ trợ các giai đoạn khác nhau trong pipeline AI/ML – từ thu nạp dữ liệu, huấn luyện mô hình đến suy luận (inference).

• Kiến Trúc Có Khả Năng Mở Rộng Cao
  Bao gồm kết quả thử nghiệm hiệu năng khi mở rộng từ 32 node GPU (256 GPU) lên đến hơn 2.000 node GPU (16.000+ GPU).

• Thông Số Kỹ Thuật Phần Cứng
  Cấu hình chi tiết của máy chủ lưu trữ Supermicro AS-2115HS-TNR sử dụng SSD NVMe Micron 6500 ION để tối ưu hiệu năng.

• Kiến Trúc Mạng
  Cấu hình mạng NVIDIA Spectrum-X đảm bảo lưu lượng dữ liệu được truyền tải tối ưu trong các khối lượng công việc AI.

Tài liệu cũng chỉ ra cách các tổ chức có thể đạt được các tính năng lưu trữ cấp doanh nghiệp như quản lý dữ liệu tập trung, bảo mật, đa người dùng (multi-tenancy), quản lý metadata và khả năng tích hợp với đám mây – tất cả mà vẫn giữ được hiệu suất cao cần thiết cho các workload tăng tốc GPU.

Vì Sao Tài Liệu Này Quan Trọng Cho Hạ Tầng AI Của Bạn?

Cách tiếp cận truyền thống trong lưu trữ AI thường yêu cầu các hệ thống file chuyên biệt và đắt đỏ, hoặc quy trình phức tạp khi cần sao chép dữ liệu từ nơi lưu trữ dung lượng lớn sang nơi lưu trữ hiệu năng cao. Tài liệu này chứng minh rằng một nền tảng lưu trữ đối tượng duy nhất có thể:

• Loại bỏ hoàn toàn một tầng lưu trữ

• Đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu

• Giảm chi phí

• Vẫn đảm bảo hiệu năng cao cho các workload AI khắt khe nhất

Tải Về Tài Liệu Kiến Trúc Tham Chiếu Ngay Hôm Nay

Nếu bạn đang xây dựng hoặc tối ưu hạ tầng AI, tài liệu này sẽ mang đến những góc nhìn giá trị giúp bạn thiết kế một kiến trúc dữ liệu hiệu quả hơn và tiết kiệm hơn.

Tải ngay: “Kiến trúc tham chiếu nền tảng dữ liệu lưu trữ đối tượng cho nền tảng GPU NVIDIA từ Supermicro” để khám phá cách bạn có thể chuyển đổi hạ tầng dữ liệu AI và đảm bảo GPU luôn được cung cấp dữ liệu đúng lúc với tốc độ cần thiết. Liên hệ với CSC Distribution để biết thêm chi tiết về các công nghệ mới nhất !