Pure Storage FlashBlade + LandingAI: Beschleunigen Sie die visuelle Intelligenz

Dieser Blog über die Leistungsfähigkeit von FlashBlade und LandingLens von LandingAI wurde gemeinsam mit Steve Ackley von LandingAI verfasst.

Seien wir ehrlich: Visuelle AI ist nicht mehr nur ein F&E-Spielplatz. So erkennen Fabriken Mängel, bevor sie Millionen kosten, wie Versicherungsunternehmen Schadensfälle beschleunigen und wie Biotech-Unternehmen die Grenzen der Entdeckung überschreiten. Die Modelle? Sie sind bereit. GPUs? Viel Kraft. Aber hier ist der Fang: Die meisten Projekte stoßen an die Mauer, da Storage nicht mithalten kann.

Hier ist die Realität:

• Das neueste DGX oder HGX kann zum Training 1-5TB/s durchstechen, und die Echtzeit-Inferenz kann zwischen 500GB/s und 1TB/s liegen.
• Die realistische Skalierung eines GPU-Clusters erfordert, dass das NAS-System die Performance linear skaliert, damit diese GPU-Cluster ausgelastet bleiben.
• Teams kopieren am Ende immer wieder dieselben Bilder, nur um Experimente durchzuführen.
• Hybrid-Setups, bei denen sich einige Daten in der Cloud befinden, einige lokal, bereiten Sicherheits- und Betriebsprobleme.

Hier kommt die Einrichtung von Pure Storage + LandingAI ins Spiel. LandingAI vereinfacht den Modellerstellungs- und Implementierungsprozess (über LandingLens und Microservices). Pure Storage bewältigt den Daten-Firehose mit FlashBlade//S™ – einem NVMe-All-Flash-Array, das bis zu 450GB/s und Latenzzeiten von weniger als Millisekunden erreichen kann. FlashBlade//EXA™ kann einen Lesedurchsatz von mehr als 10TB/s erreichen. Zusammen erhalten Sie eine klare Referenzarchitektur: Rohbilder, Einblicke – keine Neuverdrahtung, keine lästigen Datenkopien.

(Und nein, FlashBlade//S ist nicht Ihre durchschnittliche SSD, sondern eher 100 NVMe-SSDs hinter einer Fabric mit 450GB/s. Denken Sie zehnmal schneller als Desktop-SSDs oder USB-Laufwerke.)

Was wir tatsächlich entwickelt haben

Abbildung 1: 

LandingLens-Architektur

Abbildung 2: 

So funktioniert es (ohne Jargon)

Bereitstellung: Wir automatisieren die Azure-Seite mit Terraform; die lokalen Pure Storage-Knoten werden vorerst manuell bereitgestellt.

Paket: Durch die Einführung von AI CLI und unserem Personalisierungsskript werden standortspezifische Helmdiagramme erstellt, in die DB-Hosts, Eintrittsregeln und Bild-Tags eingefügt werden.

Starten: Wir wenden den Diagrammservice nach Service mit Helm-Upgrade an – installieren Sie ihn und fügen Sie für jeden Namensraum Pull-Geheimnisse hinzu. Eine geführte Installation dauert in der Regel ein paar Tage mit unseren Ingenieuren.

Fazit: Jeder autorisierte Techniker kann den gesamten Stack innerhalb von Minuten aufdrehen, lokal oder in der Cloud testen und ohne Nacharbeit in die Produktion gehen.

Was ist cool daran?

Kein Staging oder Kopieren von Daten: LandingLens funktioniert direkt auf FlashBlade//S. Keine Rsync-Jobs oder Cache-Wrangling erforderlich.

Gleiche Geschwindigkeit, unabhängig von der Datensatzgröße: Ganz gleich, ob Sie mit 100GB oder 1PB arbeiten, dank der parallelen Struktur von FlashBlade^® bleibt die Performance unverändert.

Integrierte Sicherheit und Resilienz: FlashBlade bietet Always-On-Verschlüsselung und unveränderliche Snapshots, sodass Ransomware keine Chance hat.

Genauigkeit: Es gibt ein höheres Maß an Genauigkeit im Vergleich zu Open Source und eine geringere Anzahl an Proben für die Feinabstimmung hochspezialisierter Visionsmodelle.

Zeit zum Trainieren/Wertschöpfen: Aufgrund der architektonischen Vorteile bietet der Stack im Vergleich zu Open-Source-Angeboten die schnellste Zeit zum Trainieren von Vision-Modellen.

Performance: Die Lösung bietet die beste Performance/Rack-Einheit, Performance/W/GB-Metriken und die beste Performance bei gemischten Workloads (gleichzeitiges Lesen/Schreiben) für multimodale AIWorkloads.

Kosten: Die Lösung bietet die besten TCO mit garantierter Performance durch Pure Storage^® Evergreen//One™.

