Fibre Channel biedt de technische mogelijkheden om de groei van AI bij te benen en 64G FC vormt de ruggengraat voor data-intensieve AI-toepassingen.
De opkomst van training workloads voor kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) transformeert de infrastructuur van datacenters. De onverbiddelijke vraag van AI naar bandbreedte, lage latentie en consistente prestaties zet druk op traditionele opslag- en netwerktechnologieën. Dit is waar 64G Fibre Channel (FC) om de hoek komt kijken, met de technische mogelijkheden die nodig zijn om te voldoen aan de groeiende vereisten van AI. 64G FC fungeert als de ruggengraat voor data-intensieve AI-toepassingen en zorgt voor naadloze werking met superieure prestaties, betrouwbaarheid en schaalbaarheid.
Bedrijven hebben AI net zo hard nodig als AI Fibre Channel (FC)-data nodig heeft. De zakelijke markt is afhankelijk van AI, net zoals het afhankelijk is van cloudservices; beide zijn cruciaal voor het aanpakken van belangrijke bedrijfsfuncties, zoals het versnellen van softwareontwikkeling, het ontwerpen van ASIC's, het maken van documentatie, het bieden van klantondersteuning en meer. Bedrijven kunnen modellen trainen en implementeren op een manier die vergelijkbaar is met cloudservices. Ze kunnen open-sourceplatforms en communities gebruiken voor het hosten van machine-learningmodellen als basis om hun modellen te trainen op een Fibre Channel-replica van hun bedrijfsgegevens binnen een beveiligde bedrijfssandbox. Deze modellen kunnen worden verfijnd en geïmplementeerd op hun bestaande productiedata, en fungeren als een inferentie-engine om bedrijfsfuncties te verbeteren.
Hoe u Enterprise AI-oplossingen op FC-gegevens kunt benutten
Enterprise AI past kunstmatige intelligentietechnologieën toe om zakelijke uitdagingen aan te pakken, de bedrijfsvoering te verbeteren en innovatie binnen grote organisaties te bevorderen. In tegenstelling tot experimentele of op de consument gerichte AI, is Enterprise AI ontworpen voor naadloze integratie in workflows op ondernemingsniveau, waarbij bestaande gegevens en systemen worden benut om meetbare resultaten te leveren.
Gebruiksscenario's voor Enterprise AI
- Gebruikerservaring: AI-gestuurde chatbots, op maat gemaakte marketing en sentimentanalyse
- Voorspellend onderhoud: Identificeer en los problemen met de productie of infrastructuur op
- Fraude detectie: Geavanceerde modellen om anomalieën in financiële transacties te herkennen
- Optimalisatie van het personeelsbestand: Door AI aangestuurde planning, resourcedistributie en analyse
- Optimalisatie van de toeleveringsketen: Voorspel de vraag, optimaliseer de voorraad en vereenvoudig de logistiek
- Product aanbevelingen: Gebaseerd op analyses van het surfgedrag van klanten, demografie, etc.
- Risicobeoordeling: Gebruik van voorspellende analyses
- Beslissingsondersteunende systemen: Analyseer datasets om managementinzichten te bieden
Enterprise AI verschilt van grootschalige AI door het aanpassen van vooraf getrainde modellen die zijn ontworpen voor specifieke zakelijke behoeften. Deze aanpak benadrukt efficiënte gegevensverwerking, veilige integratie en snelle inferentie in plaats van lange trainingscycli.
Enterprise AI transformeert industrieën, van voorspellend onderhoud in de productie tot gepersonaliseerde klantervaringen. Use cases omvatten vaak het verwerken van grote datasets in realtime, wat robuuste opslagnetwerken vereist. Door Fibre Channel te benutten, kunnen ondernemingen ervoor zorgen dat hun AI-omgevingen bruikbare inzichten leveren met minimale verstoringen en maximale efficiëntie, ter ondersteuning van het volledige scala aan AI-activiteiten.
De technische voorsprong van Fibre Channel
De technische kenmerken van Fibre Channel, zoals verliesloze gegevensoverdracht, betrouwbaarheid van vijf negens (99.999%), toegewezen bandbreedte en schaalbaarheid, maken het bij uitstek geschikt voor bedrijfsomgevingen. Fibre Channel garandeert voorspelbare prestaties, een essentiële vereiste voor bedrijfskritische toepassingen. De introductie van 64G FC en FC-NVMe verbetert deze voordelen verder door de doorvoer te verdubbelen en ultrasnelle toegang tot flashopslag in het FC SAN te bieden, terwijl de integriteit en betrouwbaarheid waar FC om bekendstaat, behouden blijven. Deze combinatie van efficiënte protocollen en betrouwbaar foutbeheer maakt FC tot een hoeksteentechnologie voor bedrijfsomgevingen die hoogwaardige, betrouwbare gegevensbewerkingen vereisen.
