L'AI PER IL MONDO REALE È ARRIVATA

I Big Data rappresentano il fulcro della rivoluzione dell'AI. In uno scenario in cui il deep learning e i processori GPU stanno sostituendo gli approcci legacy, i tuoi dati richiedono una soluzione di storage di nuova generazione in grado di accelerare l'analisi delle informazioni.

Mai più colli di bottiglia per i dati

Risolvendo il problema rappresentato dal collo di bottiglia dei dati, che rallentava l'innovazione dell'intelligenza artificiale, Pure Storage ha ricevuto un ambito premio per la migliore innovazione nel settore dell'hardware AI nel 2017 e 2018.

La sempre maggiore richiesta di elaborazione dell’AI stimola l’adozione di nuove soluzioni di storage La sempre maggiore richiesta di elaborazione dell’AI stimola l’adozione di nuove soluzioni di storage

Realizza una training pipeline end-to-end

Il mondo reale è ricco di inconvenienti e problematiche inattese, proprio come il deployment dell'AI. I nostri esperti in campo di AI hanno sviluppato un manuale, partendo da esperienze di clienti reali, per consentire il deployment di un'infrastruttura AI all'avanguardia sin dal primo giorno.

FLASHSTACK™ PER AI: CONSOLIDA LA TUA PIPELINE DEI DATI

Il deployment di una piattaforma di AI end-to-end non deve essere complesso. Progettato da Pure Storage e Cisco, FlashStack per AI propone una soluzione integrata in grado di accelerare l’intera pipeline dei dati, dall’ingest all’ETL e dalla formazione del modello all’inferenza.

 Il rendering dei prodotti di FlashStack per AI  Il rendering dei prodotti di FlashStack per AI

VIENI A CONOSCERE L'INFRASTRUTTURA AI-READY

Pure Storage e NVIDIA hanno lanciato un'infrastruttura AI-ready in grado di fornire funzioni di IA scalabile per qualsiasi tipo di azienda. È veloce, semplice e a prova di futuro.



Cinque lezioni chiave per approfittare al meglio dell'AI

Pure Storage sviluppa AI per alcune delle più avanzate aziende del mondo, incluse società web-scale e brand automotive globali. Guarda il webinar per scoprire le best practice e gli errori da evitare per un corretto deployment dell'AI.

Il ciclo di vita dei tuoi dati AI

Il cuore pulsante dell'AI sono i dati. Dalla raccolta dei dati fino all'apprendimento di reti neurali, abbiamo scomposto la pipeline di dati AI per dimostrare quanto ogni singolo passaggio sia fondamentale e illustrare il posizionamento di ogni componente all'interno dell'infrastruttura. 

Il primo sistema di data storage del settore progettato per deep learning e AI

L'intelligenza artificiale è alimentata da parallel technologies, come il Deep Learning e le GPU, tuttavia nei sistemi di storage legacy continuano ad esistere numerosi colli di bottiglia. Passa a FlashBlade™: realizzato in modo funzionale all'intelligenza artificiale.

Storage realizzato su appositamente per soluzioni di intelligenza artificiale Storage realizzato su appositamente per soluzioni di intelligenza artificiale

Sostituisci i rack di storage legacy

Un fattore di forma 4U compatto capace di offrire le stesse performance di 10 rack di dischi legacy. FlashBlade tiene occupati i server accelerati da GPU, come NVIDIA® DGX-1™, indipendentemente dal tipo di dati o dal modello I/O.

Per l'intera pipeline di dati

Un'unità FlashBlade a 75 blade può leggere file di piccole dimensioni (da 50 KB) a 50 GB/s, oppure leggere in modo casuale a 75 GB/s, una velocità sufficiente per supportare l'intera pipeline di dati e i workload di formazione più impegnativi.

Semplice e senza interruzioni

Ottenere scalabilità per performance e capacità in qualsiasi momento, anche durante la formazione sui modelli produttivi è semplice: basta aggiungere blade. La soluzione di gestione basata sul cloud Pure1® consente agli utenti di concentrarsi sui dati, piuttosto che sull'amministrazione dello storage.

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“FlashBlade offre la scalabilità e le performance necessarie per realizzare un progetto di Machine Learning di queste dimensioni. Garantendo la possibilità di scalare in modo lineare, FlashBlade consente di aumentare la capacità di elaborazione della piattaforma di machine learning di Zenuity per le necessità future."
Samuel Scheidegger, ricercatore in Machine Learning
Zenuity

Come iniziare

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