NVIDIA Enterprise AI Factory를 위한 퓨어스토리지 레퍼런스 아키텍처로 대규모 인텔리전스 가속화

퓨어스토리지 AI Factory with NVIDIA는 엔터프라이즈 AI 프로젝트를 가속화하도록 설계된 검증된 AI 인프라 플랫폼입니다. AI 모델과 추론 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라, 이 솔루션은 인사이트를 가속화하고 운영을 간소화하는 것을 목표로 합니다.

현대적인 엔터프라이즈 AI를 위해 특별히 설계

기존 IT는 현대적인 AI 워크로드의 요구를 충족하여 컴퓨팅 및 AI 팀의 생산성을 지속적으로 유지하기 위해 노력하고 있습니다. 반면, 고성능 AI 스토리지는 가동 시간, 민첩성 및 복원력 보장과 같은 엔터프라이즈 기능을 통합해야 합니다. NVIDIA Enterprise AI Factory의 검증된 설계를 위한 퓨어스토리지 솔루션은 운영이 간편하고, 통합되며, 고성능 및 복원력이 뛰어난 아키텍처를 통해 이러한 문제를 해결합니다. NVIDIA NVIDIA 의 최신 가속 컴퓨팅 및 소프트웨어 플랫폼을 퓨어스토리지(FlashBlade//S™ 스토리지)와 결합하여 대규모 모델 트레이닝 및 추론에 필요한 성능과 확장성을 제공함으로써 생성 AI 및 컴퓨터 비전과 같은 고급 워크로드를 지원합니다. 퓨어스토리지 FlashBlade//S는 최대 1,024NVIDIA GPU와 여러 페타바이트의 데이터를 지원하도록 확장할 수 있는 NVIDIA-Certified™ 스토리지 시스템으로, 컴퓨팅과 스토리지를 긴밀하게 통합하는 고속 네트워킹을 제공합니다. 

주요 이점

• 무중단 업그레이드: 플래시블레이드(FlashBlade)는 데이터 인플레이스 업그레이드를 지원하여, 계획된 정전이 필요한 기존 스토리지와 달리 다운타임 없이 확장 또는 갱신할 수 있습니다.
• 사용 편의성: 통합 플랫폼은 엔터프라이즈 IT 및 AI 개발자가 최소한의 번거로움으로 운영할 수 있도록 설계된 AI 데이터 파이프라인을 수집에서 추론까지 간소화합니다.
• 일관된 성능: 이 아키텍처는 모든 규모에서 안정적인 성능을 제공하므로 조직이 다운타임이나 성능 손실 없이 구축을 확장할 수 있습니다.
• 민첩성 및 미래 보장: 개방형 모듈식 설계는 진화하는 AI 기술을 지원하고 벤더 종속성을 방지하여 유연성과 상호운용성을 극대화합니다.
• 효율성: 플래시블레이드(FlashBlade)의 고밀도 및 낮은 전력 소비는 데이터센터 설치 공간 및 운영 비용을 절감하며, 통합 스택은 유지보수를 간소화합니다.

검증된 구성 

퓨어스토리지, NVIDIA 및 기타 시스템 파트너들은 AI 공장으로의 엔터프라이즈 IT 전환을 가속화하기 위해 제품, 소프트웨어 및 서비스를 구축하고 있습니다. 퓨어스토리지는 NVIDIA Enterprise AI Factory의 검증된 설계에 따라 NVIDIA-Certified RTX™ PRO 및 HGX Blackwell 서버, NVIDIA Spectrum™-X 이더넷 네트워킹, NVIDIA NVIDIA BlueField® DPU 및 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어와 퓨어스토리지의 NVIDIA-Certified 스토리지 시스템을 결합한 새로운 차원의 온-프레미스 인프라 구축하기 위한 책임을 지고 있습니다. 

