2018 年を通じて、機械学習の進歩の勢いは着実に増加しました。 2019 年の NVIDIA の GPU テクノロジ カンファレンスが近づいており、ネットアップと NVIDIA が過去 XNUMX 年間に機械学習と AI の進歩にどのように貢献してきたか、そして今年は何が待ち受けているかを振り返る良い機会です。
2018 年を通じて、機械学習の進歩の勢いは着実に増加しました。 2019 年の NVIDIA の GPU テクノロジ カンファレンスが近づいており、ネットアップと NVIDIA が過去 XNUMX 年間に機械学習と AI の進歩にどのように貢献してきたか、そして今年は何が待ち受けているかを振り返る良い機会です。
以前は、NetApp の ONTAP AI は、NVIDIA の DGX-1 スーパーコンピュータ、NetApp の AFF A800 ストレージ、および Cisco のネットワーク アプライアンスを組み合わせて、徹底的にテストされたアーキテクチャを備えた単一の統合アプライアンス ソリューションを提供していました。来年には、DGX-1 は、第一世代システムの 2 倍のパワーを提供する NVIDIA DGX-2 に置き換えられる予定です。 NetApp は、来週のショーで新しいアプライアンスの実世界の AI 中心のベンチマークを共有すると発表しました。楽しみにしていること。 DGX-16 プラットフォームは、完全な NVIDIA GPU クラウド ディープ ラーニング ソフトウェア スタックを活用して、完全に相互接続された 2.4 個の GPU を最大限に活用します。 NVIDIA によれば、800 TB/秒の二分帯域幅を提供します。 AFF AXNUMX は、昨年のアプライアンスで使用されたものと同じコンポーネントであり、おそらく Cisco コンポーネントも同様です。
新世代は、NVIDIA の DGX-Ready データセンター プログラムにも追加されます。このプログラムにより、顧客はコロケーション パートナーのネットワークを通じてデータセンター サービスにアクセスできるようになります。 ScaleMatrix は、このプログラムの一環として、米国にサービスを提供する 52 つのデータ センターを提供します。これら 45 つのデータセンターには、単一の 2U キャビネットで最大 XNUMXkW の電力負荷をサポートできる DDC 液冷キャビネットが含まれます。キャビネットには DGX-XNUMX ONTAP AI アプライアンスを収納できます。
多くの人工知能企業が NetApp と提携するか、ONTAP AI を使用しています。 Allegro.ai は、コンピューター ビジョン プラットフォームに NVIDIA DGX ステーションを使用しています。 Parabricks は ONTAP AI を使用して、ゲノム データの二次分析の実行時間を数日から 20 時間未満に短縮しました。 HXNUMX オープンソース Driverless AI プラットフォームは NetApp と協力して、高度なデータ サイエンスと AI をよりアクセスしやすくしています。
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