Avec l’arrivée de l’intelligence artificielle en production, les entreprises découvrent que le prochain défi en matière de performance des infrastructures d’IA réside dans la plateforme de données elle-même. Si les GPU et le calcul accéléré alimentent les modèles d’IA, c’est la capacité à déplacer rapidement et de manière fiable des volumes massifs de données qui détermine en fin de compte l’efficacité de ces systèmes.
Les charges de travail d’entraînement, d’ajustement et d’inférence nécessitent un accès rapide à d’énormes volumes de données non structurées. De ce fait, le stockage objet s’impose de plus en plus comme la couche de données fondamentale des architectures d’IA modernes.
Cette étape importante témoigne d’une évolution plus large des infrastructures d’IA d’entreprise, où le stockage objet devient rapidement le socle de données principal des pipelines d’IA à grande échelle et des environnements de calcul accéléré par GPU. La certification est obtenue au niveau Fondation, qui valide les plateformes de stockage pour des charges de travail d’IA évolutives jusqu’à 128 GPU.
HPE a annoncé aujourd’hui que le système de stockage HPE Alletra Storage MP X10000 a obtenu la certification NVIDIA-Certified Storage pour les systèmes orientés objet au niveau Foundation, devenant ainsi le premier système de stockage objet à atteindre ce cap.
L’obtention de la certification NVIDIA-Certified Storage, une première pour une plateforme de stockage objet, souligne le rôle crucial que joue désormais le stockage objet dans les architectures d’IA et confirme la pertinence de la conception de HPE Alletra Storage MP X10000 comme socle des plateformes de données d’IA d’entreprise.
Jim O’Dorisio
Vice-président senior et directeur général, Stockage, HPE
Validation pour l’infrastructure IA
Le programme NVIDIA Certified Storage atteste que les plateformes de stockage répondent aux exigences élevées de performance, de fiabilité et d’évolutivité nécessaires aux charges de travail d’IA et à l’intégration avec les environnements de calcul accéléré NVIDIA. La certification est obtenue au niveau Foundation, qui valide les plateformes de stockage pour les charges de travail d’IA évolutives jusqu’à 128 GPU.
Grâce à la certification NVIDIA Certified Storage Foundation, HPE Alletra Storage MP X10000 a été validé par NVIDIA pour fournir les performances requises par ces environnements d’IA. Des tests de performance et des tests fonctionnels approfondis ont confirmé sa disponibilité et sa fiabilité de niveau entreprise. Cette validation confirme que la plateforme peut alimenter efficacement les ressources de calcul accéléré en données, permettant ainsi aux entreprises d’accélérer l’entraînement des modèles, de réduire la latence d’inférence et d’améliorer l’utilisation globale des GPU.
Stockage objet conçu pour les pipelines de données IA
HPE Alletra Storage MP X10000 est spécialement conçu pour prendre en charge les environnements de données non structurées à grande échelle qui alimentent les charges de travail modernes d’IA et d’analyse.
Cette plateforme combine un stockage objet évolutif avec des fonctionnalités d’intelligence des données intégrées, permettant aux entreprises de :
Cette architecture permet aux entreprises de déployer une plateforme de données capable de répondre aux exigences d’échelle et de performance des infrastructures d’IA modernes.
Faire progresser l’écosystème des données d’IA
Cette certification témoigne de la collaboration continue entre HPE et NVIDIA pour accélérer chaque étape du cycle de vie des données d’IA. En combinant le stockage HPE Alletra MP X10000 avec les plateformes de calcul accéléré NVIDIA, les entreprises peuvent déployer une infrastructure d’IA reposant sur une base de stockage validée, conçue pour répondre aux exigences de performance et d’évolutivité des charges de travail d’IA en production.
Ces fonctionnalités s’appuient sur le portefeuille plus large NVIDIA AI Computing by HPE, qui intègre l’infrastructure HPE aux technologies de calcul, de réseau et logicielles accélérées de NVIDIA afin d’aider les entreprises à déployer, exploiter et faire évoluer leurs environnements d’IA plus rapidement et de manière plus fiable.