Belangrijke technische voordelen van Fibre Channel zijn onder meer:
- Deterministische prestatie: FC zorgt voor consistente latentie in een verliesvrije omgeving om grootschalige inferentiewerklasten efficiënt te ondersteunen
- Cruciaal voor realtime AI-toepassingen zoals videoanalyse en medische diagnostiek
- 64G FC: ondernemingen bereiken een doorvoer tot 12,800 MB/s per poort
- Geavanceerde protocollen: FC-NVMe elimineert verouderde knelpunten
- Levert efficiënte I/O-bewerkingen
- Benut het volledige potentieel van NVMe-opslag
- Foutafhandeling: FC maakt gebruik van geavanceerde hardwaregebaseerde foutcorrectie on the fly
- Zorgt voor de integriteit van gegevens en minimaliseert verstoringen tijdens kritieke bewerkingen
AI-workloads vereisen een opslagnetwerk dat in staat is om de eisen van training en inferencing te beheren en tegelijkertijd uptime en betrouwbaarheid te garanderen. De technische superioriteit van Fibre Channel sluit naadloos aan op deze behoeften en biedt de prestaties, voorspelbaarheid en schaalbaarheid die essentieel zijn voor enterprise AI-implementaties. Door Fibre Channel te adopteren, kunnen bedrijven hun AI-initiatieven vol vertrouwen schalen zonder zich zorgen te maken over knelpunten in het opslagnetwerk. Deze voordelen minimaliseren gezamenlijk de noodzaak om bedrijfsgegevens over te dragen naar een alternatieve AI-datapool en -fabric.
Fibre Channel en Enterprise AI: een perfecte match
De rol van FC in de AI-levenscyclus
Fibre Channel verbetert Enterprise AI-workloads gedurende hun levenscycli. Het garandeert een hoge doorvoer naar datasets tijdens de voorbereiding, een hoge doorvoer-IOPS tijdens de training en een lage latentie tijdens het inferencing. De robuuste architectuur zorgt voor een hoge beschikbaarheid en vermindert verstoringen, waardoor naadloze overgangen tussen elke fase van de AI-levenscyclus mogelijk worden.
Fibre Channel-functies in de AI-levenscyclus omvatten:
- Gegevensverzameling en voorbereiding: Petabytes aan trainingsgegevens in een geschikt formaat ordenen
- FC maakt al deel uit van de huidige bedrijfsinfrastructuur
- FC zorgt voor een hoge doorvoer voor grootschalige datasetopname met betrouwbaarheid die garandeert dat er geen gegevens verloren gaan
- Workshops: Optimaliseren van modellen met behulp van enorme datasets en bedrijfsgegevens met iteratieve algoritmen
- FC-NVMe verbetert NVMe SSD-prestaties voor ultrasnelle opslagtoegang
- FC zorgt voor een snellere doorlooptijd van modeltraining
- Implementatie en inferentie: Eenvoudig te implementeren in de bedrijfsinfrastructuur
- Het inzetten van aangepaste modellen voor het oplossen van echte ondernemingsproblemen en snelle voorspellingen
- De datatoegang met lage latentie van FC maakt realtime-inferentie mogelijk, wat cruciaal is voor fraudedetectie
Door FC-opslagapparaten van bedrijven op een verliesvrije en schaalbare manier met Enterprise AI-rekenknooppunten te verbinden, zorgt Fibre Channel ervoor dat elke fase van de AI-levenscyclus naadloos verloopt.
Fibre Channel levert schaal en prestaties voor RAG-clusters
Clusters zijn cruciaal voor AI-infrastructuur en maken schaalbare en efficiënte verwerking van enorme datasets mogelijk. Clusters bestaan uit onderling verbonden knooppunten en ondersteunen parallelle verwerking voor snellere berekeningen. Fibre Channel (FC) verbetert AI-trainingsclusters door schaalbare, krachtige opslag te bieden voor naadloze uitbreiding.
Retrieval-augmented generation (RAG) combineert AI met externe data retrieval om de nauwkeurigheid en relevantie te verbeteren. Door dynamisch domeinspecifieke of realtime data te integreren, overbrugt RAG de kloof tussen statische modelkennis en up-to-date informatie, ideaal voor toepassingen zoals klantondersteuning en documentsamenvatting.
Integratie van FC met RAG-frameworks verbetert de prestaties met lage latentie, hoge doorvoertoegang tot grote datasets terwijl toegang tot extra opslag wordt geschaald. De betrouwbaarheid van FC zorgt voor consistente gegevensophaling, terwijl compatibiliteit met NVMe-opslag de responsiviteit verbetert. Deze integratie levert schaalbare, geavanceerde AI-oplossingen die zijn geoptimaliseerd voor veeleisende omgevingen.
Conclusie
Fibre Channel is een storage-netwerkoplossing en strategische enabler van Generative Enterprise AI en ML-trainingsactiviteiten. Naarmate workloads steeds complexer worden, stellen innovaties zoals FC-NVMe en 64G FC organisaties in staat om AI-pijplijnen in alle fasen te optimaliseren: gegevensvoorbereiding, modeltraining en realtime-inferencing. Fibre Channel stelt ondernemingen in staat om hun infrastructuur toekomstbestendig te maken en tegelijkertijd bestaande investeringen te benutten om Enterprise AI in te zetten om nieuwe zakelijke inzichten en kansen te ontdekken.
De lossless aard van Fibre Channel garandeert data-integriteit, terwijl de lage latentie, hoge betrouwbaarheid en ongeëvenaarde schaalbaarheid ervoor zorgen dat opslagnetwerken gelijke tred kunnen houden met de steeds groeiende eisen van AI-workloads. Of het nu gaat om het aansturen van dynamische frameworks zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG) of het ondersteunen van grote trainingsclusters, Fibre Channel biedt de schaalbare, krachtige backbone die innovatie en operationele efficiëntie stimuleert.
Naarmate organisaties meer gebruikmaken van AI, blijft Fibre Channel een koploper en maakt het transformatieve oplossingen met precisie en prestaties mogelijk.
Dit rapport is gesponsord door Marvell. Alle standpunten en meningen in dit rapport zijn gebaseerd op onze onbevooroordeelde kijk op het (de) product(en) in kwestie.
Neem contact op met StorageReview
Nieuwsbrief | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS Feed
