Fibre Channel bietet die technischen Möglichkeiten, um dem Wachstum der KI gerecht zu werden, und 64G FC ist das Rückgrat für datenintensive KI-Anwendungen.
Der Anstieg der Trainings-Workloads für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändert die Infrastruktur von Rechenzentren. Der unermüdliche Bedarf der KI an Bandbreite, geringer Latenz und konstanter Leistung setzt herkömmliche Speicher- und Netzwerktechnologien unter Druck. Hier kommt 64G Fibre Channel (FC) ins Spiel, das die technischen Funktionen bietet, die erforderlich sind, um die wachsenden Anforderungen der KI zu erfüllen. 64G FC fungiert als Rückgrat für datenintensive KI-Anwendungen und gewährleistet einen reibungslosen Betrieb mit überlegener Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.
Unternehmen brauchen KI genauso wie KI Fibre-Channel-Daten (FC-Daten) braucht. Der Unternehmensmarkt ist auf KI angewiesen, ebenso wie er auf Cloud-Dienste angewiesen ist. Beide sind entscheidend für die Erfüllung wichtiger Geschäftsfunktionen wie die Beschleunigung der Softwareentwicklung, das Entwerfen von ASICs, das Erstellen von Dokumentationen, die Bereitstellung von Kundensupport und mehr. Unternehmen können Modelle ähnlich wie Cloud-Dienste trainieren und bereitstellen. Sie können Open-Source-Plattformen und Communities zum Hosten von Modellen für maschinelles Lernen als Grundlage verwenden, um ihre Modelle auf einer Fibre-Channel-Replik ihrer Unternehmensdaten in einer sicheren Unternehmens-Sandbox zu trainieren. Diese Modelle können feinabgestimmt und auf ihren vorhandenen Produktionsdaten bereitgestellt werden und als Inferenzmaschine zur Verbesserung der Geschäftsfunktionen fungieren.
So nutzen Sie Enterprise-KI-Lösungen auf Basis von FC-Daten
Enterprise AI wendet Technologien der künstlichen Intelligenz an, um geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, Abläufe zu verbessern und Innovationen in großen Organisationen zu fördern. Im Gegensatz zu experimenteller oder verbraucherorientierter KI ist Enterprise AI auf eine nahtlose Integration in Arbeitsabläufe auf Unternehmensebene ausgelegt und nutzt vorhandene Daten und Systeme, um messbare Ergebnisse zu erzielen.
Anwendungsfälle für Enterprise AI
- Benutzererfahrung: KI-gesteuerte Chatbots, maßgeschneidertes Marketing und Stimmungsanalyse
- Vorausschauende Wartung: Identifizieren und lösen Sie Fertigungs- oder Infrastrukturprobleme
- Entdeckung eines Betruges: Fortschrittliche Modelle zur Erkennung von Anomalien bei Finanztransaktionen
- Personaloptimierung: KI-gestützte Planung, Ressourcenverteilung und Analyse
- Optimierung der Lieferkette: Nachfrage vorhersagen, Lagerbestände optimieren und Logistik vereinfachen
- Produktempfehlungen: Basierend auf Kunden-Browsing-Analysen, demografischen Daten usw.
- Risikoabschätzung: Einsatz von Predictive Analytics
- Entscheidungsunterstützungssysteme: Analysieren Sie Datensätze, um Erkenntnisse für das Management zu gewinnen
Enterprise-KI unterscheidet sich von groß angelegter KI durch die Anpassung vorab trainierter Modelle, die für spezifische Geschäftsanforderungen entwickelt wurden. Dieser Ansatz legt den Schwerpunkt auf effiziente Datenverarbeitung, sichere Integration und schnelle Inferenz statt auf langwierige Trainingszyklen.
Enterprise-KI verändert Branchen, von der vorausschauenden Wartung in der Fertigung bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen. Anwendungsfälle beinhalten oft die Verarbeitung großer Datensätze in Echtzeit, was robuste Speichernetzwerke erfordert. Durch die Nutzung von Fibre Channel können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Umgebungen umsetzbare Erkenntnisse mit minimalen Unterbrechungen und maximaler Effizienz liefern und die gesamte Bandbreite der KI-Aktivitäten unterstützen.