NVIDIA Enterprise AI Factory 검증 설계 솔루션은 16~256개의 GPU가 있는 4~32개의 노드에 이르는 엔터프라이즈급 배포에 맞게 설계된 NVIDIA Enterprise Reference Architectures(Enterprise RA)의 권장 하드웨어 구성을 기반으로 합니다. 각 엔터프라이즈 RA는 클러스터에서 최적의 성능을 보장하기 위해 NVIDIA-Certified 서버를 기반으로 구축된 레퍼런스 구성이라는 규범적 설계 패턴을 따릅니다. 이러한 레퍼런스 구성은 CPU, GPU, 네트워킹 및 대역폭 사양을 기반으로 컴퓨트 노드에 대한 설명을 표준화합니다. C-G-N-B 명명법은 컴퓨팅 성능, 네트워킹 기능 및 대역폭 성능을 명확하게 표시하여 시스템 선택을 간소화합니다. 각 숫자(예: 2-8-5-200)는 CPU 소켓 수, GPU 수, 네트워크 어댑터 수(NIC, SuperNIC 또는 DPU), GPU당 평균 동서 대역폭(GbE)을 각각 나타냅니다.

퓨어스토리지는 도입을 간소화하기 위해 시스템을 NVIDIA Enterprise AI Factory 검증 설계에 사용된 레퍼런스 구성과 일치시켜 병목현상과 성능 저하를 방지하는 균형 잡힌 시스템을 손쉽게 배포하고 확장할 수 있도록 지원합니다. 퓨어스토리지가 설계하고 테스트한 반복 가능한 레퍼런스 구성은 다음과 같습니다. 

이는 고객과 파트너 OEM이 솔루션을 다양한 규모로 배포하는 데 사용할 수 있는 검증된 구성 요소를 나타냅니다. 그 의미는 다음과 같습니다.

• 2-4-3-200(PCIe 최적화): GPU.It당 2개의 CPU, 4개의 GPU, 3개의 고속 NIC/DPU 및 200Gbps 네트워킹 대역폭을 갖춘 컴퓨팅 노드는 4개의 PCIe GPU(NVIDIA L40S 또는 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU, 또는 대형 모델의 경우 NVIDIA H100 NVL)와 3개의 200Gb 이더넷 인터페이스(종종 오프로드에 NVIDIA BlueField-3 DPU 활용)를 갖춘 NVIDIA NVIDIA 인증 서버에 해당할 수 있습니다. 2-4-3-200 빌딩 블록은 AI 공장에 균형 잡힌 진입점을 제공하며, 소규모 모델 트레이닝, 미세 조정 또는 프로덕션 중형 모델 제공과 같은 작업에 적합합니다. 기업은 아키텍처가 예측 가능하게 확장될 것이라는 사실을 알고 이러한 4-GPU 서버 클러스터로 시작할 수 있습니다.
• 2-8-5-200(PCIe 최적화): GPU당 2개의 CPU, 8개의 GPU, 5개의 NIC/DPU 및 200Gbps 네트워크 대역폭을 제공하는 더 큰 PCIe 기반 노드 GPU 입니다. 단일 노드에 8개의 GPU가 있는 이 구성은 서버당 더 많은 AI 컴퓨팅을 제공하며, 더 많은 트레이닝 작업 또는 통합 추론 팜에 적합합니다. 이 구성은 최대 8개의 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU를 탑재한 최근 발표된 NVIDIA RTX PRO 서버와 일치합니다. “2-8-5” 디자인 패턴은 증가된 GPU 수를 처리할 수 있도록 더 많은 네트워크 대역폭과 어댑터 수를 보장하며, 각 GPU에 대한 전체 200Gb/s 파이프라인을 유지합니다. 활용 사례에는 중간 규모 모델 트레이닝(예: 중간 규모 NLP 모델 또는 비전 모델)과 많은 동시 사용자를 위한 고처리량 추론이 포함됩니다. 이 구성은 NVIDIA 인증 HGX A100/H100 PCIe 시스템 또는 사양을 충족하는 맞춤형 OEM 설계와 같은 서버를 통해 제공될 수 있습니다. 표준 이더넷 패브릭을 사용하면서 뛰어난 스케일업 옵션을 제공합니다.
• 2-8-9-400(HGX 최적화): 2개의 CPU, 8개의 GPU(NVIDIA HGX 폼 팩터), 9개의 네트워크 어댑터 및 GPU당 400Gbps 네트워킹을 갖춘 하이엔드 구성. 이는 NVIDIA 8개의 SXM GPU가 NVIDIA NVLink를 통해 초고 GPU 대 GPU 대역폭(내부적으로 9 NVIDIA00GB/s)으로 연결되는 NVIDIA HGX 플랫폼(예: HGX H100 또는 곧 출시될 HGX H200)에 해당합니다. GPU GPU “9”개의 네트워크 인터페이스(블BlueField-3 DPU 또는 NVIDIA ConnectX-7 NIC 등)는 GPU에 8x 400Gb의 집적 처리량과 스토리지 또는 클러스터 간 통신을 위한 추가 기능을 제공하여 가장 I/O 집약적인 워크로드를 위해 각 GPU에 400Gb/s를 효과적으로 제공합니다. 이 2-8-9-400 패턴은 대규모 모델 트레이닝(수백억 파라미터 모델), 대규모 컨텍스트 입력에 대한 강력한 추론, 최대 처리량과 낮은 지연 시간이 가장 중요한 AI AI 워크로드 등 가장 까다로운 시나리오를 대상으로 합니다. 강력한 성능을 고려할 때, 고급 생성 AI, 복잡한 시뮬레이션 또는 대규모 추론 서비스 등의 활용 사례에 자연스럽게 적합합니다.

