Reduzca el tiempo de capacitación para cargas de trabajo de IA

Qumulo acelera el rendimiento del lado de la GPU al eliminando tiempos de carga entre la capa de objetos y el sistema de archivos, logrando una latencia inferior a milisegundos y un alto rendimiento. Descargue el resumen de la solución para obtener más información.

Reduzca el tiempo de capacitación para cargas de trabajo de IA

Qumulo acelera el rendimiento del lado de la GPU al eliminando tiempos de carga entre la capa de objetos y el sistema de archivos, logrando una latencia inferior a milisegundos y un alto rendimiento. Descargue el resumen de la solución para obtener más información.

~ 90%

de todos los datos que hay desestructurado

28%

de los datos que impulsan los modelos de IA desestructurado

31%

de las empresas dicen que la falta de canales listos para la producción frena los planes de IA

Hay tres desafíos de almacenamiento comunes asociados con el almacenamiento de datos de IA.

Los ecosistemas de datos y de IA están desconectados

Los datos utilizados para la IA se generan en el borde o en el centro de datos. Piense en los datos de IoT provenientes de fábricas o de automóviles autónomos. Pero el ecosistema de IA vive en la nube (servicios de IA, consultas de expertos, etc.).

Las empresas deben encontrar una manera de acercar esos datos valiosos a su ecosistema de IA en la nube.

Colocar todos sus datos no estructurados de IA es difícil hoy en día

En primer lugar, es tremendamente caro. En segundo lugar, cualquier aplicación que dependa de esos datos debe cambiarse de plataforma para que funcione con datos de objetos, ya que esa es la única opción real en la nube en la actualidad. Esto debe cambiar para que la IA despegue.

Las soluciones heredadas aceleran los motores de IA

Los flujos de trabajo de IA de subprocesos paralelos masivos basados ​​en GPU modernos pueden generar fácilmente decenas de miles de lecturas simultáneas, pero muchas soluciones heredadas limitan las lecturas simultáneas a una fracción de eso. Esto acelera la construcción de modelos.

Esto debe solucionarse para que la IA se vuelva muy ágil.

Cómo Qumulo habilita la IA

Construimos Qumulo para volar estos obstáculos. Así es cómo . . .

A todo gas, sin excusas, lecturas simultáneas

Qumulo nunca ha puesto límites a la cantidad de lecturas simultáneas que puede realizar. Libere las herramientas y modelos de GPU Nvidia más novedosos, sin límites, desde su plataforma de datos de archivos.

Corre a cualquier parte con Qumulo

Qumulo’s Run Anywhere platform runs in the edge, core, and cloud. And, since Qumulo is a 100% software-only solution, you can run the hardware of your choice or in the cloud you want. Connect all your data everywhere to the latest cloud-based analytics engines with Tejido de datos en la nube de Qumulo.

Mantenga sus datos altamente seguros

Data breaches can lead to severe legal, financial, and reputational consequences. Protect all your data with Qumulo’s built-in data encryption and cryptographically-locked snapshots.

Conecte Azure Native Qumulo a Microsoft Copilot

Did you know that Microsoft Copilot and Amazon Q can connect directly to your Cloud Native Qumulo deployment to read and analyze your Office files, PDF files, text files, and more? With Qumulo’s custom connectors, you can use Amazon Q or Copilot to gain to gain new intelligence and insight into virtually any type of unstructured data in your Azure Native Qumulo environment.

Casos de uso

Construimos Qumulo para volar estos obstáculos. Así es cómo . . .

Fabricación moderna

Las cámaras de la planta ubicadas en todas partes capturan todo tipo de información en operaciones de fabricación automatizadas en tiempo real. Todo esto se agrega continuamente en el almacenamiento local. Para objetivos avanzados (por ejemplo, detección automatizada de fallas), las operaciones combinan datos de todas las líneas de fabricación para convertirse en la fuente de los modelos de capacitación. A medida que los modelos maduran, se devuelven a cada fábrica para optimizar las operaciones.

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos capturan continuamente vídeos de alta definición y multiespectro del mundo real. Esto comienza con cientos de vehículos de prueba, luego miles de vehículos experimentales y, finalmente, con millones de vehículos normales. Los autos cargan estos videos en una ubicación central para entrenar a los modelos para ayudar a los conductores, habilitar el piloto automático y hacer realidad los autos sin conductor. Los modelos de inferencia derivados de lo anterior se devuelven a los vehículos de producción. Luego, los modelos procesan datos en tiempo real para optimizar la conducción autónoma.

Ciberseguridad asistida por IA

Los profesionales de Network SecOps consolidan registros de actividad de cientos de miles de dispositivos de red (desde la nube, locales o ambos). Esto forma el conjunto de datos de entrenamiento para que los modelos detecten intrusiones no autorizadas en la red. Los modelos de inferencia resultantes se introducen en dispositivos de red modernos, que analizan eventos observados en tiempo real para detectar intrusiones no autorizadas.

Recursos adicionales

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