Supermicro Open Storage Summit ’26

KI Die Speicherung von Inferenzdaten erfordert einen Kompromiss zwischen Leistung und Kosten. Um die angestrebte Leistung innerhalb des Budgetrahmens zu erreichen, sind sorgfältige Planung und die Auswahl der optimalen Speichertechnologie für jede Aufgabe notwendig. Die Kombination eines leistungsstarken parallelen Dateisystems mit All-Flash-Speicher und einer Objektspeicherebene, die primär auf Festplatten basiert, bietet sowohl hohe Leistung als auch optimierte Speicherkapazität. TCO Diese Session bringt führende Experten aus den Bereichen Datei- und Objektspeicherung, Flash-Speicher, Festplatten und CPUs von WEKA, Scality, Samsung Semiconductor, WD und anderen zusammen. Supermicro um zu beschreiben, wie alles in einer ausgeklügelten Lösung zusammenwirkt.

Während sie typischerweise gängige verwenden KI Hardware und Software sowie Branchen wie Finanzdienstleistungen, Life Sciences/Pharma und Fertigung haben spezifische Anforderungen, unter anderem hinsichtlich Reaktionszeiten, Daten und Arbeitsabläufen. In dieser Podiumsdiskussion mit DDN , Kioxia, WD und Supermicro Die Referenten untersuchen Finanzmarkttransaktionen und Genomik-Workflows als Beispiele dafür, wie die Software, SSD Und HDD Es werden Speichermedien sowie Systemanforderungen behandelt und Gemeinsamkeiten und Unterschiede herausgearbeitet.

Wie alle IT-Initiativen, KI Projekte erfordern Benutzerakzeptanztests, Integrationstests und die Bereitstellung. Bevor sie jedoch in Produktion gehen, müssen sie weitere Hürden überwinden, darunter Kosten- und Tokenökonomie, die Auswahl skalierbarer Infrastruktur, Datenverfügbarkeit, Zugriff und Governance sowie das Onboarding von Benutzern. Dieses Panel mit Nutanix, MinIO, PEAK:AIO und Supermicro Erörtert werden diese Herausforderungen und bietet auf Basis vergangener Implementierungen bewährte Vorgehensweisen an.

Neoclouds, die sich auf großflächige KI Workloads bieten die Skalierbarkeit von Hyperscalern bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer KI -spezifischer Fokus. Diese Session konzentriert sich darauf, wie Neoclouds differenzierte Dienste, Skalierbarkeit und Speicher bereitstellen, um die Kunden zu unterstützen KI Workloads. Vertreter von Crusoe erörtern gemeinsam mit Partnern, wie sich die Neocloud durch ihre Merkmale und Funktionen auszeichnet. Supermicro , VAST Daten und Kioxia.

Inferenz im großen Maßstab erfordert die Optimierung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkleistung. In dieser Sitzung erörtern die Referenten, wie IBM, Supermicro Kioxia kann eine hochgradig skalierbare Lösung bieten für KI Inferenz. Die Sitzung erklärt auch, warum KV-Cache und KI Datenplattformen (AIDP) sind entscheidend für die Verbesserung der Inferenzreaktionszeit und die Optimierung des Designs eines KI Fabrik. Und die Vorteile, die die kombinierte Lösung für die Verbesserung der Antwortzeiten bis zum ersten Token und die Optimierung des Daten- und Rechendesigns von AIDP mit sich bringt. Supermicro Flash-Speichersysteme.

Unternehmen verfügen häufig über eine Vielzahl voneinander isolierter, veralteter Speichersysteme. Die Erweiterung der Speicherkapazität erfordert entweder die Erweiterung dieser bestehenden Systeme oder den Aufbau einer neuen Infrastruktur. KI Es werden neue Anforderungen für die Integration bestehender Speichersysteme und Daten bei gleichzeitiger Erweiterung um speziell dafür vorgesehene Speicherkapazitäten eingeführt. In dieser Session werden Hammerspace, Sandisk und weitere Unternehmen vorgestellt. Supermicro Erörterung der Frage, wie bestehende und neue Kapazitäten mit aufkommenden Entwicklungen integriert werden können KI Arbeitsabläufe.

