Bedrijfsinzichten versnellen: Pure Storage en NVIDIA AI-dataplatform maken nauwkeurig redeneren op schaal mogelijk

In een tijdperk waarin milliseconden marktleiderschap kunnen bepalen, staan ondernemingen voor een cruciale uitdaging: het transformeren van enorme dataopslagplaatsen in bruikbare intelligentie met ongekende snelheid en nauwkeurigheid. Ondernemingen, hyperscalers en neoclouds zoals Meta- en Coreweave-klanten hebben klinkend succes geboekt met FlashBlade//S™ en het Pure Storage-platform voor veel van hun AI-workloadbehoeften. Met meerdere NVIDIA-gecertificeerde opslagvalidaties kunnen klanten erop vertrouwen dat hun AI-infrastructuur snel en soepel zal worden geïmplementeerd. 

Voor grootschalige klanten met geavanceerde AI-inferentievereisten herdefinieert het referentieontwerp van het NVIDIA AI-dataplatform dat is geïmplementeerd met Pure Storage^® FLASHBLADE//EXA™ en Portworx^® hoe organisaties enorme hoeveelheden data kunnen omzetten in realtime intelligentie. Deze uitgebreide stack versnelt niet alleen de gevolgtrekking – het ontsluit precisieredenering op schaal, waardoor grootschalige ondernemingen complexe datasets met chirurgische nauwkeurigheid kunnen decoderen met behoud van de beveiliging van productiekwaliteit. 

Het intelligentie-imperatief: Waarom snelheid en precisie belangrijk zijn

Moderne ondernemingen werken in omgevingen waar vertraagde inzichten gelijk staan aan gemiste kansen. Een Pure Storage-implementatie van het NVIDIA AI-dataplatform pakt dit aan door versnelde computing te combineren met intelligente data-orkestratie, waardoor een feedbacklus ontstaat tussen bedrijfskennis en AI-redenering. In de kern maakt deze infrastructuur het volgende mogelijk:

• Realtime analyse van multimodale data (tekst, afbeeldingen, video) met latency van minder dan een seconde
• Contextbewuste redenering over gedistribueerde datasets
• Vertrouwde inzichten en datagovernance door middel van gedetailleerde beveiligingscontroles

Door gebruik te maken van versnelde compute via NVIDIA Blackwell, NVIDIA-netwerking, retrieval-augmented generation (RAG)-software, waaronder NVIDIA NeMo Retriever-Microservices en de AI-Q NVIDIA Blueprint, en de Metadata-geoptimaliseerde architectuur van Pure Storage, verkorten organisaties de tijd tot inzicht van dagen tot seconden, terwijl ze een zeer hoge inferentienauwkeurigheid in productieomgevingen behouden.

Afbeelding 1. Pure Storage-implementatie van het NVIDIA AI-dataplatform.

FlashBlade//EXA: De Data Velocity Engine

Pure Storage FLASHBLADE//EXA verplettert traditionele opslagknelpunten met 10+ TB/s verwerkingscapaciteit in één naamruimte – genoeg om de gehele collectie van de Library of Congress in minder dan drie minuten te verwerken. 

Hoe uitsplitsing van data- en Metadata een enorme inferentie op schaal mogelijk maakt

Het belangrijkste voordeel van het uitgesplitste ontwerp van FLASHBLADE//EXA is de mogelijkheid om Metadata en dataprestaties onafhankelijk te schalen. Dit betekent dat organisaties hun opslagarchitectuur precies kunnen afstemmen op de specifieke eisen van hun inferentieworkloads zonder een van beide componenten te overprovisioneren.

Voor inferentieworkloads die snelle toegang tot duizenden of miljoenen kleinere bestanden vereisen, kan de Metadata laagop de juiste manier worden geschaald. Ook voor workloads die te maken hebben met enorme datasets bestaande uit enorme bestanden, kan de datalaag worden uitgebreid zonder onnodige Metadata-overhead. Deze flexibiliteit maakt “virtueel oneindige schaalbaarheid” mogelijk.