Der technische Vorteil von Fibre Channel
Die technischen Merkmale von Fibre Channel, wie verlustfreie Datenübertragung, Zuverlässigkeit von 99.999 %, dedizierte Bandbreite und Skalierbarkeit, machen es einzigartig geeignet für Unternehmensumgebungen. Fibre Channel garantiert vorhersehbare Leistung, eine wesentliche Voraussetzung für unternehmenskritische Anwendungen. Die Einführung von 64G FC und FC-NVMe verbessert diese Vorteile noch weiter, indem der Durchsatz verdoppelt und ultraschneller Zugriff auf Flash-Speicher über das FC-SAN bereitgestellt wird, während gleichzeitig die Integrität und Zuverlässigkeit erhalten bleibt, für die FC bekannt ist. Diese Kombination aus effizienten Protokollen und zuverlässigem Fehlermanagement macht FC zu einer Eckpfeilertechnologie für Unternehmensumgebungen, die leistungsstarke, zuverlässige Datenoperationen erfordern.
Zu den wichtigsten technischen Vorteilen von Fibre Channel gehören:
- Deterministische Leistung: FC sorgt für konsistente Latenz in einer verlustfreien Umgebung, um groß angelegte Inferenz-Workloads effizient zu unterstützen
- Entscheidend für Echtzeit-KI-Anwendungen wie Videoanalyse und medizinische Diagnostik
- 64G FC: Unternehmen erreichen einen Durchsatz von bis zu 12,800 MB/s pro Port
- Erweiterte Protokolle: FC-NVMe beseitigt veraltete Engpässe
- Bietet effiziente E/A-Vorgänge
- Schöpft das volle Potenzial des NVMe-Speichers aus
- Fehlerbehandlung: FC verwendet eine fortschrittliche hardwarebasierte Fehlerkorrektur im laufenden Betrieb
- Gewährleistet die Datenintegrität und minimiert Störungen bei kritischen Vorgängen
KI-Workloads erfordern ein Speichernetzwerk, das die Anforderungen von Training und Inferenz bewältigen kann und gleichzeitig Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit gewährleistet. Die technische Überlegenheit von Fibre Channel passt nahtlos zu diesen Anforderungen und bietet die Leistung, Vorhersehbarkeit und Skalierbarkeit, die für KI-Bereitstellungen in Unternehmen unerlässlich sind. Durch die Einführung von Fibre Channel können Unternehmen ihre KI-Initiativen sicher skalieren, ohne sich um Engpässe im Speichernetzwerk sorgen zu müssen. Zusammengenommen minimieren diese Vorteile die Notwendigkeit, Unternehmensdaten in einen alternativen KI-Datenpool und eine alternative KI-Struktur zu übertragen.
Fibre Channel und Enterprise AI: Eine perfekte Kombination
Die Rolle von FC im KI-Lebenszyklus
Fibre Channel verbessert die KI-Workloads von Unternehmen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Es garantiert einen hohen Durchsatz für Datensätze während der Vorbereitung, einen hohen IOPS-Durchsatz während des Trainings und geringe Latenz beim Inferenzieren. Seine robuste Architektur gewährleistet eine hohe Verfügbarkeit und reduziert Störungen, wodurch nahtlose Übergänge zwischen den einzelnen Phasen des KI-Lebenszyklus ermöglicht werden.
