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L’archiviazione è una componente importante alla base dell’intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie emergenti, con simili esigenze dell’infrastruttura, secondo Robert Lee, vice president e chief architect di Pura Conservazione, e, pertanto, deve essere incluso in discussioni su tali tecnologie.
Lee ha detto di ZDNet che significativi avanzamenti nella tecnologia, in particolare intorno parallelisation, di calcolo e di rete — enable nuovi algoritmi di applicare una maggiore potenza di calcolo rispetto ai dati.
“Storicamente, il limite alla quantità di dati che è stato in grado di essere elaborati, il limite di quanto insight siamo stati in grado di raccogliere dati è stato un collo di bottiglia da stoccaggio della capacità di mantenere il calcolo della fed”, ha detto Lee, che ha lavorato precedentemente in Oracle prima di entrare in Puro Storage nel 2013.
“Da qualche parte intorno agli inizi del 2000, la parte hardware di elaborazione, Cpu ha iniziato sempre più in parallelo. E ‘ iniziato facendo multi-socket architetture, hyper threading multi-core. Fast-forward di un paio di anni al di là, applicazioni, software ha iniziato sempre più in parallelo. Cose come il calcolo distribuito, sistemi scale-out, parallelisation iniziato diventando sempre più diffuso.”
Imprese sempre più conto che la creazione del più grande cluster di calcolo non genera risultati migliori, perché il calcolo aggiuntivo hardware appena si siede a guardare dietro di archiviazione, ha detto Lee.
“Non è stato fino a quando siamo usciti con FlashBlade che lo storage è stato in grado di tenere il passo con quello parallelismo”, ha affermato.
In molti modi, l’hardware progressi che hanno consentito di tecnologie emergenti come l’IA, in modo da prendere la strada è solo un’altra forma di calcolo parallelismo, Lee aggiunto.
“Vediamo di archiviazione di essere in grado di prevedere che il parallelismo e la quantità di prestazioni e di larghezza di banda come un fattore chiave per lo spostamento di dati per calcolare auto approfondimenti utili,” ha detto.
Dopo tutto, secondo Lee, alcune delle sfide più grandi imprese si trovano ad affrontare oggi sono circa accumulando grandi set di dati e l’alimentazione in di calcolo per l’analisi e il riconoscimento di pattern.
“Fondamentalmente, la più varia serie di dati che è possibile fornire in sistemi di intelligenza artificiale, machine learning e di formazione, i risultati migliori si sta andando ad ottenere … in ogni spazio, sia esso autonomo di guida, l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento facciale,” ha detto.
Lee ha detto precedente, sistemi di stoccaggio sono stati progettati intorno alla fisica di supporto rotante.
“Si tratta per noi di essere [soprattutto] true nel file oggetto e non strutturati spazio dove, storicamente, la performance che è stato in attesa di essere sbloccato, infatti, è stato intrappolato dietro di software,” ha detto.
Tuttavia, l’hardware è solo una componente di sfida, ha detto Lee. La sfida della costruzione di archiviazione ad alte prestazioni, sistemi che funzionano con il flash è davvero uno che deve essere risolto utilizzando il software.
“La rimozione di tutti i componenti aggiuntivi che si trova in genere all’interno di un SSD e direttamente la scrittura di software per lavorare con l’hardware che ci sta dando accesso diretto a quelle dei chip flash, ci ha permesso di guidare molto meglio le prestazioni così come molto meglio la longevità e l’efficienza del flash uso,” ha detto.
“È necessario per la progettazione di sistemi software, è necessario ripensare a come controller di archiviazione software è scritto per che media. Le caratteristiche e le prestazioni che siamo in grado di guidare i nostri prodotti … c’è una delicata danza e la stretta integrazione tra il software che è costruito appositamente per la media e hardware [progettata] per accelerare il software.”
Senza hardware di storage e software di lavorare in tandem, i dati non possono essere utilizzati per il loro pieno effetto. Questo è particolarmente importante perché i sistemi di intelligenza artificiale e molte altre tecnologie emergenti dipendono dall’effettivo utilizzo dei dati, secondo Lee.
Inoltre, ha detto che se i dati di sostituire il petrolio come risorsa più preziosa del mondo, i dati più petrolio (crude oil), che ha bisogno di essere raffinato.
Si tratta di imprese che sono in grado di “affinare” i dati applicando una combinazione di moderno e di elaborazione, storage, networking e tecnologie di analisi per estrarre spunti fuori dei dati che sarà in grado di rimanere davanti al gioco, ha detto Lee.
Uno di Pura Archiviazione clienti autonoma di guida, fornitore di tecnologia di Zenuity, una joint venture tra Volvo e Autoliv. L’impresa impresa di stoccaggio ha aiutato Zenuity costruire un’architettura di riferimento e produzione di machine learning pipeline per alcuni dei suoi autonoma di guida modelli.
Zenuity distribuito FlashBlade unità, al fianco di Nvidia DGX formazione di server e un numero di nodi di calcolo per unità di questo gasdotto, che include l’impostazione di base circa la raccolta dei dati e di gestione.
“Hanno bisogno di mantenere quelle Gpu alimentati con dati e FlashBlade è in grado di offrire una sufficiente larghezza di banda e prestazioni per mantenere quelle Gpu fed e per mantenere il loro apprendimento automatico ricercatori efficiente e occupato,” ha detto Lee.
All’inizio di quest’anno, Puro Storage ha annunciato il lancio di un 75-lama flash, sistema che funziona come una unità, con un numero di aggiornamenti software. Puro sistemi connessi alla sua Pure1 cloud e raccogliere 1 miliardo di punti di dati, un giorno, più di 7 pb di dati di telemetria, e migliaia di collegato matrici. Questo sensore di rete fornisce i dati di un nuovo Pure1 globale dashboard che aggrega informazioni su un array di archiviazione della flotta.
Puro Storage inoltre lanciato Meta, un progetto globale di intelligenza predittiva di sistema, che può essere utilizzato per gestire, analizzare e supportare le sue matrici. La società VP Product Matt Kixmoeller detto in precedenza Meta è davvero “un’evoluzione della piattaforma IoT abbiamo costruito fin dal primo giorno, visto che tutti i nostri sistemi aveva chiamata casa di sensori”.
Meta è anche una realizzazione che la macchina di apprendimento ha a che fare il sollevamento di carichi pesanti quando si tratta di comprendere prestazioni del carico di lavoro, con Kixmoeller dicendo che la digestione di migliaia di misurazioni per prevedere i carichi di lavoro è il “perfetto problema per l’apprendimento automatico, dal momento che AI può eseguire scenari”.
“Machine learning è il grande uso caso di guida di flash adozione”, ha detto nel mese di giugno.
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