이러한 레퍼런스 구성은 클러스터 전반에서 확장할 수 있습니다. 예를 들어, AI 공장은 (4)개의 2-8-5-200 노드로 시작하여 클러스터당 최대 32노드로 확장할 수 있습니다. 플래시블레이드(FlashBlade) 스토리지와 NVIDIA Spectrum-X 이더넷 네트워킹은 그에 따라 확장됩니다(동반 확장에 따라 필요한 플래시블레이드(FlashBlade) 섀시와 업링크의 수에 대한 지침이 제공되므로 선형 확장성을 보장합니다). 이를 통해 기업은 다음과 같은 명확한 모듈식 성장 경로를 확보할 수 있습니다. 입증된 빌딩 블록으로 시작하여 AI 수요가 증가함에 따라 더 많은 것을 추가하세요.

광범위한 접근성을 보장하기 위해 NVIDIA와 퓨어스토리지는 주요 서버 OEM 업체들과 솔루션을 검증하여 이러한 AI Factory 빌딩 블록을 출시하고 있습니다. Dell Technologies, HPE 및 Supermicro 서버는 퓨어스토리지 플래시블레이드(FlashBlade)와 결합된 NVIDIA Blackwell 플랫폼으로 완벽한 AI 팩토리 솔루션으로 테스트됩니다. 이를 통해 고객이 선택한 공급업체와 함께 NVIDIA AI Factory 설계 및 배포를 가속화하고, NVIDIA-퓨어스토리지 사양에 따라 솔루션이 완전히 검증되었음을 확신할 수 있습니다.

AI Factory는 단일 블랙박스 어플라이언스가 아니라 여러 벤더가 구축할 수 있는 개방형 레퍼런스 아키텍처입니다. 기업들은 선호하는 하드웨어 공급업체를 통해 솔루션을 채택하거나, 참조 설계에 따라 구성 요소를 통합할 수도 있습니다. 이러한 개방성은 고객을 하나의 벤더 에코시스템에 연결하는 일부 경쟁적인 접근 방식과 대조됩니다. 모든 경우에, 고객은 엔지니어링 팀이 공동으로 검증한 설계 및 긴밀한 통합 작업을 통해 혜택을 누릴 수 있습니다.