De scheiding van Metadata en dataverwerking biedt niet-blokkerende datatoegang die steeds waardevoller wordt in high-performance computerscenario’s waar Metadata-operaties gelijk kunnen zijn aan of zelfs hoger kunnen zijn dan de werkelijke data-I/O-operaties. Deze architectuur zorgt ervoor dat GPU’s consistent worden gevoed met data tegen de hoogst mogelijke tarieven, waardoor kostbare inactieve tijd wordt geëlimineerd.

Met zijn uitgesplitste, massaal parallelle architectuur lost FLASHBLADE//EXA het probleem op van het opschalen van AI-workloads, waardoor inactieve GPU-tijd wordt geëlimineerd, zodat ondernemingen AI-training en -inferentie kunnen versnellen. Deze efficiënte datalevering is cruciaal voor inferentieworkloads waar consistente, voorspelbare prestaties vaak belangrijker zijn dan pieksnelheden, wat mogelijk wordt gemaakt door efficiënt delen van KV-cache voor bursty en gemengde workloads. 

De Portworx en FLASHBLADE//EXA Synergy voor inferentieversnelling

De synergie tussen Portworx en FLASHBLADE//EXA versnelt de AI-inferentie op schaal door het combineren van Portworx Kubernetes-native datamanagement en intelligente modelcaching met FLASHBLADE//EXA ultrasnelle, massaal parallelle opslagarchitectuur. Portworx zorgt voor hoge beschikbaarheid, toegang met lage latency en naadloze schaalbaarheid van modeldata over gedistribueerde inferentieworkloads, terwijl FLASHBLADE//EXA knelpunten in opslag en Metadata elimineert met uitzonderlijke verwerkingscapaciteit en uitgesplitste schaalbaarheid. Samen maximaliseren ze het GPUGPUgebruik, minimaliseren ze de latentie van gevolgtrekkingen en bieden ze een robuuste, flexibele basis voor het implementeren en beheren van AI-inferentiepijplijnen in productieomgevingen.

De uitgesplitste KV-cacherevolutie: Precisie op schaal

NVIDIA’s KV Cache-architectuur herinterpreteert inferentiepijplijnen door middel van drie innovaties:

1. Near-GPU prefix caching
   • Slaat veel voorkomende querypatronen (bijv. wettelijke nalevingscontroles) rechtstreeks op in GPU-aangrenzende NVMe
2. Load-aware planning
   • Wijst voorvul-/decoderesources dynamisch toe op basis van de complexiteit van de query
   • Behoudt 95% GPU-gebruik, zelfs tijdens verkeerspieken
3. Heterogene GPU-pooling
   • Stelt gemengde GPU-variantclusters in staat om KV-cachegeheugen te delen

Deze Pure Storage-oplossing vult het bovenstaande aan met de volgende functies om end-to-end snelheid te bieden in tokens-per-seconde-prestaties voor grootschalige AI-inferentie-implementaties.

1. KV-cache delen: Zorgt voor efficiënt delen van KV-cache tussen de exponentieel vermenigvuldigende kudde.
2. Hoge IO-concurrency: De zeer gelijktijdige architectuur van FLASHBLADE^® is niet alleen ultrasnel, maar blinkt ook uit in dit exponentieel gelijktijdige IO-patroon.
3. Datareductie: Automatische compressie van KV-cache betekent snellere IO en kortere voorvultijden.