Overall Value Prop:Pure Storage FlashBlade + LandingLens bietet einen schlüsselfertigen, validierten Full-Stack-Pod für medizinische Bildgebung, Biotech und Fertigung und bietet so die schnellste Zeit, um den Endkunden für Anwendungsfälle im Bereich Computer Vision zu schulen/nutzen.

Was das für Sie bedeutet

Sehen wir uns nun einige Anwendungsfälle für diesen Stack genauer an.

Fertigung und Elektronik

Verabschieden Sie sich von „Spot-Check and Bete“. Mit FlashBlade, das Ihre GPUs mit bis zu 600Gb/s versorgt – und noch schneller, wenn Sie auf FlashBlade//EXA umsteigen – markiert LandingLens fehlende Komponenten, abgewinkelte Teile, Lötbrücken und kosmetische Dellen, während sich die Leitung noch bewegt. Da die Modelle aus einem Bruchteil der gekennzeichneten Bilder lernen, die die meisten Open-Source-Stacks benötigen, erhalten Sie eine höhere Ausbeute und eine luftdichte Rückverfolgbarkeit ohne den sechsmonatigen Datenetikettierungsslog.

Anwendung von LandingLens in der Fertigung.

Textilien und Verpackung

Ganz gleich, ob Sie Carbon-Faser-Fabric verweben oder Etiketten mit Schrumpffolie drucken, jede Rolle und jeder Druckpass werden direkt in den GPU-Speicher übertragen. Die gleiche Pipeline, die Flecken und Webfehler erkennt, kann Barcodes oder Chargencodes schnell lesen, sodass Sie Farbverschiebungen, Fehldrucke oder Dichtmittellücken erkennen, bevor eine einzelne Palette das Dock verlässt – keine nächtliche Synchronisierung, keine Cache-Spiele, nur Echtzeit-Blicke auf jeden Millimeter.

Biotechnologie und Life Sciences

Ganzobjektträgerbilder und fluoreszierende Mikroskopie-Stacks bewegen sich mit der Geschwindigkeit der Erkennung, nicht mit der Geschwindigkeit der Dateiübertragungen. Feinabstimmung vor Ort hinter Ihrer Firewall mit Always-On-Verschlüsselung und unveränderlichen Snapshots, die mit FDA 21 CFR Part 11 und HIPAA übereinstimmen. Ergebnis: schnellere Assayzyklen, keine Probleme mit der Datenhoheit.

Anwendung von LandingLens in Life Sciences und Biotech.

Finanzen und Versicherungen

LandingLens verwandelt Dokument-Backlogs in durchgängige Workflows. In unserem Machbarkeitsaufbau hat der Stack hochauflösende ID-Fotos, mehrseitige Anspruchspakete und Hypothekenpakete direkt von FlashBlade aufgenommen, sie durch Vision- und Dokumenten-AI-Services geführt und strukturierte Ergebnisse an Kernsysteme zurückgegeben – alles auf demselben Bügel, ohne dass Daten in die Cloud verschoben werden. Frühe Pilotprojekte zeigen, dass Sie KYC- und Schadenzyklen kürzen können, während Sie jedes Byte in Ihrem eigenen Compliance-Umfang aufbewahren.

Überwachung industrieller Geräte

Behalten Sie Förderbänder, Pressen und Roboterarme stets im Auge. Sobald die Ausrichtung abfällt oder ein Band ausfranst, löst das Visionsmodell ein Wartungsticket aus. Da FlashBlade linear skaliert – jeweils ein Gehäuse – können Sie Kameras (oder ganze Produktionszellen) hinzufügen, ohne jemals Storage neu zu erstellen oder zu beobachten, wie die Latenz eine Millisekunde überwindet.

Sehen Sie sich eine Videodemonstration von LandingLens an

Was kommt als Nächstes

Führen Sie Ihren eigenen Piloten aus: Wir bieten frühen Kunden die Möglichkeit, ihre Workloads in unserem gemeinsamen Labor-Setup zu testen.

Benchmark-Ergebnisse kommen: Wir veröffentlichen die realen Latenz-, Durchsatz- und Kostenzahlen, sobald die Pilotprojekte abgeschlossen sind.

Bauplan: Wir packen die Terraform + Helm-Konfigurationen zusammen, damit Ihr DevOps-Team das Setup in weniger als einer Stunde replizieren kann.

Bereit zum Aufbau? Bringen Sie uns Ihre Daten mit

Wenn Sie eine riesige Bildbibliothek oder einen Dokumentenstapel haben, der Ihre AIPläne verlangsamt, sollten wir es auf die Probe stellen. Bringen Sie uns Ihren Datensatz mit – wir führen ihn live aus und zeigen Ihnen, was dieser Stack kann.

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