통합 소프트웨어 스택: 퓨어스토리지의 NVIDIA Base Command Manager, Run:AI 및 Portworx

NVIDIA-퓨어스토리지 AI Factory의 두드러진 기능은 데이터 및 컴퓨팅 오케스트레이션을 위한 통합 소프트웨어 스택입니다. 세 가지 주요 소프트웨어 구성 요소가 여기에 중요한 역할을 합니다. NVIDIA Base Command Manager, 퓨어스토리지의 Portworx® 및 NVIDIA Run:AI. 또한 대규모 AI 실행을 간소화하는 통합 계층을 형성합니다.

• NVIDIA Base Command Manager는 빠른 배포를 제공하는 클러스터 관리 솔루션으로, 모든 규모의 클러스터에 대한 프로비저닝 및 관리를 자동화합니다. AI 팩토리에서 Base Command Manager는 클러스터의 전체 라이프사이클에 걸쳐 단일 툴로 프로비저닝, 모니터링 및 관리 기능을 제공합니다. AI Factory는 Base Command Manager를 통합하여 조직이 클러스터 리소스 사용을 최적화할 수 있도록 합니다. 소프트웨어에는 성능 조정 또는 문제 파악을 위해 클러스터 활용 및 상태 데이터를 표시하는 대시보드가 포함되어 있습니다(따라서 “인프라 최적화 도구”가 구축됨). 간단히 말해, NVIDIA Base Command Manager는 하드웨어를 사용자의 관점에서 단일 AI 슈퍼컴퓨터로 연결하여 기본 클러스터의 복잡성을 제거합니다.
• 퓨어스토리지Portworx 컨테이너화된 애플리케이션을 위한 영구 스토리지 관리에 탁월한 Kubernetes 네이티브 데이터 플랫폼입니다. AI 팩토리 내에서 Portworx 컨테이너화된 AI 워크로드를 위해 플래시블레이드(FlashBlade)의 데이터를 오케스트레이션하는 데 활용될 수 있습니다. AI 개발이 컨테이너 및 Kubernetes 기반 파이프라인을 점점 더 많이 사용함에 따라, Portworx 동적 볼륨 프로비저닝, 스토리지 스냅샷 및 클러스터 간 복제와 같은 기능을 통해 데이터가 실행되는 모든 곳에서 컨테이너에 사용 가능하도록 보장합니다. 이는 hybrid cloud 시나리오에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 일부 AI 마이크로서비스 클라우드에서 실행되고, 주요 교육은 온-프레미스에서 이루어지는 경우, Portworx 환경 간에 데이터를 원활하게 이동하거나 동기화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 플래시블레이드(FlashBlade) 고속 스토리지에 클라우드 지원 레이어를 효과적으로 제공합니다. Portworx 통합은 개발자가 데이터 물류를 수동으로 처리할 필요가 없다는 것을 의미합니다. Kubernetes를 통해 데이터 볼륨을 요청하고 플랫폼이 필요한 성능으로 데이터를 제공할 것이라고 신뢰할 수 있습니다. 이는 플래시블레이드(FlashBlade)의 원시 속도와 결합하여 컨테이너화된 AI 작업(예: 모델 추론 서비스 또는 데이터 준비 파이프라인)이 필요할 때 낮은 지연 시간, 높은 처리량의 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
• NVIDIA Run:AI는 전문화된 AI 워크로드 오케스트레이션 플랫폼으로, GPU 활용도를 극대화하고 AI Factory에서 작업 일정을 간소화합니다. Run:AI는 GPU 분획을 동적으로 할당하고, 작업을 대기열에 넣으며, 할당량을 시행하여 여러 사용자와 팀 간에 GPU 인프라를 효율적으로 공유할 수 있는 지능형 정책 기반 스케줄링 기능을 통해 Kubernetes를 확장합니다. 예를 들어, 하나의 실험이 GPU 메모리의 일부만 사용하는 경우, Run:AI는 동일한 GPU에서 추가 워크로드를 예약하여 기존 스케줄러가 할 수 없는 방식으로 활용률을 높일 수 있습니다. 그 결과, AI 팩토리 내에서 유휴 시간이 줄어들고 워크로드 처리량이 증가합니다. Run:AI와 Portworx는 GPU와 스토리지 전반에 걸쳐 단일 통합 데이터 GPU 및 리소스 관리 평면을 생성하여 AI 작업에 더 낮은 지연 시간 데이터 액세스와 더 나은 리소스 활용을 제공합니다. 이러한 통합은 생산성을 위한 획기적인 변화입니다. 데이터 및 컴퓨팅 리소스는 자동으로 나란히 오케스트레이션됩니다.

