{"id":165635,"date":"2025-06-11T04:00:00","date_gmt":"2025-06-11T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=165635"},"modified":"2025-06-25T09:14:58","modified_gmt":"2025-06-25T16:14:58","slug":"pure-storage-reference-architecture-nvidia-enterprise-ai-factory","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/pt-br\/solutions\/pure-storage-reference-architecture-nvidia-enterprise-ai-factory\/","title":{"rendered":"A arquitetura de refer\u00eancia da Pure Storage para a NVIDIA Enterprise AI Factory acelera a intelig\u00eancia em grande escala"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7387b849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:70%\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-pure-orange-100-border-color has-primary-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:2px;border-top-left-radius:16px;border-top-right-radius:16px;border-bottom-left-radius:16px;border-bottom-right-radius:16px;padding-top:30px;padding-right:30px;padding-bottom:30px;padding-left:30px\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-summary\">Resumo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">The Pure Storage with NVIDIA Enterprise AI Factory reference architecture is a jointly engineered solution that combines NVIDIA\u2019s cutting-edge AI computation and orchestration capabilities with high-performance flash storage from Pure Storage.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pdf-print-hide is-content-justification-right is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-f726d978 wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"pdfprnt-buttons\"><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165635?print=pdf\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-pdf\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/pdf.png?1953174090\" alt=\"image_pdf\" title=\"Ver PDF\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165635?print=print\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-print\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/print.png?245231721\" alt=\"image_print\" title=\"Conte\u00fado de impress\u00e3o\" \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div id=\"CONTENT\" class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A f\u00e1brica de AI da Pure Storage com a NVIDIA \u00e9 uma plataforma validada de infraestrutura de intelig\u00eancia AI desenvolvida para acelerar projetos de AI corporativa. \u00c0 medida que os modelos de AI e os sistemas de racioc\u00ednio se tornam mais complexos, essa solu\u00e7\u00e3o visa acelerar os insights enquanto simplifica as opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-purpose-built-for-modern-enterprise-ai\"><strong>Desenvolvido especificamente para AI corporativa avan\u00e7ada<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A TI tradicional luta para atender \u00e0s demandas das cargas de trabalho de AI artificial modernas, garantindo continuamente a produtividade das equipes de computa\u00e7\u00e3o e AI. Por outro lado, o armazenamento de AI de alto desempenho precisa incorporar recursos corporativos, como tempo de atividade, agilidade e resili\u00eancia garantidos. A solu\u00e7\u00e3o da Pure Storage para o design validado pela NVIDIA Enterprise AI Factory aborda esses problemas com uma arquitetura resiliente, de alto desempenho, integrada e simples de operar. Ele \u00e9 compat\u00edvel com cargas de trabalho avan\u00e7adas, como AI generativa e vis\u00e3o computacional, combinando as plataformas de computa\u00e7\u00e3o acelerada e software mais atuais da NVIDIA com o armazenamento <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage\/flashblade-s.html\">FlashBlade\/\/S<\/a> .A Pure Storage\u00ae, oferecendo o desempenho e a escalabilidade necess\u00e1rios para infer\u00eancia e treinamento de modelos em larga escala. O FlashBlade\/\/S da Pure Storage \u00e9 um sistema de armazenamento certificado pela NVIDIA que pode ser dimensionado para dar suporte a at\u00e9 1.024 GPUs NVIDIA e v\u00e1rios petabytes de dados, com rede de alta velocidade integrando computa\u00e7\u00e3o e armazenamento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-33f6c8ccfa72a21b478cc6491c662e47\" id=\"h-key-benefits\"><strong>Principais benef\u00edcios<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Upgrades n\u00e3o disruptivos: <\/strong>O FlashBlade permite upgrades de dados no local, permitindo expans\u00e3o ou atualiza\u00e7\u00f5es sem tempo de inatividade, ao contr\u00e1rio do armazenamento tradicional que frequentemente exige interrup\u00e7\u00f5es planejadas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Facilidade de uso: <\/strong>Uma plataforma unificada simplifica o fluxo de dados de AI, desde a entrada at\u00e9 a infer\u00eancia, desenvolvida para desenvolvedores de TI e AI para operar com o m\u00ednimo de inc\u00f4modo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Desempenho uniforme: <\/strong>A arquitetura oferece desempenho confi\u00e1vel em qualquer escala, permitindo que as organiza\u00e7\u00f5es aumentem as implanta\u00e7\u00f5es sem tempo de inatividade ou perda de desempenho.