UltiHash
UltiHash ist eine hochleistungsfähige, Kubernetes-native Objektspeicherplattform, die speziell für KI- und Big-Data-Workloads entwickelt wurde. Sie bietet blitzschnellen Datenzugriff, …
UltiHash ist eine hochleistungsfähige, Kubernetes-native Objektspeicherplattform, die speziell für KI- und Big-Data-Workloads entwickelt wurde. Sie bietet blitzschnellen Datenzugriff, erhebliche Kosteneinsparungen durch fortschrittliche Deduplizierung auf Byte-Ebene und flexible Bereitstellung in Cloud-, On-Premises- oder Hybrid-Umgebungen. Die S3-kompatible API gewährleistet eine nahtlose Integration in bestehende Daten-Stacks und KI-Workflows.
Über Datenspeicher
KI-Datenspeicherlösungen sind spezialisierte Systeme zur Verwaltung der massiven, komplexen Datensätze, die für das Training und den Einsatz von Modellen der künstlichen Intelligenz erforderlich sind. Diese Plattformen sind für hohen Durchsatz und geringe Latenz ausgelegt, um Datenengpässe zu beseitigen und leistungsstarke Rechenressourcen wie GPUs voll auszulasten. Sie bilden die grundlegende Schicht innerhalb der KI-Infrastruktur und ermöglichen schnellere Modelliterationen, verbesserte Genauigkeit und eine skalierbare Bereitstellung von KI-Anwendungen. Ihre Architektur ist für die Verarbeitung von unstrukturierten Daten (Bilder, Text, Audio) und strukturierten Daten im Petabyte-Maßstab optimiert.
Kernfunktionen
- Hochleistungs-I/O: Liefert massiven parallelen Durchsatz und hohe IOPS (Input/Output Operations Per Second), um datenintensive KI-Trainings-Workloads zu versorgen.
- Massive Skalierbarkeit: Skaliert Speicherkapazität und Leistung elastisch und unabhängig voneinander, von Terabytes bis Exabytes, ohne Unterbrechung.
- Optimierung für unstrukturierte Daten: Effizientes Speichern, Verwalten und Zugreifen auf verschiedene in der KI übliche Datentypen wie Bilder, Videos und große Textkorpora.
- Integration von KI-Frameworks: Bietet nahtlose Konnektivität mit gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch sowie Datenplattformen wie Spark.
- Datenversionierung und Herkunft: Verfolgt Dataset-Versionen und Metadaten, um die Reproduzierbarkeit und Nachverfolgbarkeit von Modelltrainingsexperimenten zu gewährleisten.
Anwendungsfälle
Diese Speicherlösungen sind für Organisationen, die an der Entwicklung von KI im großen Maßstab beteiligt sind, von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Forschungseinrichtungen, die Grundlagenmodelle trainieren, Automobilunternehmen, die Daten zum autonomen Fahren verwalten, und Gesundheitsorganisationen, die medizinische Bilder analysieren. Sie sind auch für Finanzdienstleister, die Echtzeit-Betrugserkennung durchführen, und E-Commerce-Plattformen, die Empfehlungsmaschinen betreiben, unerlässlich.
Wie man wählt
Bei der Auswahl einer KI-Datenspeicherlösung bewerten Sie deren Leistungsbenchmarks (z. B. den Durchsatz für Ihre spezifische Arbeitslast). Berücksichtigen Sie die Fähigkeit, Ihre primären Datentypen zu verarbeiten, und die Integration in Ihre bestehende MLOps-Toolchain. Bewerten Sie das Skalierbarkeitsmodell, um sicherzustellen, dass es mit Ihren Datenanforderungen wachsen kann. Vergleichen Sie schließlich die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Datenübertragung, API-Anfragen und Support, mit Ihrem Budget.
