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PNY 3S-2400 Storage-Server beschleunigt KI-Projekte

PNY Flash-Storage-Server zur Leistungsmaximierung der NVIDIA DGX-1 Supercomputer für innovative Deep-Learning Projekte

Mérignac (Frankreich), 2. April 2020 – PNY Technologies, der führende europäische Anbieter von Lösungen für den KI-Markt, präsentiert den PNY 3S-2400 AI-Storage-Server. Dabei handelt es sich um einen erschwinglichen Flash-Storage-Server zur Leistungsmaximierung des NVIDIA DGX-1 Supercomputers, der für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) bestimmt ist.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind im Wettlauf der Unternehmen zu Lösungen für Automatisierung und Innovation im Mainstream angekommen. Die Datenmengen, die für das effiziente Training dieser künstlichen neuronalen Netze benötigt werden, sind jedoch immens. Organisationen benötigen erhebliche Rechenleistung und Speicherkapazität, um ihre KI-Projekte zu verwirklichen.

Durch den Einsatz von acht leistungsstarken GPUs bietet der NVIDIA DGX-1 eine viermal schnellere Trainingsgeschwindigkeit als andere GPU-basierte Systeme, kommt aber bei den riesigen Datenmengen schnell an seine Grenzen. Wenn Organisationen ihre KI-Trainingsprojekte intensivieren, benötigen sie zusätzliche Speicherlösungen zur Vermeidung von Unterbrechungen und Verzögerungen.

Um den Anforderungen dieses stark wachsenden Marktes gerecht zu werden, kooperierte PNY mit Mark Klarzynski, erfahrener Storage-Experte und Pionier der Software-Defined-Storage-Bewegung und des All-Flash-Array-Konzepts. Während sich viele der führenden Speicherlösungen der Branche immer noch auf Mark’s Technologie verlassen, hat er die Vision von PNY, einer speziell auf die künstliche Intelligenz ausgerichteten Lösung, stark unterstützt.

“Speicher durchläuft Zyklen, wir tendieren dazu, bestehende Technologien schrittweise zu verbessern und ihre Geschwindigkeit und Leistung zu erhöhen, aber die Kernbeschränkungen bleiben bestehen. Es kommt ein Punkt, an dem die gesamte Lösung einen Neustart benötigt, eine komplette Neukonzeption von Grund auf.   Bei der Arbeit mit PNY und den neueren GPU-Servern war klar, dass der heutige Flash-Speicher einfach schneller ist, als herkömmliche Speichercontroller bewältigen können, und so wird er zu einem teuren Engpass, und die Beseitigung dieses Engpasses war der erste Schritt zu einer neuen Speichergeneration”, kommentierte Mark Klarzynski.

“AI benötigt keine Snapshot-, Deduplizierung oder viele der Funktionen, die standardmäßige, officeorientierte Speicher benötigen. Sie benötigt eine extrem niedrige Latenzzeit und eine enorme Bandbreite zu einem Preis, der die Investition in GPUs nicht beeinträchtigt”, fügte Mark hinzu.

“Mit der zunehmenden Komplexität von KI-Lösungen steigen auch die Speicheranforderungen”, sagte Jérôme Belan, CEO von PNY. “Der Server PNY 3S-2400 bietet diese Kapazität und ermöglicht gleichzeitig eine schnelle und einfache Skalierung bei wachsendem Datenbestand. Er vermeidet kostspielige Verzögerungen und stellt sicher, dass KI-Projekte nicht ausgebremst werden.

Der DGX-1 von NVIDIA lässt sich problemlos mit dem PNY 3S-2400-Server verbinden. Die RDMA-Technologie (Remote Direct Memory Access) des PNY 3S-2400 ermöglicht den GPUs des DGX-1 den direkten, besonders latenzarmen Zugriff auf die Flash-Laufwerke und kann so die GPUs ständig mit Daten versorgen. Der PNY 3S-2400-Server verwendet einen Software-Layer von Exceleros NVMesh, der die Leistung verbessert und Benutzern eine intuitive Schnittstelle bietet, über die sie die Laufwerke leicht überwachen und verwalten können.

“Indem wir auf Exceleros NVMesh aufbauen, haben wir eine Lösung geschaffen, die die höchste Leistung pro Rack-Einheit auf dem Markt bietet. Die Zusammenarbeit mit den Kunden von PNY hat die Vorteile von Elastic NVMe deutlich gemacht und die Trainingszeiten eindrucksvoll verbessert”, sagte Lior Gal, CEO bei Excelero. “Durch die Nutzung der neuesten Generation von Intel-Hardware sind wir in der Lage, unseren Kunden die Leistung und Flexibilität zu bieten, die sie für ihren Erfolg benötigen”.

Der PNY 3S-2400-Server bietet eine zuverlässigere Speicherung,verbessert die Leistung von KI-Projekten und ermöglicht es Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Forschern, ihre KI-Projekte einfach zu skalieren. Darüber hinaus können sie ihre KI- und DL-Modelle mit demselben Datensatz trainieren, der auf einem einzelnen Speicherserver gespeichert ist. Er ist ideal für Fachleute, die für innovative Startups arbeiten, sowie für etablierte Organisationen, die ihre eigenen KI-Projekte beginnen.

Weitere Informationen finden Sie unter http://www.pny.eu/promo/3S2400/.

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