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Agilidade e prepara\u00e7\u00e3o para o futuro:<\/strong> O design aberto e modular d\u00e1 suporte a tecnologias de AI em evolu\u00e7\u00e3o e evita a depend\u00eancia do fornecedor, maximizando a flexibilidade e a interoperabilidade.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Efici\u00eancia:<\/strong> A alta densidade e o menor consumo de energia do FlashBlade reduzem o espa\u00e7o f\u00edsico do datacenter e os custos operacionais, enquanto a pilha unificada simplifica a manuten\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Configura\u00e7\u00f5es validadas\u00a0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Juntas, a Pure Storage, a NVIDIA e outros parceiros de sistema est\u00e3o desenvolvendo produtos, software e servi\u00e7os para acelerar a mudan\u00e7a da TI corporativa para uma f\u00e1brica de AI. Ap\u00f3s o design validado pela NVIDIA Enterprise AI Factory, a Pure lidera a cria\u00e7\u00e3o de uma nova classe de infraestrutura local, com servidores RTX &#8211; PRO e HGX Blackwell certificados pela NVIDIA, <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/networking\/spectrumx\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">rede Ethernet NVIDIA Spectrum -X<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/networking\/products\/data-processing-unit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DPUs NVIDIA BlueField\u00ae<\/a> e software NVIDIA AI Enterprise combinados com os sistemas de armazenamento certificados pela NVIDIA da Pure.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As solu\u00e7\u00f5es de design validadas pela NVIDIA Enterprise AI Factory s\u00e3o baseadas em configura\u00e7\u00f5es de hardware recomendadas pelas arquiteturas de refer\u00eancia corporativa (AR) da NVIDIA, personalizadas para implanta\u00e7\u00f5es de n\u00edvel corporativo que variam de 4 a 32 n\u00f3s com 16 a 256 GPUs. Cada RA corporativa segue um padr\u00e3o de design prescritivo, chamado Configura\u00e7\u00e3o de refer\u00eancia, desenvolvido em torno de um servidor certificado pela NVIDIA para garantir o desempenho ideal em um cluster. Essas configura\u00e7\u00f5es de refer\u00eancia padronizam a descri\u00e7\u00e3o dos calcular n\u00f3s com base em especifica\u00e7\u00f5es de CPU, GPU, rede e largura de banda. A nomenclatura C-G-N-B simplifica a sele\u00e7\u00e3o do sistema ao indicar claramente a pot\u00eancia computacional, os recursos de rede e o desempenho da largura de banda. Cada d\u00edgito (por exemplo, 2-8-5-200) se refere ao n\u00famero de soquetes de CPU, n\u00famero de GPUs, n\u00famero de adaptadores de rede (NICs, SuperNICs ou DPUs) e largura de banda m\u00e9dia leste-oeste por GPU (GbE), respectivamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para simplificar a ado\u00e7\u00e3o, a Pure Storage alinhou seus sistemas com as configura\u00e7\u00f5es de refer\u00eancia usadas no design validado pela NVIDIA Enterprise AI Factory, permitindo implanta\u00e7\u00e3o e expans\u00e3o sem esfor\u00e7o de sistemas equilibrados que evitam gargalos e desempenho abaixo do ideal. Abaixo est\u00e3o as configura\u00e7\u00f5es de refer\u00eancia repet\u00edveis que a Pure desenvolveu e testou.