人工智能存储-采用DDN和NVIDIA DGX SuperPOD打造效率极高的AI基础设施 缩短进入市场的时间

发布时间:

2022-09-19 00:00

  深度学习及依赖大量非结构化数据的人工智能(AI)应用,如自动驾驶汽车开发和自然语言处理等,面临着特别的挑战。NVIDIA DGX SuperPOD匹配 DDN A3I 存储系统能够提高20%的生产效率,同时,相比现有的传统IT基础设施或云端部署,还可以降低成本。

  越来越多的企业利用深度学习和 AI 从海量非结构化数据中挖掘业务价值。尽管有一些公司,如自动驾驶车辆公司和金融机构,已经将深度学习和 AI 作为其价值的核心,许多公司仍然在琢磨如何从他们的非结构化数据中提取价值,以及规划如何获取和分析新来源的数据。此外,更多的公司可能还在评估他们数据的潜在价值,还没有开始了解应该如何选择 AI 基础设施。

  用 AI 基础设施简化应用

  为了消除 AI 转型成功道路上的风险,企业应该在 AI 基础设施方面采取战略性方法。而战略方法会受到应用的性质、规模和时间线的影响,也受到数据的影响。关于数据以及数据将如何帮助你做出 AI 基础设施的选择,有以下几个基本问题:

  贵公司所需数据已经在公司内部可用了吗?正确的数据来源是什么?

  数据可访问吗?数据是集中式管理的吗?

  贵司已经建立了适当层级的数据治理了吗?

  数据集是相对较小的还是很大?

  贵司合适的员工可以通过合适的工具访问数据吗?

  贵司是否有合适的平台能效率高地处理数据?

  对于以上问题的回答将帮助你做出战略决策:是自己开发还是购买 AI 应用。您的决策将会影响到是在云端还是本地部署更为合适, 也将有助于您理解数据现有的瓶颈。

  DDN 的许多客户已经得出的结论是:由于 AI 应用是其业务的核心,本地部署基础设施是有效地管理他们的数据以及提高应用吞吐量的方式。通过提供很快的数据路径来实施 AI 应用,DDN 帮助客户无缝地从原型试验阶段进阶到生产阶段,从而帮助客户加快了数字化转型之路。

  选择 DDN A3I 存储解决方案匹配 NVIDIA DGX SuperPOD 系统,您可以从我们客户已有的 AI 应用经验中学习到很多东西。例如:客户现有的基础设施通常不能处理大规模模型所需要的数据。为了更轻松、更快地大规模部署 AI,那些刚开始AI 项目或者正在扩大 AI 项目的机构需要访问数量不断增加的优化工具和平台。DDN 为全球数千台 DGX 系统部署了存储系统,还通过多年来处理不同行业中多种多样的大型数据集磨炼了技能,选择 DDN 就是选择一家经验丰富且专业技能过硬的供应商。

  实施经过测试和验证的 AI 基础设施意味着企业可以把精力集中在实现 AI 成功的其他关键问题上,例如, 确保获取的数据充足且准确,应对员工中 AI 人才的缺口,确保 AI 流程就位并能够从您的数据中提炼出更大的价值。

 

了解更多关于DDN A3I存储系统:https://www.ddnstorage.com.cn/product_ai.html

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