Acelerando el rendimiento de almacenamiento con la red de NVIDIA

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Los desafíos de los centros de datos de IA
3. La asociación entre Nvidia y ddn
4. El hambre de datos de las GPUs
5. Aplicaciones de modelos de lenguaje grandes
6. Almacenamiento Remoto de alto rendimiento
7. Redes de Alta velocidad de Nvidia
8. Acceleración de almacenamiento con dpus
9. Software definido para almacenamiento
10. Integración de hardware y software
11. Dpu: procesador de alto rendimiento
12. El camino de los datos en los dpus
13. Aplicaciones de almacenamiento definido por software en dpus
14. Beneficios del uso de dpus en el almacenamiento
15. GDs: Acercamiento directo a almacenamiento
16. Implementación de GDs en las soluciones de ddn
17. Programa de socios de Nvidia
18. Conclusiones
19. Preguntas frecuentes (FAQ)

🚀 Los desafíos de los centros de datos de IA

En el mundo de la inteligencia artificial (IA), los centros de datos se enfrentan a desafíos únicos. Aunque los centros de datos de IA cuentan con potentes recursos de cómputo, como las unidades de procesamiento gráfico (GPUs), hay un elemento fundamental que estos equipos requieren para funcionar correctamente: los datos.

Imaginemos que las GPUs son adolescentes hambrientos, siempre ansiosos por más datos. Pero a diferencia de los hambrientos adolescentes, las GPUs necesitan una gran cantidad de datos y los quieren rápidos. Estamos hablando de conjuntos de datos que se miden en terabytes en lugar de megabytes o gigabytes. Esto se debe a que las GPUs cuentan con miles de núcleos de procesamiento, en comparación con los pocos núcleos de las CPUs.

Las aplicaciones de IA, como los modelos de lenguaje grandes, requieren cantidades masivas de datos para funcionar correctamente. Por ejemplo, hace tan solo cuatro años, un modelo de lenguaje grande necesitaba cientos de millones de parámetros. Pero hoy en día, ese número ha aumentado a billones de parámetros.

💡 Aplicaciones de modelos de lenguaje grandes

Los modelos de lenguaje grandes son muy populares en la actualidad. Estos modelos permiten a las máquinas comprender y generar texto. Sin embargo, para que estos modelos funcionen correctamente, necesitan una cantidad masiva de datos para entrenarse. Los modelos de lenguaje grandes requieren billones de parámetros para funcionar de manera óptima.

La asociación entre Nvidia y ddn aborda este desafío al proporcionar almacenamiento de red de alto rendimiento para centros de datos de IA. Ddn ofrece sistemas de almacenamiento remoto de alta velocidad y baja latencia, mientras que Nvidia brinda adaptadores de red y conmutadores de alto rendimiento que permiten el transporte rápido de datos hacia las GPUs.

Esta asociación no solo se limita al hardware. Ambas compañías han desarrollado soluciones de software, como el GPU Direct Storage (GDs), que permiten el movimiento eficiente de los datos desde el almacenamiento remoto hacia las GPUs, sin pasar por la CPU. Esto reduce la latencia y aumenta el rendimiento del sistema.

Con la integración de hardware y software, y el enfoque en el rendimiento máximo, la asociación entre Nvidia y ddn proporciona una solución completa y de alto rendimiento para los centros de datos de IA.

Pros:

• Solución completa de hardware y software.
• Alto rendimiento y baja latencia en el transporte de datos.
• Integración con los modelos de lenguaje grandes.

Contras:

• Requiere una compleja integración de sistemas.
• Puede ser costoso de implementar para algunos centros de datos.

En resumen, la asociación entre Nvidia y ddn es una respuesta efectiva a los desafíos de los centros de datos de IA. Con su enfoque en el rendimiento, almacenamiento remoto de alta velocidad y soluciones de software innovadoras, estas compañías están ayudando a impulsar el campo de la IA hacia nuevos horizontes.

FAQ

P1: ¿Cuáles son los desafíos de los centros de datos de IA? R1: Los centros de datos de IA se enfrentan al desafío de proporcionar a las GPUs una gran cantidad de datos de manera rápida y eficiente.

P2: ¿Qué son los modelos de lenguaje grandes? R2: Los modelos de lenguaje grandes son aplicaciones de IA que requieren billones de parámetros para funcionar correctamente.

P3: ¿Cuál es el beneficio de utilizar dpus en el almacenamiento? R3: Los dpus permiten el ahorro de ciclos de CPU y la protección de aplicaciones de software definido por almacenamiento contra posibles amenazas desde la CPU.

P4: ¿Cuál es la ventaja de la asociación entre Nvidia y ddn? R4: La asociación entre Nvidia y ddn proporciona una solución completa de hardware y software, con alto rendimiento y baja latencia en el transporte de datos.