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eles representam blocos de constru\u00e7\u00e3o validados que os clientes e OEMs parceiros podem usar para implantar a solu\u00e7\u00e3o em diferentes escalas. Veja o que isso significa:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>2-4-3-200 (PCIe otimizado):<\/strong> Um n\u00f3 de computa\u00e7\u00e3o com 2 CPUs, 4 GPUs, 3 NIC\/DPUs de alta velocidade e largura de banda de rede de 200 Gbps por GPU.It pode corresponder a um servidor certificado pela NVIDIA com quatro GPUs PCIe (NVIDIA L40S ou GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, ou NVIDIA H100 NVL para modelos grandes) e tr\u00eas interfaces Ethernet de 200Gb (frequentemente aproveitando as <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/networking\/products\/data-processing-unit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DPUs NVIDIA BlueField-3 <\/a> para descarregamentos). O bloco de constru\u00e7\u00e3o 2-4-3-200 oferece um ponto de entrada equilibrado para f\u00e1bricas de AI, suficiente para tarefas como treinamento de modelos pequenos e ajuste fino ou servir modelos de m\u00e9dio porte na produ\u00e7\u00e3o. As empresas podem come\u00e7ar com um cluster desses servidores de 4-GPU sabendo que a arquitetura ser\u00e1 dimensionada de maneira previs\u00edvel.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>2-8-5-200 (PCIe otimizado):<\/strong> Um n\u00f3 maior baseado em PCIe com 2 CPUs, 8 GPUs, 5 NIC\/DPUs e largura de banda de rede de 200 Gbps por GPU. Com oito GPUs em um \u00fanico n\u00f3, essa configura\u00e7\u00e3o oferece mais computa\u00e7\u00e3o de AI por servidor, adequada para trabalhos de treinamento mais pesados ou farms de infer\u00eancia consolidados. Essa configura\u00e7\u00e3o se alinha ao rec\u00e9m-anunciado NVIDIA RTX PRO Server, com at\u00e9 oito GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. O padr\u00e3o de design \u201c2-8-5\u201d garante ainda mais largura de banda de rede e contagem de adaptadores para lidar com o aumento da contagem de GPU, mantendo um pipeline completo de 200 Gb\/s para cada GPU. Os casos de uso incluem treinamento de modelo m\u00e9dio a grande (como modelos de PLN moderados ou modelos de vis\u00e3o) e infer\u00eancia de alta taxa de transfer\u00eancia para muitos usu\u00e1rios simult\u00e2neos. Essa configura\u00e7\u00e3o pode ser fornecida por meio de servidores como sistemas PCIe HGX A100\/H100 certificados pela NVIDIA ou designs OEM personalizados que atendam \u00e0s especifica\u00e7\u00f5es. Ela oferece uma excelente op\u00e7\u00e3o de expans\u00e3o horizontal enquanto ainda usa a malha Ethernet padr\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>2-8-9-400 (HGX otimizado):<\/strong> Uma configura\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada com 2 CPUs, 8 GPUs (em um fator de forma <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/hgx\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA HGX<\/a>), 9 adaptadores de rede e rede de 400 Gbps por GPU. Isso corresponde a uma plataforma NVIDIA HGX (por exemplo, HGX H100 ou HGX H200 futuro), em que 8 GPUs SXM s\u00e3o conectadas por meio do <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/nvlink\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA NVLink<\/a> com largura de banda ultra-alta de GPU para GPU (na ordem de 900 GB\/s internamente). As \u201c9\u201d interfaces de rede (como as DPUs BlueField-3 ou as <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/networking\/ethernet-adapters\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NICs NVIDIA ConnectX-7<\/a>) oferecem taxa de transfer\u00eancia agregada massiva, 8x 400Gb para as GPUs, al\u00e9m de extras para armazenamento ou comunica\u00e7\u00e3o entre clusters, entregando efetivamente 400Gb\/s para cada GPU para as cargas de trabalho mais intensas de I\/O. Esse padr\u00e3o de 2-8-9-400 \u00e9 voltado para os cen\u00e1rios mais exigentes: treinamento de modelo grande (modelos de v\u00e1rios bilh\u00f5es de par\u00e2metros), infer\u00eancia pesada em grandes entradas de contexto ou qualquer carga de trabalho de AI em que a taxa de transfer\u00eancia m\u00e1xima e a baixa lat\u00eancia s\u00e3o primordiais. Devido \u00e0 sua capacidade, ela se adapta naturalmente a casos de uso, como AI generativa avan\u00e7ada, simula\u00e7\u00e3o complexa ou servi\u00e7o de infer\u00eancia em grande escala.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essas configura\u00e7\u00f5es de refer\u00eancia podem ser expandidas para todo o cluster. Por exemplo, uma f\u00e1brica de AI pode come\u00e7ar com 4 (quatro) n\u00f3s de 2, 8, 5 e 200 e, posteriormente, expandir at\u00e9 32 n\u00f3s por cluster. O armazenamento do FlashBlade e a rede Ethernet do <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/networking\/spectrumx\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Spectrum-X<\/a> ser\u00e3o dimensionados de acordo (fornecem orienta\u00e7\u00f5es sobre quantos racks e uplinks do FlashBlade s\u00e3o necess\u00e1rios \u00e0 medida que um cresce, garantindo escalabilidade linear). Isso d\u00e1 \u00e0s empresas um caminho de crescimento claro e modular: Comece com um bloco de constru\u00e7\u00e3o comprovado e adicione mais \u00e0 medida que a demanda por AI cresce.