NetApp ha introdotto l’architettura NetApp Ontap AI, che integrando i supercomputer Nvidia DGX e lo storage cloud connected all-flash NetApp A800 accelera e scala la pipeline dei dati per azioni di deep learning.
L’iniziativa ha il fine di aiutare le aziende ottenere un vero impatto di business con l’intelligenza artificiale.
Nonostante molte realtà stiano adottando nuove piattaforme, strumenti e pratiche di intelligenza artificiale, molte on hanno il controllo sui loro data store per assicurare che dati completi, correnti e accessibili siano disponibili per azioni di deep learning.
Il successo in questi casi, infatti, dipende da un approccio di business ai dati: per essere efficaci le organizzazioni devono dare priorità alla visibilità e al controllo dei loro dati, come di dice, dall’edge, al core, al cloud.
I modelli e i workload dell’intelligenza artificiale non sono facili da implementare, pertanto l’architettura NetApp Ontap AI, alimentata da Nvidia va nella direzione di fare superare gli ostacoli all’implementazione, semplificndo ed accelerando la data pipeline per il deep learning.
Sfruttando il Data Fabric di NetApp, Ontap AI dà alle imprese la possibilità di creare una data pipeline ininterrotta, che copre dall’edge al core al cloud.
Questa pipeline integra fonti di dati eterogenee, dinamiche e distribuite, con controllo e protezione completi. Con la potenza di calcolo e la sua capacità, Ontap AI elimina i colli di bottiglia nelle prestazioni e consente un accesso sicuro e senza interruzioni ai dati provenienti da molteplici fonti e in diversi formati.
Ontap AI è un’infrastruttura congiunta di NetApp e Nvidia che combina soluzioni GPU, i sistemi flash e software connessi al cloud.
Le funzionalità e i benefici includono semplicità nel deployment, scalabilità (le organizzazioni alle prime armi con il deep learning possono iniziare con una configurazione 1:1 e, con la crescita dei dati, scalare fino ad una configurazione 1:5), sicurezza tramite un design ad alta disponibilità con connessioni storage, network e server ridondanti.
