WekaIO Matrix - Storage für AI und Deep Learning

WekaIO im Überblick

  • Skalierung von Speicherclustern für maximale GPU-Auslastung
  • für KI- und Deep-Learning-Anwendungen mit sehr hohem Datendurchsatz
  • über 10 GB/s an einen einzelnen GPU-Client
  • vier Knoten in einem Server-Gehäuse (min. 8 Knoten)
  • paralleles und verteiltes Dateisystem (für Daten und Metadaten)
  • nahezu unbegrenzte Kapazitätsskalierung
  • automatisches Tiering auf S3 Objekt Storage

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Produktinformation

Moderne Analyseplattformen sindGPU-intensiv und benötigen große Datensätze, um den Trainings- oder Analysesystemen ein Höchstmaß an Genauigkeit zu bieten. Sie erfordern auch eine Speicherinfrastruktur mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz, um sicherzustellen, dass ein GPU-Cluster vollständig mit so vielen Daten gesättigt ist, wie die Anwendung benötigt.
Typische Datensätze können von Terabyte bis zu Dutzenden von Petabyte reichen, und das Datenzugriffsmuster für jede Epoche ist einzigartig und unvorhersehbar. Dies erfordert eine Dateninfrastruktur, die sofort und konsistent große Mengen an zufälligen Daten in Echtzeit an mehrere GPU-Knoten weiterleiten kann, die alle aus einem einzigen gemeinsamen Datenpool stammen.
WekaIO Matrix ist das weltweit schnellste und skalierbarste Dateisystem für diese datenintensiven Anwendungen, egal ob in Räumlichkeiten oder in der Public Cloud. Es hat eine skalierbare Leistung von über 10 GByte pro Sekunde Bandbreite für einen einzelnen GPU-Knoten bewiesen und liefert 10x mehr Daten als NFS und 3x mehr als eine lokale NVMe SSD.
EUROstor bietet diese Lösung in Servergehäusen an, die jeweils vier Knoten enthalten. Zwei dieser Systeme (insgesamt 8 Knoten) sind minimal erforderlich.

Modellübersicht

WekaIO Storage Cluster
pdf-Angebot
SPEZIFIKATIONEN:
Minimale Knoten-Anzahl 8
Server Standardserver mit 4 Knoten auf 2 HE, Intel-Architektur
Netzwerk-Interface 10, 25, 40, 50 oder 100 Gbit Ethernet (mehrere Ports nach Bedarf)
Software WekaIO Matrix
weitere Details zur Software s. Datenblatt