Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Northern Data и AMD расширяют доступ к искусственному интеллекту и машинному обучению для малого и среднего бизнеса

11, август 2021  —  Европейская компания Northern Data готова конкурировать с американскими компаниями, которые занимают ведущие позиции на рынке высокопроизводительных центров обработки данных. В новом исследовании компания сотрудничает с GIGABYTE и AMD. Результаты проекта позволят повысить доступность высокопроизводительных облачных услуг в областях машинного обучения и искусственного интеллекта для более широкой аудитории малого и среднего бизнеса. Эффект распространится по всей Европе, одновременно помогая уменьшить углеродный след предприятий.

Увеличение доступности искусственного интеллекта и машинного обучения

Системы высокопроизводительных вычислений ( HPC ) остаются очень дорогими, а в этой сфере доминируют быстро развивающиеся американские компании. В результате данных экономических факторов многие европейские предприятия малого и среднего бизнеса не могут войти в эту сферу и упускают конкурентные преимущества перед более крупными игроками. Northern Data увидела эту проблему и поставила перед собой цель предложить такие облачные услуги HPC , как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение ( ML ), гораздо более широкой аудитории.

Сочетание процессоров AMD EPYC и ускорителей вычислений AMD Instinct обеспечило превосходную масштабируемость по низкой цене. Это позволило Northern Data вывести на рынок доступные приложения для высокопроизводительных вычислений для небольших заказчиков. К примеру, компания Northern Data смогла снизить стоимость обучения систем ML с помощью AMD. Полный цикл обучения может быть гораздо более экономичным, чем раньше: проведение одного эксперимента у крупного поставщика облачных услуг обошлось бы в 172 200 рублей ($2 339), в то время как с AMD они могли сделать это за 95 339 рублей ($1 295) — почти в два раза дешевле.

Компании, подобные тем, что работают в сфере социальных сетей, все больше полагаются на ИИ и ML . Поскольку такие возможности, как обработка естественного языка (NLP), становятся все дороже, Northern Data может дать начинающим ИИ-компаниям шанс стать конкурентоспособными по сравнению с крупными игроками, которые тратят миллионы на обучение.

Низкий углеродный след, совершенно новые промышленные отрасли

Помимо доступной цены, более низкие энергетические затраты AMD позволяют уменьшить количество выбросов углекислого газа, что способствует расширению малого и среднего бизнеса.

«По сравнению с другими рабочими платформами, нам удалось снизить энергопотребление примерно на 30-40% для соответствующей рабочей нагрузки», — сообщает Мишель Бутуй, генеральный директор Northern Data Software GmbH. Энергоэффективность процессоров AMD более чем в два раза увеличила объем работы, выполняемой на ватт при использовании восьми GPU по сравнению с одним. Именно восемь GPU могут быть установлены на одном сервере с процессором AMD EPYC без потери пропускной способности.

Способность Northern Data создавать удивительно производительные центры обработки данных и быстро расширяться для работы больших кластеров GPU означает, что компания может выйти на новые отрасли, которые пользуются местными услугами, соответствующими законам о данных общей практики для планирования и исследований. Ими являются здравоохранение, биотехнологии, а также медицинские технологии.

Пожалуйста, ознакомьтесь с исследованием и сообщите нам, если у вас возникнут вопросы.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости AMD

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.