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para garantir ampla acessibilidade, a NVIDIA e a Pure Storage est\u00e3o validando solu\u00e7\u00f5es com os principais OEMs de servidores para lan\u00e7ar esses blocos de constru\u00e7\u00e3o de AI Factory no mercado. Os servidores Dell Technologies, HPE e Supermicro ser\u00e3o testados com plataformas NVIDIA Blackwell combinadas com o FlashBlade da Pure Storage como solu\u00e7\u00f5es completas de AI Factory. Isso acelerar\u00e1 o design e as implanta\u00e7\u00f5es da NVIDIA AI Factory com o fornecedor preferencial do cliente e garantir\u00e1 que as solu\u00e7\u00f5es sejam totalmente validadas de acordo com as especifica\u00e7\u00f5es do NVIDIA-Pure Storage.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A AI Factory n\u00e3o \u00e9 um \u00fanico appliance de caixa preta, mas uma arquitetura de refer\u00eancia aberta que v\u00e1rios fornecedores podem aproveitar. As empresas podem adotar a solu\u00e7\u00e3o por meio do fornecedor de hardware que preferirem ou at\u00e9 mesmo integrar os pr\u00f3prios componentes seguindo o design de refer\u00eancia. Essa abertura contrasta com algumas abordagens concorrentes que vinculam os clientes ao ecossistema de um fornecedor. Em todos os casos, o cliente se beneficia do design validado em conjunto e do trabalho de integra\u00e7\u00e3o rigoroso feito pelas equipes de engenharia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-unified-software-stack-nvidia-base-command-manager-run-ai-and-portworx-by-pure-storage\"><strong>Pilha de software unificada: Gerenciador de comandos b\u00e1sicos da NVIDIA, Run:AI e Portworx da Pure Storage<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um recurso de destaque da NVIDIA-Pure Storage AI Factory \u00e9 sua pilha de software unificada para orquestra\u00e7\u00e3o de dados e computa\u00e7\u00e3o. Tr\u00eas componentes de software principais desempenham um papel aqui: <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/base-command\/manager\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Base Command Manager<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/cloud-native-applications\/portworx.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Portworx<\/a>\u00ae da Pure Storage e <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/software\/run-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Run:AI<\/a>. Juntos, eles formam uma camada coesa que simplifica a execu\u00e7\u00e3o da AI em grande escala:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O <strong>NVIDIA Base Command Manager<\/strong> \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o de gerenciamento de cluster que oferece implanta\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e automatiza o provisionamento e a administra\u00e7\u00e3o de clusters de qualquer tamanho. Na AI Factory, o Base Command Manager oferece recursos de provisionamento, monitoramento e gerenciamento em uma \u00fanica ferramenta que abrange todo o ciclo de vida do cluster. Ao integrar o Base Command Manager, a AI Factory garante que as organiza\u00e7\u00f5es otimizem o uso de seus recursos de cluster. O software inclui pain\u00e9is para exibir a utiliza\u00e7\u00e3o do cluster e dados de integridade para ajudar a ajustar o desempenho ou detectar problemas (assim, <em>\u201cferramentas de otimiza\u00e7\u00e3o de infraestrutura\u201d<\/em> s\u00e3o criadas). Em resumo, o NVIDIA Base Command Manager une o hardware em um \u00fanico supercomputador<strong> <\/strong>de AI do ponto de vista do usu\u00e1rio, abstraindo a complexidade do cluster subjacente.<\/li>\n\n\n\n<li>A <strong>Portworx da Pure Storage<\/strong> \u00e9 uma plataforma de dados nativa do Kubernetes que se destaca no gerenciamento de armazenamento persistente para aplicativos em cont\u00eainer. Na f\u00e1brica de AI, a Portworx pode ser aproveitada para orquestrar dados no FlashBlade para cargas de trabalho de AI em cont\u00eainer. \u00c0 medida que o desenvolvimento de AI usa cada vez mais pipelines baseados em Kubernetes e cont\u00eaineres, a Portworx garante que os dados estejam dispon\u00edveis para cont\u00eaineres onde quer que sejam executados, com recursos como provisionamento din\u00e2mico de volume, snapshots de armazenamento e replica\u00e7\u00e3o