Éliminer les goulots d'étranglement des données GPU avec Elastic NVMe

Table of Contents

1. Les bases de l'utilisation d'Elastic NVMe pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU
   1. Introduction
   2. Les défis liés au traitement des données GPU
2. Les tendances du marché et l'évolution des besoins en stockage
   1. Evolution des besoins de stockage entre les secteurs d'activité
   2. Les exigences croissantes des centres de données haute performance
3. Les exigences clés pour le stockage GPU
   1. Partage de la capacité NVMe entre les serveurs GPU
   2. Ajout de capacité NVMe locale
   3. Évolutivité linéAire des performances et des capacités
   4. Support des workflows AI existants
4. Elastic NVMe : la solution pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU
   1. Présentation d'Elastic NVMe
   2. Fonctionnement d'Elastic NVMe
   3. Les avantages uniques d'Elastic NVMe
5. Études de cas et architectures de référence
   1. Extension de stockage pour les systèmes GPU
   2. Stockage partagé à grande échelle pour centres de données
6. Solutions clés en main et options de stockage abordables
   1. Expansion de stockage économique
   2. Solutions quad-nodes pour une capacité élevée et des performances optimales
7. Conclusion
   1. Les avantages d'Elastic NVMe pour l'élimination des goulots d'étranglement des données GPU

Les bases de l'utilisation d'Elastic NVMe pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU

Introduction

Bienvenue dans le premier séminaire de l'année 2020 sur l'utilisation d'Elastic NVMe pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU. Au cours de ce séminaire, nous vous présenterons une solution innovante qui permet de résoudre les défis liés au traitement des données GPU et d'optimiser les performances des infrastructures d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Nous avons le plaisir d'accueillir deux experts du domaine, Adam de Advanced HPC et Joe de Exelero, qui nous parleront de leurs vastes expériences dans la mise en place de solutions de stockage extensibles pour les infrastructures d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique.

Les défis liés au traitement des données GPU

Avant de plonger dans la solution, il est important de comprendre les défis auxquels sont confrontées les infrastructures de données GPU actuelles. Les GPU offrent une puissance de traitement parallèle exceptionnelle, mais ils sont souvent confrontés à des limitations de stockage local. En effet, les serveurs GPU ont une capacité de stockage limitée, ce qui pose problème lorsque les charges de travail nécessitent un traitement de grandes quantités de données. On parle alors de "goulots d'étranglement des données GPU".

Les tendances du marché et l'évolution des besoins en stockage

Evolution des besoins de stockage entre les secteurs d'activité

Auparavant, les besoins en stockage variaient considérablement d'un secteur d'activité à l'autre. Par exemple, le stockage d'entreprise était très différent du stockage HPC (High Performance Computing) ou du stockage cloud. Le cloud computing a également introduit de nouveaux besoins en matière de stockage haute performance. Aujourd'hui, ces différences tendent à disparaître et les exigences de stockage sont de plus en plus similaires dans tous les secteurs d'activité.

Les exigences croissantes des centres de données haute performance

Le secteur de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de l'IA est en pleine croissance et les charges de travail associées deviennent de plus en plus exigeantes en termes de traitement des données. Les centres de données doivent être en mesure de traiter de grandes quantités de données en un minimum de temps pour assurer des performances optimales. C'est pourquoi il est essentiel de résoudre les goulots d'étranglement des données GPU.

Les exigences clés pour le stockage GPU

Partage de la capacité NVMe entre les serveurs GPU

L'une des principales exigences en matière de stockage GPU est la possibilité de partager la capacité NVMe entre plusieurs serveurs. Cette fonctionnalité permet d'optimiser l'utilisation des ressources de stockage et d'améliorer les performances globales du système.

Ajout de capacité NVMe locale

Une autre exigence clé est la possibilité d'ajouter de la capacité NVMe locale aux serveurs GPU. Comme mentionné précédemment, les serveurs GPU ont souvent une capacité de stockage limitée, ce qui peut entraîner des goulots d'étranglement lors du traitement de grandes quantités de données. L'ajout de capacité NVMe locale permet de résoudre ce problème et d'améliorer les performances des infrastructures GPU.

Évolutivité linéaire des performances et des capacités

Il est essentiel de disposer d'une solution de stockage qui permet une évolutivité linéaire des performances et des capacités. Cela signifie que les performances et les capacités de stockage peuvent être augmentées de manière proportionnelle, sans impacter les ressources de traitement des GPU ou des CPU. Cette fonctionnalité permet d'optimiser les performances globales du système et de répondre aux exigences croissantes des charges de travail intensives.