NVIDIA-퓨어스토리지 AI Factory 솔루션은 Base Command Manager, NVIDIA Run:AI 및 Portworx를 활용하여 풀스택 접근 방식을 제공합니다. 단순한 하드웨어가 아니라 하드웨어와 지능형 소프트웨어입니다. 이는 기업이 세계적 수준의 성능을 제공할 뿐만 아니라, 이러한 성능을 효과적으로 사용하는 데 필요한 스마트 자동화 및 통합 기능을 갖춘 턴키 플랫폼을 확보한다는 것을 의미합니다. 개발자는 파일 시스템을 장착하거나 데이터가 있는 위치를 찾을 필요 없이 AI 실험을 시작할 수 있습니다. 플랫폼이 이를 처리합니다. IT 운영자는 세분화된 제어 정책을 통해 거버넌스와 효율성을 보장할 수 있습니다. 통합 스택은 GPU, 네트워크 및 스토리지의 복잡한 매트릭스를 회사 내 최종 사용자를 위한 일관된 경험으로 효과적으로 전환합니다.

개발자 생산성 및 AI 파이프라인 효율성 향상

NVIDIA-퓨어스토리지 AI Factory의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 AI 개발자와 데이터 사이언티스트의 작업을 가속화하는 방법입니다. 인프라 병목현상과 복잡성을 제거함으로써, 팀은 하드웨어와 데이터 배관에 얽매이지 않고 모델과 솔루션을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 

AI 공장이 AI 파이프라인 전반에서 생산성을 향상시키는 방법은 다음과 같습니다.

