1. NetApp ONTAP

Hauptmerkmale:

• Skalierbarkeit: Bietet eine skalierbare Datenmanagementlösung,
• Integration: Nahtlose Integration und Verwaltung von Daten über verschiedene Umgebungen hinweg.

Rolle im NetApp AIPod: NetApp ONTAP bildet das Rückgrat des Datenmanagements im AIPod. Es sorgt dafür, dass Daten effizient gespeichert, abgerufen und verarbeitet werden können, was für die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Workloads entscheidend ist.

2. NetApp AFF (All Flash FAS)

Hauptmerkmale:

• Hohe Leistung: All-Flash-Speicherlösungen bieten extrem hohe Leistung und niedrige Latenzzeiten.
• Skalierbarkeit auch in der Performance: Bedarfsgerechte Bereitstellung von Daten über Highspeed Interfaces/Protokolle nach Ihren Anforderungen. Durchgängige NVMe Systemarchitektur und bei Bedarf, Bereitstellung eines globalen Namespace über dutzende PB hinweg.

Rolle im NetApp AIPod: NetApp AFF sorgt für die schnelle und zuverlässige Speicherung und den Zugriff auf große Datenmengen, die für KI-Modelle erforderlich sind. Die hohe Leistung und niedrigen Latenzzeiten sind besonders wichtig für datenintensive Anwendungen.

3. NetApp’s Datenmobilitätslösungen

Hauptmerkmale:

• Datenmobilität: Ermöglicht nahtlose Datenmobilität und -verwaltung über verschiedene Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg.
• Flexibilität: Bietet Flexibilität und Agilität bei der Verwaltung von KI-Datenpipelines.

Rolle im NetApp AIPod: Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten effizient über verschiedene Umgebungen hinweg zu bewegen und zu verwalten. Dies ist besonders wichtig für die Flexibilität und Skalierbarkeit von KI-Workflows.

Diese Komponenten zusammen machen den NetApp AIPod zu einer leistungsstarken und flexiblen Lösung für Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur effizient und kostengünstig aufbauen möchten.

Der Lenovo ThinkSystem SR675 V3 OVX Node ist ein leistungsstarker 3U-Rack-Server, der speziell für KI- und ML-Workloads entwickelt wurde. Er unterstützt bis zu acht NVIDIA L40S GPUs.

Hauptmerkmale:

• Hohe Leistung: Ausgestattet mit NVIDIA L40S GPUs für optimale KI-Performance.
• Skalierbarkeit: Unterstützt bis zu acht GPUs, ideal für umfangreiche KI-Modelle.
• Effiziente Kühlung: Lenovo Neptune Hybridkühlung sorgt für zuverlässigen Betrieb.

Rolle im NetApp AIPod: Der Lenovo SR675 V3 OVX Node bildet das Rückgrat der Rechenleistung im NetApp AIPod. Er ermöglicht die schnelle Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, was für KI-Workloads entscheidend ist. In Kombination mit NetApp’s robusten Speicherlösungen bietet er eine nahtlose und leistungsstarke Infrastruktur für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen.

1. NVIDIA L40S GPUs

Hauptmerkmale:

• Hohe Leistung: Diese GPUs bieten außergewöhnliche Rechenleistung und sind speziell für KI- und ML-Workloads optimiert.
• Effiziente Verarbeitung: Unterstützen eine Vielzahl von KI-Algorithmen und -Modellen, was sie ideal für komplexe Berechnungen macht.

Rolle im NetApp AIPod: Die NVIDIA L40S GPUs sind das Herzstück der Rechenleistung im NetApp AIPod. Sie ermöglichen die schnelle Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, was für KI-Workloads entscheidend ist. Ihre hohe Leistung und Effizienz tragen dazu bei, dass KI-Modelle schneller trainiert und eingesetzt werden können.

2. NVIDIA OVX Architektur

Hauptmerkmale:

• Optimierte Infrastruktur: Speziell entwickelt für KI- und ML-Anwendungen, bietet sie eine optimierte Umgebung für die Ausführung von KI-Workloads.
• Skalierbarkeit: Ermöglicht die einfache Skalierung von KI-Infrastrukturen, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Rolle im NetApp AIPod: Die NVIDIA OVX zertifizierten Komoponenten sorgen für eine nahtlose Integration und optimale Leistung der KI-Workloads im NetApp AIPod. Sie bietet die notwendige Infrastruktur, um komplexe KI-Modelle effizient zu betreiben und zu skalieren.

Diese NVIDIA-Komponenten tragen wesentlich zur Leistungsfähigkeit und Flexibilität des NetApp AIPod bei und machen ihn zu einer idealen Lösung für Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur effizient und kostengünstig aufbauen möchten.