Agentic KI Für den großflächigen Einsatz wird ein hochkapazitiver Kontextspeicher mit geringer Latenz benötigt, um die im Inferenz-Workflow verwendeten Schlüssel-Wert-Cache-Daten (KV-Cache) zu speichern und abzurufen. Neue Speicherebenen und Architekturen wurden vorgeschlagen, um dieses Problem zu lösen, indem sie die erneute Verarbeitung von Inferenzabfragen mit dem Abruf zuvor berechneter Token in Einklang bringen. Diese neue Ebene, die zwischen den lokalen SSDs des GPU-Systems und dem Netzwerkspeicher positioniert ist, wird als „Kontextspeicher“ bezeichnet und ermöglicht die Speicherung langer Kontext-Token in einem großflächigen Speicherarray. Diese Sitzung mit VAST Daten, Solidigm und Supermicro beschreibt die Implementierung, die Verwendungsmöglichkeiten und die Kompromisse der Kontextspeicherschicht.

Data Lakes und Lakehouses haben eine neue Bestimmung gefunden in KI Über traditionelle Analysen und Data Warehousing hinausgehend, basieren moderne Data Lakes auf Objektspeicherinfrastruktur und verwenden branchenübliche Datenformate, um Interoperabilität zu gewährleisten. Die Transaktionsinfrastruktur von Data Lakehouses unterstützt ebenfalls KI Workflows werden nativ unterstützt, einschließlich Datenpipeline-Verarbeitung, Inferenz-Workloads und Kontextspeicherbereitstellung. Referenten von MinIO, AMD Und Supermicro erörtern Sie die sich wandelnden Rollen von Data Lakes und Lakehouses.

KI Datenplattformen stellen eine neue Kategorie von KI Infrastruktur, die die Vorverarbeitung von Unternehmensdaten übernimmt, einschließlich Datenerfassung, Normalisierung, Vektorisierung und Übergabe der Daten an das Unternehmen. KI Fabrik. Diese skalierbaren Systeme, die sowohl Datenmanagement als auch GPU-Infrastruktur integrieren, können klein für Arbeitsgruppen gestartet und mit steigendem Bedarf skaliert werden. Vorintegrierte Software und Hardware ermöglichen eine schnellere Bereitstellung vor Ort und Betriebsbereitschaft. Vorinstallierte Workflows für RAG, visuelle Suche und Dokumentenverarbeitung sowie weitere Funktionen bieten einen einfachen Einstieg für KI Experten von DDN Solidigm und Supermicro diskutieren KI Anwendungsfälle für Datenplattformen.

Die nächste Generation von Cloud-Speicher integriert lokale Edge-Dienste, die einen latenzarmen lokalen Speicherknoten bereitstellen, der zentral vom Cloud-Service-Provider (CSP) verwaltet werden kann. In dieser Session beschreibt der CSP Iron Mountain die nächste Phase von Iron Cloud, einschließlich einer lokalen Lösung für lokale Datensicherung und -wiederherstellung, die Daten zur Langzeitarchivierung auch an das Iron Cloud-Backend überträgt. Diese Lösung nutzt Scality-Objektspeicher und Supermicro Backend- und Edge-Systeme.

Unstrukturierte Daten machen 80–90 % der unternehmensspezifischen Daten aus. Die meisten Unternehmen speichern aufgrund der Kosten und des rasanten Datenwachstums nur 5 % der generierten Daten. KI Arbeitsabläufe, IoT-Sensoren und andere maschinell generierte Daten. Viele dieser Daten sind wertvoll für zukünftige Schulungen sowie für Compliance-Audits, Fehlersuche und das Verständnis. KI Die Aggregation, Normalisierung und Verarbeitung dieser Daten bildet die Grundlage für die Unternehmensausgaben. KI Implementierung. Führungskräfte von Cloudian, Hammerspace, Seagate und Supermicro Erörtern Sie bewährte Verfahren für die Verwaltung und Aufbewahrung dieser Daten.

Unternehmen KI insbesondere handlungsorientiert KI , wirft neue IT-Herausforderungen auf, darunter Datenverfügbarkeit und -governance, Hardware- und Softwareinfrastruktur, Bereitstellungsmodelle, Skalierung und Wirtschaftlichkeit sowie Betrieb. Diese Session mit Nutanix, AMD Und Supermicro bringt Experten zusammen in KI Infrastruktur aus Lösungs-, Silizium- und Systemperspektive, um On-Premise- und Hybrid-Bereitstellungsmodelle, Lösungsintegration und mehr zu diskutieren.