• 간소화된 데이터 액세스: 많은 기업에서 데이터는 다양한 스토리지 시스템에 걸쳐 사일로화되며, AI 실험에 적합한 데이터를 제공하는 것은 느린 수동 프로세스입니다. AI Factory의 통합 플래시블레이드(FlashBlade) 스토리지를 사용하면 원시 유입부터 정제된 기능에 이르기까지 모든 단계의 AI 데이터가 하나의 고속 저장소에 저장됩니다. 즉, 트레이닝 클러스터와 추론 서버는 지루한 복사나 전송 단계 없이 데이터 세트에 직접 액세스할 수 있습니다. 또한 파일 및 오브젝트 워크로드를 모두 지원하는 플래시블레이드(FlashBlade)의 기능은 광범위한 AI 프레임워크 및 데이터 형식과의 호환성을 의미합니다. 개발자는 GPU 속도로 데이터를 읽기/쓰기 위해 표준 프로토콜(예: NFS 또는 S3)을 사용할 수 있습니다. RoCE 네트워킹의 통합은 GPU가 최소의 레이턴시와 CPU 오버헤드로 스토리지에서 데이터를 가져올 수 있도록 합니다. 실제로 이는 데이터 로딩 시간을 단축하고 더 빠르게 반복할 수 있다는 것을 의미합니다. I/O를 기다리는 데 방해가 되었을 수 있는 교육 작업은 이제 방해받지 않고 진행되어 값비싼 GPU 리소스를 완전히 활용할 수 있게 되었습니다.
• 인프라 튜닝 최소화: AI를 위한 인프라 튜닝은 수 많은 IT 노력을 소비할 수 있습니다. NVIDIA Enterprise AI Factory 솔루션을 갖춘 퓨어스토리지는 이러한 부담을 크게 줄여줍니다. 이 레퍼런스 아키텍처는 AI 워크로드에 대해 사전 검증되고 균형을 이루며, 즉시 사용 가능한 성능이 이미 최적화되어 있습니다. NVIDIA Base Command 소프트웨어(스택에 포함됨)는 GPU 활용을 최적화하고 스케줄링을 처리하기 위한 도구를 제공하므로 관리자는 다중 사용자 클러스터 관리를 위한 자체 솔루션을 스크립트로 작성할 필요가 없습니다. 전반적으로, 표준 이더넷 및 RDMA를 사용하는 것과 같은 플랫폼의 설계 선택과 가려진 독점 인터커넥트는 기존 환경에 쉽게 연결된다는 것을 의미합니다. IT 팀은 팅커링과 소방에 소요되는 시간을 줄이고, AI 개발자는 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 그 결과, 기업은 더 많은 실험, 모델 조정 및 테스트 등 더 빠른 반복 주기를 달성할 수 있어 아이디어에서 Insight로 가는 길을 가속화할 수 있습니다.
• 엔드-투-엔드 파이프라인 통합: 퓨어스토리지를 탑재한 NVIDIA AI Factory는 단순한 교육이 아니라, 데이터 준비, 교육, 검증 및 배포를 포괄하는 포괄적인 접근 방식입니다. 예를 들어, 일반적인 엔터프라이즈 AI 워크플로우를 고려해 보세요. 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 세트를 수집 및 큐레이트하고, 데이터 과학자들은 GPU 클러스터에서 모델을 트레이닝하며, ML 엔지니어는 프로덕션에서 추론하기 위해 해당 모델을 배포합니다. 일반적으로 각 단계는 별도의 시스템에서 발생할 수 있으며, 데이터를 이동하고 환경을 별도로 관리해야 합니다. 이 솔루션에서는 전체 파이프라인을 통합할 수 있습니다. 단일 플래시블레이드(FlashBlade)는 원시 데이터, 중간 사전 처리 데이터, 모델 체크포인트 및 최종 모델 파일과 추론을 위한 RAG 내장 및 KV 캐시 컨텍스트를 호스팅할 수 있습니다. 동일한 GPU 인프라를 분할(적절한 스케줄링)하여 트레이닝 작업과 추론 서비스를 모두 처리할 수 있습니다. 이러한 응집력은 모델이 트레이닝되는 즉시 동일한 플랫폼에서 테스트 및 사용자에게 서비스를 제공하여 구축 시간을 크게 단축할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한 일관된 환경은 모델을 개발에서 생산으로 전환할 때 오류를 줄입니다. 이 모든 것은 민첩한 AI 개발 프로세스로 이어지며, 사일로화된 팀과 시스템 간의 전통적인 마찰 없이 아이디어가 프로덕션 배포로 빠르게 진행됩니다.

궁극적으로, AI Factory는 단순하게 성능을 제공함으로써 엔터프라이즈가 이전에는 매우 어려웠던 것, 즉 놀랍도록 빠르고 운영적으로 효율적인 AI 플랫폼을 달성할 수 있도록 합니다. 이러한 조합은 데이터로부터 더 빠른 인사이트, AI 모델을 더 자주 반복할 수 있는 능력, 인프라에 대한 우려가 없는 보다 생산적인 개발 팀 등 실질적인 비즈니스 이점을 제공합니다.

플래시블레이드(FlashBlade): AI 워크로드에 최적화된 스토리지 백본

퓨어스토리지를 갖춘 NVIDIA 엔터프라이즈 AI 팩토리의 중심에는 플래시FlashBlade//SS는 현대적인 분석 및 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 올플래시 스케일-아웃 스토리지 플랫폼입니다. 이 솔루션에서 플래시블레이드(FlashBlade)는 AI 트레이닝(대규모 데이터 세트를 효율적으로 읽어야 함)과 AI 추론(참조 데이터 및 모델 파일에 대한 빠르고 낮은 레이턴시 액세스)을 모두 지원하는 고성능 데이터 플랫폼으로 작동합니다. 플래시블레이드(FlashBlade)의 아키텍처는 이러한 도전과제에 특히 적합합니다. 이 솔루션은 다차원적인 성능과 확장성, 낮은 레이턴시, 병렬 데이터 액세스, 무중단 및 복원성 있는 운영, 파일 및 오브젝트 스토리지를 통합하는 기능을 제공하여, 데이터 과학자와 엔지니어가 서로 다른 스토리지 사일로를 사용하지 않고도 툴이 기대하는 모든 형식으로 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다.