Zu den Fibre-Channel-Funktionen im AI-Lebenszyklus gehören:
- Datenerfassung und -vorbereitung: Petabyte an Trainingsdaten in ein geeignetes Format bringen
- FC ist bereits Teil der aktuellen Unternehmensinfrastruktur
- FC sorgt für einen hohen Durchsatz bei der Aufnahme großer Datensätze mit einer Zuverlässigkeit, die garantiert, dass keine Daten verloren gehen
- Trainings: Optimierung von Modellen unter Verwendung großer Datensätze und Unternehmensdaten mit iterativen Algorithmen
- FC-NVMe steigert die NVMe-SSD-Leistung für ultraschnellen Speicherzugriff
- FC sorgt für schnellere Modelltrainings
- Bereitstellung und Inferenz: Einfache Bereitstellung in der Unternehmensinfrastruktur
- Einsatz maßgeschneiderter Modelle zur Lösung realer Unternehmensprobleme und für schnelle Vorhersagen
- Der Datenzugriff mit geringer Latenz von FC ermöglicht Echtzeit-Inferenz, was für die Betrugserkennung von entscheidender Bedeutung ist
Durch die verlustfreie und skalierbare Verbindung von unternehmensweiten FC-Speichergeräten mit Enterprise-AI-Rechenknoten sorgt Fibre Channel dafür, dass jede Phase des AI-Lebenszyklus reibungslos abläuft.
Fibre Channel bietet Skalierbarkeit und Leistung für RAG-Cluster
Cluster sind für die KI-Infrastruktur von entscheidender Bedeutung, da sie eine skalierbare und effiziente Verarbeitung großer Datensätze ermöglichen. Cluster bestehen aus miteinander verbundenen Knoten und unterstützen die parallele Verarbeitung für schnellere Berechnungen. Fibre Channel (FC) verbessert KI-Trainingscluster, indem es skalierbaren, leistungsstarken Speicher für eine nahtlose Erweiterung bereitstellt.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert KI mit externem Datenabruf, um Genauigkeit und Relevanz zu verbessern. Durch die dynamische Einbindung domänenspezifischer oder Echtzeitdaten schließt RAG die Lücke zwischen statischem Modellwissen und aktuellen Informationen und eignet sich ideal für Anwendungen wie Kundensupport und Dokumentzusammenfassung.
Die Integration von FC mit RAG-Frameworks steigert die Leistung durch Zugriff mit geringer Latenz und hohem Durchsatz auf große Datensätze und skaliert gleichzeitig den Zugriff auf zusätzlichen Speicher. Die Zuverlässigkeit von FC gewährleistet einen konsistenten Datenabruf, während die Kompatibilität mit NVMe-Speicher die Reaktionsfähigkeit verbessert. Diese Integration liefert skalierbare, hochmoderne KI-Lösungen, die für anspruchsvolle Umgebungen optimiert sind.
Schlussfolgerung
Fibre Channel ist eine Speichernetzwerklösung und ein strategischer Wegbereiter für generative Trainingsvorgänge für Enterprise AI und ML. Da die Arbeitslasten immer komplexer werden, ermöglichen Innovationen wie FC-NVMe und 64G FC Unternehmen, KI-Pipelines in allen Phasen zu optimieren: Datenaufbereitung, Modelltraining und Echtzeit-Inferenz. Fibre Channel ermöglicht es Unternehmen, ihre Infrastruktur zukunftssicher zu machen und gleichzeitig bestehende Investitionen zu nutzen, um Enterprise AI einzusetzen und neue Geschäftseinblicke und -möglichkeiten zu entdecken.
Die verlustfreie Natur von Fibre Channel garantiert Datenintegrität, während seine geringe Latenz, hohe Zuverlässigkeit und unübertroffene Skalierbarkeit es Speichernetzwerken ermöglichen, mit den ständig wachsenden Anforderungen von KI-Workloads Schritt zu halten. Ob es nun um dynamische Frameworks wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) geht oder um die Unterstützung großer Trainingscluster: Fibre Channel bietet das skalierbare, leistungsstarke Backbone, das Innovation und betriebliche Effizienz fördert.
Da Unternehmen KI nutzen, wird Fibre Channel weiterhin eine Vorreiterrolle einnehmen und transformative Lösungen mit Präzision und Leistung ermöglichen.
Dieser Bericht wird von Marvell gesponsert. Alle in diesem Bericht geäußerten Ansichten und Meinungen basieren auf unserer unvoreingenommenen Sicht auf das/die betrachtete(n) Produkt(e).
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