Support des workflows AI existants

Enfin, il est crucial que la solution de stockage GPU soit entièrement compatible avec les workflows AI existants. Cela permet de minimiser les perturbations lors de la mise en place de la solution et d'assurer une transition fluide vers une infrastructure de stockage optimisée.

Elastic NVMe : la solution pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU

Présentation d'Elastic NVMe

Elastic NVMe est une solution innovante qui permet de résoudre les problèmes de goulots d'étranglement des données GPU en offrant une capacité de stockage extensible et des performances optimales. Grâce à Elastic NVMe, il est possible de partager la capacité NVMe entre plusieurs serveurs GPU et d'ajouter de la capacité NVMe locale, tout en maintenant des performances élevées et une latence minimale.

Fonctionnement d'Elastic NVMe

Elastic NVMe fonctionne en utilisant une couche logicielle appelée NVMe Mesh, qui abstrait la capacité des périphériques NVMe et crée un pool de capacité NVMe extensible. Ce pool peut ensuite être utilisé pour créer des volumes logiques qui sont accessibles par les applications GPU via un système de fichiers en bloc ou parallèle. Cette architecture permet de résoudre les goulots d'étranglement des données GPU en offrant une capacité de stockage partagée et optimisée pour les charges de travail intensives.

Les avantages uniques d'Elastic NVMe

Elastic NVMe offre de nombreux avantages uniques pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU. Parmi ces avantages, on peut citer le partage de capacité NVMe entre les serveurs GPU, l'ajout de capacité NVMe locale, l'évolutivité linéaire des performances et des capacités, ainsi que la compatibilité avec les workflows AI existants. Grâce à ces fonctionnalités, Elastic NVMe permet d'optimiser les performances des infrastructures GPU et de répondre aux exigences croissantes des charges de travail intensives.

Études de cas et architectures de référence

Extension de stockage pour les systèmes GPU

Une étude de cas intéressante concerne une entreprise qui utilise l'IA pour améliorer sa valeur commerciale. Ils ont commencé avec un seul serveur GPU, mais ont rapidement réalisé que la capacité limitée de ce serveur ne serait pas suffisante pour répondre à leurs besoins de traitement des données. Ils ont donc opté pour une solution basée sur Elastic NVMe qui leur permet de disposer de centaines de téraoctets de capacité externe NVMe offrant des performances similaires à celles d'un stockage local.

Stockage partagé à grande échelle pour centres de données

Une autre étude de cas concerne un organisme gouvernemental spécialisé dans la recherche scientifique et technologique. Ils ont fait l'acquisition de plusieurs serveurs GPU pour l'apprentissage en profondeur, mais ont rapidement réalisé qu'ils devaient faire face à des problèmes de capacité de stockage pour leurs ensembles de données de plus de 100 téraoctets. Grâce à Elastic NVMe, ils ont pu déployer une solution de stockage partagé à grande échelle, offrant des performances exceptionnelles et réduisant considérablement les temps de formation de leurs modèles.

Solutions clés en main et options de stockage abordables

Expansion de stockage économique

Pour répondre aux besoins de stockage des infrastructures GPU tout en respectant un budget limité, une solution d'expansion de stockage économique est disponible. Cette solution permet d'obtenir des performances élevées avec seulement quatre disques NVMe, à un coût inférieur à 2 500 euros.

Solutions quad-nodes pour une capacité élevée et des performances optimales

Pour les infrastructures nécessitant une capacité de stockage élevée et des performances optimales, les solutions quad-nodes sont recommandées. Ces solutions offrent jusqu'à 245 téraoctets de stockage NVMe pour moins de 100 000 euros, ce qui les rend extrêmement abordables pour les entreprises souhaitant tirer pleinement parti de leurs systèmes GPU.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les bases de l'utilisation d'Elastic NVMe pour éliminer les goulots d'étranglement des données GPU. Nous avons abordé les défis auxquels sont confrontées les infrastructures GPU actuelles, les tendances du marché en matière de stockage et les exigences clés pour le stockage GPU. Nous avons également présenté la solution Elastic NVMe, ses avantages uniques et ses cas d'utilisation dans différents secteurs d'activité. Enfin, nous avons discuté des solutions clés en main et des options de stockage abordables disponibles pour les infrastructures GPU.

N'oubliez pas de vous inscrire à notre prochain séminaire en ligne sur l'état de l'art du stockage en 2020, animé par notre PDG Lee Ogal, qui aura lieu le 30 mars. Nous vous remercions de votre participation et nous espérons vous revoir bientôt !