DatenspeicherAnwendungsfälle
Training von Großen Sprachmodellen (LLMs)
Ein KI-Forschungslabor entwickelt ein neues Grundlagenmodell. Sie müssen einen 50-Terabyte-Datensatz mit kuratiertem Text und Code speichern und verarbeiten. Eine für KI optimierte Datenspeicherlösung bietet den hohen parallelen Durchsatz, der erforderlich ist, um Hunderte von GPUs gleichzeitig zu versorgen und zu verhindern, dass sie im Leerlauf sind. Dies beschleunigt den Trainingsprozess von Monaten auf Wochen und ermöglicht schnellere Experimente und Modellverfeinerungen. Datenversionierungsfunktionen werden auch verwendet, um zu verfolgen, welcher Datensatz-Snapshot für jeden Trainingslauf verwendet wurde, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
Verwaltung von Sensordaten autonomer Fahrzeuge
Ein Automobilunternehmen sammelt Petabytes an Daten von seiner Flotte von Testfahrzeugen, einschließlich hochauflösender Video-, LiDAR- und Radardaten. Eine skalierbare KI-Datenspeicherplattform fungiert als zentraler Data Lake. Sie ermöglicht es Ingenieuren, diesen riesigen Datensatz effizient zu erfassen, zu katalogisieren und abzufragen, um spezifische Szenarien zu finden (z. B. „nächtlicher Regen auf einer Autobahn“). Diese kuratierten Daten werden dann in Trainingspipelines für Wahrnehmungs- und Kontrollmodelle eingespeist, was die Sicherheit und Zuverlässigkeit ihres autonomen Fahrsystems direkt verbessert.
Antrieb von Echtzeit-Empfehlungsmaschinen
Eine große E-Commerce-Plattform verwendet ein KI-Modell, um personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen. Ein Hochleistungs-Datenspeichersystem, oft ein Feature Store, wird verwendet, um Benutzerverhaltensdaten und Produktmerkmalsvektoren zu speichern. Wenn ein Benutzer die Website durchsucht, fragt die Empfehlungsmaschine diesen Speicher ab, um relevante Merkmale mit einer Latenz von unter einer Millisekunde abzurufen. Dies ermöglicht es der Plattform, in Echtzeit frische, relevante Empfehlungen zu generieren und anzuzeigen, was die Benutzerbindung und die Konversionsraten erheblich steigert.
Analyse medizinischer Bilder für die Diagnostik
Ein Gesundheitstechnologieunternehmen entwickelt eine KI zur Erkennung von Krankheiten aus MRT-Scans. Sie benötigen eine sichere und konforme Datenspeicherlösung, um Millionen von hochauflösenden DICOM-Bilddateien zu speichern. Das Speichersystem muss einen schnellen Lesezugriff für das Training von Convolutional Neural Networks (CNNs) bieten und sich auch in Datenanmerkungsplattformen integrieren lassen. Eine effiziente Datenverarbeitung ermöglicht es Forschern, schnell an Modellarchitekturen zu iterieren und die diagnostische Genauigkeit ihrer KI zu verbessern, was letztendlich zu besseren Patientenergebnissen führt.
Aufbau eines Data Lake für die Genomforschung
Ein Bioinformatik-Institut verarbeitet riesige Mengen an Genomsequenzierungsdaten. Sie verwenden eine KI-Datenspeicherlösung, um einen zentralisierten Data Lake zu erstellen. Dieses System ist optimiert, um eine Mischung aus sehr großen Dateien (Sequenz-Reads) und Millionen kleinerer Dateien (Analyseergebnisse) zu verarbeiten. Sein Hochleistungs-Dateisystem ermöglicht es Dutzenden von Forschern, komplexe Datenverarbeitungs- und maschinelle Lernpipelines parallel ohne Leistungseinbußen auszuführen. Dies beschleunigt das Entdeckungstempo in Bereichen wie personalisierte Medizin und Medikamentenentwicklung.
Archivierung und Zugriff auf Medienproduktions-Assets
Ein Studio für visuelle Effekte (VFX) arbeitet mit 4K- und 8K-Videodateien, die extrem groß sind. Sie verwenden ein hochkapazitives KI-Datenspeichersystem als aktives Archiv. Dies ermöglicht es Künstlern, mithilfe von KI-gestütztem Metadaten-Tagging und -Suche schnell bestimmte Clips oder Assets aus früheren Projekten zu suchen und abzurufen. Der Speicher bietet genügend Leistung, damit Künstler direkt aus dem Archiv an Aufgaben wie Farbkorrektur oder dem Hinzufügen von Effekten arbeiten können, wodurch der langsame Prozess der Wiederherstellung von Daten aus herkömmlichen bandbasierten Archiven entfällt.