퓨어스토리지 플래시블레이드(FlashBlade)는 NVIDIA 엔터프라이즈 AI 팩토리에 멀티 페타바이트 용량, 초당 수십 테라바이트의 처리량, 일관된 낮은 대규모 지연 시간을 제공하는 고성능의 고효율 데이터 기반을 제공합니다. 마찬가지로, HPC 파일 시스템과 달리 엔터프라이즈 IT가 기대하는 엔터프라이즈 기능(스냅샷, 암호화, 복제)과 사용 편의성을 통해 이러한 성능을 제공합니다. 

결론: AI AI 혁신을 자신 있게 가속화하세요

퓨어스토리지와 함께 NVIDIA 엔터프라이즈 AI 공장을 런칭한 것은 AI 인프라의 진화에서 중요한 이정표를 세웠습니다. 두 가지의 장점을 결합했습니다. 퓨어스토리지가 제공하는 NVIDIA의 최첨단 AI 컴퓨팅 및 오케스트레이션 기능과 혁신적인 플래시 스토리지 기술. 엔터프라이즈 AI 리더의 경우, 이는 슈퍼컴퓨터 수준의 성능과 엔터프라이즈급 안정성/효율성을 제공하는 AI 플랫폼을 패키지 하나로 구현할 수 있음을 의미합니다. 동적 멀티모달 AI 워크로드를 쉽게 처리하는 동시에 운영을 간소화하고 확장할 수 있는 플랫폼은 속도가 중요한 영역에서 조직의 민첩성을 향상시킵니다.

기업들은 공동으로 설계된 이 솔루션을 활용하여 데이터 센터를 데이터를 지속적으로 수집하고, AI AI 모델을 트레이닝하며, 비즈니스를 추진하는 인사이트 또는 지능형 서비스를 제공하는 진정한 ‘AI 공장’으로 전환할 수 있습니다. 퓨어스토리지와 NVIDIA Enterprise AI Factory 레퍼런스 아키텍처는 조직들이 이러한 이니셔티브를 지연시키는 역사적인 장벽을 제거할 수 있도록 지원합니다. 데이터 처리는 더 이상 처리량의 장애물이 되지 않으며, 더 이상 용량을 추가할 때 다운타임이 필요하지 않으며, 더 이상 인프라 부족으로 인해 개발자가 혼란을 겪지 않습니다. 대신, AI 결과를 신속하게 실험하고 제공할 수 있는 간소화된 고옥탄가 플랫폼을 제공합니다.

AI 환경이 지속적으로 진화함에 따라(생성형 AI, 실시간 분석 등에서 점점 더 커지는 모델과 새로운 애플리케이션), 유연하고 강력한 기반을 확보하는 것이 핵심입니다. AI 팩토리는 대규모의 성능, 미래를 위한 적응성 및 운영의 우아함을 제공합니다. AI 시대를 주도하고자 하는 모든 조직에 퓨어스토리지를 갖춘 NVIDIA AI Factory는 다음과 같은 강력한 경로를 제공합니다. 인프라가 미래의 요구를 충족할 것이라는 확신을 가지고 AI 프로젝트를 가속화하세요. 이는 민첩성, 성능 및 성공을 위해 재구상된 AI 인프라입니다.

데이터 웨어하우스에 대해

• NVIDIA Enterprise AI Factory Reference Architecture를 통한 퓨어스토리지 다운로드
• 퓨어스토리지 AI 솔루션
• 플래시블레이드//S(FlashBlade//S)

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