KI und sich wandelnde Speicheranforderungen
Anpassung von Speicherlösungen an die Anforderungen KI

Anpassung von Speicherlösungen an die Anforderungen KI

Bewältigung der Herausforderungen bei KI durch skalierbare, leistungsstarke Lösungen

Wie Datenbewegung und Speicherplanung zu den entscheidenden Faktoren in KI für Unternehmen werden

Anpassung von Speicherlösungen an die Anforderungen KI

Bewältigung der Herausforderungen bei KI durch skalierbare, leistungsstarke Lösungen

Wie Datenbewegung und Speicherplanung zu den entscheidenden Faktoren in KI für Unternehmen werden
KI-Fabriken von Supermicro und NVIDIA sind komplette, schlüsselfertige Lösungen, die entwickelt wurden, um die Bereitstellung von Unternehmens-KI im großen Maßstab zu vereinfachen und eine schnellere Inbetriebnahme sowie Umsatzgenerierung ermöglichen. Diese End-to-End-KI-Infrastrukturlösungen kombinieren hochleistungsfähiges GPU-Compute, KI-Software, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und skalierbaren Speicher, um Rechenzentrums-taugliche KI-Workloads zu beschleunigen.
Supermicro BigTwin® bietet maximale Rechen- und Speicherdichte bei hoher Energieeffizienz, was es zu einer überzeugenden Wahl für moderne Workloads macht, die Skalierbarkeit, Flexibilität und Leistung in energiebegrenzten Umgebungen erfordern.

SteelDome auf Supermicro BigTwin® bietet einen validierten, hochdichten Pfad zu moderner Infrastruktur – der Speicher, Virtualisierung und Orchestrierung in einer einzigen Plattform vereint. Entwickelt für Skalierbarkeit ohne störende Migrationen und gebaut, um leistungsintensive Workloads mit hoher Ausfallsicherheit zu unterstützen, ermöglicht die Kombination aus cluster-first Software und cluster-freundlicher BigTwin Hardware Kunden, schnell bereitzustellen, zu betreiben und sicher zu skalieren.

xiNAS ist Xinnors Hochleistungs-NFS-Serverlösung, die für KI, HPC und andere durchsatzintensive Umgebungen entwickelt wurde. Dieses Dokument präsentiert eine Validierung von xiNAS auf einem Supermicro NVMe-Server, die dessen Leistung und Ausfallsicherheit in Multi-Client- und Multi-Server-Szenarien, einschließlich degradierter und Wiederherstellungszustände, demonstriert.

Supermicros Portfolio umfasst mehrere Hochleistungs-Speicherplattformen, die speziell für KI-Workloads auf Objektspeicher entwickelt wurden und den hohen Durchsatz sowie die geringe Latenz liefern, die sowohl für Inferenz als auch für Training erforderlich sind.

In diesem Lösungsüberblick beschreiben wir einen Hochleistungs-Speichercluster, der speziell für die anspruchsvollsten KI-Trainings- und Inferenz-Workloads entwickelt wurde, die über ein Ethernet-Netzwerk ausgeführt werden. Die Schlüsselkomponenten der Speicherarchitektur umfassen Supermicros Petascale-Server, ausgestattet mit Micron E3.S NVMe, verbunden über NVIDIA Spectrum-X Ethernet.

Supermicro X14 Systeme liefern herausragende Speicherleistung und Energieeffizienz für optimale Speicherlösungen in KI, HPC und kritischen Unternehmensanwendungen.

Wir stellen Ihnen vier unverzichtbare Speicherlösungen für KI in Unternehmen vor. Erfahren Sie, wie Sie Data Lakes (zur Aggregation von Unternehmensdaten) und Lakehouses (zur Durchführung von Analysen) richtig dimensionieren, um im KI erfolgreich zu sein.

Supermicro und DDN haben zusammengearbeitet, um den Enterprise KI HyperPOD zu entwickeln, eine schlüsselfertige Lösung für die KI-Inferenz und Retrieval-Augmented Generation (RAG) im Unternehmen.

STAC hat kürzlich ein STAC-M3™ Benchmark-Audit für eine Lösung durchgeführt, die das KDB+-Datenbanksystem nutzt, das auf sechs Supermicro Storage SuperServer SSG-222B-NE3X24R Servern fragmentiert ist. (ID: KDB250929)

KI/ML-Workloads erfordern extreme Leistung und kompromisslose Datenresilienz. Supermicro GPU-Server, gepaart mit Graid Technology’s SupremeRAID™ AE (KI Edition), bieten RAID-5-Schutz für NVMe-SSDs mit nahezu nativer Bandbreite, selbst bei KI-I/O-Mustern unter Verwendung von NVIDIA GPUDirect® Storage (GDS).

Da KI, Agentic KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Workloads immer komplexer und anspruchsvoller werden, ist die Leistung der zugrunde liegenden Speichersysteme von entscheidender Bedeutung. Um die GPUs voll auszulasten, muss der Speicher sowohl bei sequentiellen als auch bei zufälligen Operationen eine außergewöhnliche Leistung bieten. Mit ihrer hervorragenden Leistung sind NVMe-PCIe-Laufwerke ideal für unternehmenskritische Anwendungen.