{"id":160654,"date":"2025-03-11T05:54:00","date_gmt":"2025-03-11T12:54:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=160654"},"modified":"2025-04-03T13:53:29","modified_gmt":"2025-04-03T20:53:29","slug":"flashblade-exa-for-large-ai-workloads","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/nl\/products\/flashblade-exa-for-large-ai-workloads\/","title":{"rendered":"FLASHBLADE\/\/EXA is gearriveerd \u2013 Het dataopslagplatform om grootschalige AI en HPC te transformeren"},"content":{"rendered":"\n
\n
\n
\n

Samenvatting<\/h3>\n\n\n\n

FlashBlade\/\/EXA is the newest member of the FlashBlade family. Optimized for AI workloads, this ultra-scale data storage platform provides massive storage throughput and operates at extreme levels of performance and scale.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\"image_pdf\"<\/a>\"image_print\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n

Racers, start uw motoren! Pure Storage is verheugd om FLASHBLADE\/\/EXA\u2122 aan te kondigen – een ultra-scale dataopslagplatform dat is geoptimaliseerd voor AI-workloads door een enorme opslagdoorvoer te bieden en te werken op extreme prestatie- en schaalniveaus.<\/p>\n\n\n\n

Wat hebben high-performance autofabrikanten en Pure Storage gemeen? Net zoals autofabrikanten van topniveau geavanceerde raceautomodellen ontwerpen die de grenzen van snelheid en effici\u00ebntie verleggen, is FLASHBLADE\/\/EXA gebouwd om prestaties van het volgende niveau te leveren voor AI- en HPC-workloads. FlashBlade\/\/EXA is vergelijkbaar met die voorbeelden in de zin dat het een FLASHBLADE<\/a>\u00ae-systeem is met Purity\/\/FB dat zeer geoptimaliseerd is om prestaties van het volgende niveau te bieden voor de meest veeleisende AI-workloads. Het is een aanvulling op de high-performance FlashBlade\/\/S<\/a>\u2122 en high-density FlashBlade\/\/E<\/a>\u2122-modellen die al vier jaar op rij bewezen zijn op de bedrijfsmarkt en erkend zijn in het Gartner\u00ae Magic Quadrant\u2122 voor file- en objectstorageplatforms<\/a> als marktleider.<\/p>\n\n\n\n

De zakelijke uitdaging van snelle AI-vooruitgang<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Naarmate AI-innovatie uitbreidt, ontdekken veel bedrijven snel waarde bij het uitbreiden of revolutioneren van hun bestaande activiteiten met modeltraining en gevolgtrekking. Deze versnelde groei heeft de toepassing van AI-workflows in voorverwerking, training, testen, fine-tuning en implementatie verhoogd – elk profiteert van krachtigere GPU’s en grotere, multimodale datasets.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Deze uitbreiding heeft ook nieuwe uitdagingen op het gebied van infrastructuur met zich meegebracht. Legacy-storageschaalbaarheid, checkpointing, beheer en prestatiebeperkingen van Metadata op schaal veroorzaken knelpunten en belemmeren het volledige gebruik van dure GPU-geori\u00ebnteerde infrastructuren en vertragen de vooruitgang en innovatie. Dit heeft een grote invloed op de agressieve ROI-financi\u00eble druk van AI – elke infrastructuur die eraan is gewijd, moet op topprestaties draaien om de snelst mogelijke time-to-value voor modeltraining en gevolgtrekking te garanderen. Verloren tijd gaat verloren.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bedrijfsuitdagingen worden versterkt met grootschalige AI-workflows<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Deze zakelijke uitdaging van inactieve GPU’s die gelijk staan aan verloren tijd en geld wordt om twee redenen exponentieel versterkt op schaal, bijv. GPU-cloudproviders en AI-labs. Ten eerste is enorme operationele effici\u00ebntie op schaal de kern van hun winstgevendheid en ligt deze veel verder dan wat de meeste on-prem\/in-house datacenteroperaties beheren. Een blog die we vorig jaar hebben gepubliceerd<\/a>, bood inzicht in hoe dienstverleners denken en hoe automatisering en brutale standaardisatie van cruciaal belang zijn voor hun activiteiten. Ten tweede nemen dienstverleners zich in voor het kernprincipe om te<\/em> voorkomen dat resources inactief worden. Voor hen zijn niet-actieve GPU’s in elk AI-model een kans om inkomsten te verliezen – ineffici\u00ebnties in opslag op hun operationele niveau kunnen schadelijk zijn.<\/p>\n\n\n\n

Traditionele high-performance opslagarchitecturen zijn gebouwd op parallelle bestandssystemen en zijn ontworpen en geoptimaliseerd voor traditionele, toegewijde high-performance computing (HPC)-omgevingen. HPC-workloads zijn voorspelbaar, zodat de parallelle opslagsystemen kunnen worden geoptimaliseerd voor specifieke prestatieschalen. Grootschalige, op AI gebaseerde workflows en modellen verschillen van traditionele HPC omdat ze complexer zijn en veel meer parameters omvatten die ook multimodaal zijn door tekstbestanden, afbeeldingen, video’s en meer op te nemen – die allemaal tegelijkertijd moeten worden verwerkt door tienduizenden GPU’s. Deze nieuwe dynamiek bewijst snel hoe traditionele HPC-gebaseerde opslagbenaderingen moeite hebben om op grotere schaal te presteren. Meer in het bijzonder worden de prestaties van traditionele parallelle opslagsystemen omstreden met het onderhoud van Metadata en bijbehorende data vanuit hetzelfde opslagcontrollervlak.<\/p>\n\n\n\n

Dit opkomende knelpunt vereist een nieuwe manier van denken voor Metadata beheeren optimalisaties van datatoegang om diverse datatypes en hoge gelijktijdigheid van AI-workloads effici\u00ebnt te beheren op de schaal van een serviceprovider.<\/p>\n\n\n\n

Extreme Storage-schaalvereisten met AI Workload Evolution<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Naarmate datavolumes toenemen, wordt Metadata beheereen cruciaal knelpunt. Legacy-storage heeft moeite om Metadata effici\u00ebnt te schalen, wat leidt tot latency en prestatieverlies – vooral voor AI- en HPC-workloads die extreem parallellisme vereisen. Traditionele architecturen, gebouwd voor sequenti\u00eble toegang, kunnen het niet bijhouden. Ze hebben vaak last van stijfheid en complexiteit, waardoor de schaalbaarheid wordt beperkt. Het overwinnen van deze uitdagingen vereist een Metadata-first architectuur die naadloos schaalt, enorme parallelliteit ondersteunt en knelpunten elimineert. Naarmate de AI- en HPC-kansen evolueren, worden de uitdagingen alleen maar groter.<\/p>\n\n\n\n

\"Evolutie<\/figure>\n\n\n\n

De bewezen Metadata core die beschikbaar is in FlashBlade\/\/S heeft zakelijke klanten geholpen om veeleisende AI-training, tuning en inferentievereisten aan te pakken door Metadata-uitdagingen te overwinnen, zoals:<\/p>\n\n\n\n