Beveiliging als enabler: RBAC voor vertrouwde inzichten in RAG en Agentic AI

Het implementeren van een rolgebaseerd toegangscontrolekader (RBAC) binnen een retrieval-augmented generation (RAG) of agentische pijplijn is van cruciaal belang voor veilige en efficiënte dataverwerking. Dit omvat het opzetten van een uniforme toestemmingslaag om gebruikersrollen en hun toegangsrechten in verschillende stadia te definiëren: data-inname, ophalen, verwerking en opslag. Daarnaast moeten de componenten een efficiënt inzicht in zoekopdrachten ondersteunen om de toegang tot data op maat te maken op basis van gebruikersrollen en -intenties, waardoor naleving van ingestelde machtigingen wordt gegarandeerd. De AI-augmentatie- en -generatieprocessen moeten contextspecifieke data integreren in generatieve modellen met behoud van beveiligings- en toegangsprotocollen. Effectieve audit- en monitoringmechanismen zijn van cruciaal belang voor het volgen van toegangspatronen en het waarborgen van de naleving van RBAC-regels, waardoor de algehele veiligheid wordt verhoogd. Best practices op het gebied van beveiliging, zoals het gebruik van een zero-trust-model en JWT-gebaseerde authenticatie, benadrukken tijdelijke en veilige toegangscontroles en minimaliseren tegelijkertijd de impact op de prestaties van de pijplijn.

Portworx implementeert een zero-trust beveiligingsmodel dat de toegang tot data versnelt in plaats van blokkeert:

• StorageClass granulaire encryptie: Versleutelt gevoelige PII tijdens de vlucht en in rust, terwijl trainingsdata toegankelijk blijven
• Op JWT gebaseerde toegangscontrole: Biedt tijdelijke, contextbewuste toegang tot RAG-pipelines
• Audit-compliant logging: Houdt datalineage bij van ruwe inname tot gevolgproductie

NVIDIA AI-Q: De Reasoning Intelligence Layer

De AI-Q NVIDIA Blueprint zet statische data om in dynamische kennis door middel van drie kerncomponenten:

1. Multimodale extractiemotoren: Zet PDF-schema’s, servicehandleidingen en oproeptranscripties om in gestructureerde kennisgrafieken
2. NeMo Retriever-Microservices: Levert extreem hoge terugroepnauwkeurigheid bij vectorzoekopdrachten op miljardenschaal
3. NVIDIA Agent Intelligence toolkit orkestratie: Profilering en optimalisatie voor complexe agentische systemen

In combinatie met de datasnelheid van FLASHBLADE//EXA maakt deze stack wat we “precisieredenering” noemen mogelijk: de mogelijkheid om in zeer weinig querycycli inzichten te verkrijgen uit ruwe data.

Power Precision Reasoning op schaal: Het nieuwe concurrentievoordeel

Ondernemingen die deze stack gebruiken, rapporteren transformatieve resultaten.

Een Pure Storage-implementatie van het NVIDIA AI-dataplatform biedt het ultieme in redeneringsdichtheid – de mogelijkheid om meer bruikbare inzichten per verwerkte terabyte te extraheren. Door NVIDIA Blackwell-acceleratie te combineren met de toegankelijkheid van Pure Storage bereiken organisaties wat voorheen ondenkbaar was: hun hele datadomein omzetten in een strategisch redeneringsmiddel.

Conclusie: Intelligentie met de snelheid van zakendoen

De Pure Storage-NVIDIA-samenwerking vertegenwoordigt meer dan alleen een extreme AI-infrastructuur – onze lange geschiedenis van samenwerking zorgt ervoor dat klanten van elke omvang en AI-rijpheid kunnen worden ondersteund, of ze nu net beginnen met FlashBlade//S of AIRI^® of opschalen naar het hoogste niveau van AI– en HPC-vereisten. 

Terwijl AI overgaat van een experimenteel project naar een drijvende kracht achter kerninkomsten, biedt dit platform de basis voor continue intelligentie – het vermogen om met machineprecisie te redeneren, te beslissen en te handelen op basis van live datastromen. De toekomst behoort toe aan ondernemingen die niet alleen data opslaan, maar deze ook begrijpen met de snelheid van denken.

Meer lezen.

FLASHBLADE//EXA voor extreme-scale AI en HPC

Pure Storage AI-oplossingen

FlashBlade//EXA

Experience the World’s Most Powerful Data Storage Platform for AI

Learn More