entre clusters. Isso \u00e9 especialmente importante em cen\u00e1rios de hybrid cloud, por exemplo, se alguns microsservi\u00e7os de AI forem executados na nuvem enquanto o treinamento principal acontece no local, a Portworx pode ajudar a mover ou sincronizar dados sem problemas<strong> <\/strong>entre ambientes. Ele fornece uma camada pronta para a nuvem sobre o armazenamento r\u00e1pido do FlashBlade. A integra\u00e7\u00e3o com a Portworx significa que os desenvolvedores n\u00e3o precisam lidar manualmente com a log\u00edstica de dados; eles podem solicitar volumes de dados por meio do Kubernetes e confiar que a plataforma entregar\u00e1 os dados com o desempenho necess\u00e1rio. Em combina\u00e7\u00e3o com a velocidade bruta do FlashBlade, isso garante que as tarefas de AI em cont\u00eainer (como servi\u00e7os de infer\u00eancia de modelo ou pipelines de prepara\u00e7\u00e3o de dados) obtenham acesso a dados de baixa lat\u00eancia e alta taxa de transfer\u00eancia<strong> <\/strong>sob demanda.<\/li>\n\n\n\n<li>O <strong>NVIDIA Run:AI<\/strong> \u00e9 uma plataforma especializada de orquestra\u00e7\u00e3o de cargas de trabalho de AI artificial que maximiza a utiliza\u00e7\u00e3o de GPU e simplifica o agendamento de tarefas na f\u00e1brica de AI. O Run:AI amplia o Kubernetes com recursos inteligentes de agendamento orientados por pol\u00edticas que alocam dinamicamente fra\u00e7\u00f5es de GPU, colocam tarefas em fila e imp\u00f5em cotas, permitindo o compartilhamento eficiente da infraestrutura de GPU entre v\u00e1rios usu\u00e1rios e equipes. Por exemplo, se um experimento estiver usando apenas uma parte da mem\u00f3ria de uma GPU, o Run:AI pode agendar cargas de trabalho adicionais na mesma GPU, aumentando a utiliza\u00e7\u00e3o de maneiras que os agendadores tradicionais n\u00e3o conseguem. O resultado \u00e9 menos tempo ocioso e maior taxa de transfer\u00eancia da carga de trabalho na f\u00e1brica de AI. Juntas, a Run:AI e a Portworx essencialmente criam um <em>\u00fanico plano unificado de gerenciamento de dados e recursos em GPU e armazenamento,<\/em> fornecendo acesso a dados de lat\u00eancia mais baixa e melhor utiliza\u00e7\u00e3o de recursos para trabalhos de AI. Essa unifica\u00e7\u00e3o \u00e9 um divisor de \u00e1guas para a produtividade: Os recursos de dados e computa\u00e7\u00e3o s\u00e3o orquestrados automaticamente em conjunto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ao aproveitar o Base Command Manager, o NVIDIA Run:AI e a Portworx, a solu\u00e7\u00e3o NVIDIA-Pure Storage AI Factory oferece uma abordagem completa. N\u00e3o se trata apenas de hardware bruto, mas de hardware e software inteligente. Isso significa que as empresas obt\u00eam uma plataforma pronta para uso que n\u00e3o apenas tem desempenho de n\u00edvel internacional, mas tamb\u00e9m a automa\u00e7\u00e3o e a integra\u00e7\u00e3o inteligentes necess\u00e1rias para usar esse desempenho com efic\u00e1cia. Os desenvolvedores podem iniciar experimentos de AI sem se preocupar em montar sistemas de arquivos ou descobrir onde seus dados est\u00e3o. A plataforma lida com isso. Os operadores de TI podem garantir governan\u00e7a e efici\u00eancia com pol\u00edticas de controle detalhadas. A pilha unificada transforma efetivamente a matriz complexa de GPUs, rede e armazenamento em uma experi\u00eancia coesa para usu\u00e1rios finais dentro da empresa.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-boosting-developer-productivity-and-ai-pipeline-efficiency\"><strong>Aumentando a produtividade dos desenvolvedores e a efici\u00eancia do fluxo de AI <\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um dos aspectos mais interessantes da NVIDIA-Pure Storage AI Factory \u00e9 como ela pode acelerar o trabalho de desenvolvedores de AI e cientistas de dados. Ao remover os gargalos e a complexidade da infraestrutura, as equipes podem se concentrar na cria\u00e7\u00e3o de modelos e solu\u00e7\u00f5es, em vez de lidar com o hardware e o encanamento de dados.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Veja como a f\u00e1brica de AI artificial melhora a produtividade em todo o fluxo de AI:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Acesso simplificado aos dados:<\/strong> Em muitas empresas, os dados s\u00e3o isolados em diferentes sistemas de armazenamento, e obter os dados certos para alimentar experimentos de AI \u00e9 um processo lento e manual. Com o armazenamento unificado do FlashBlade da AI Factory, todos os est\u00e1gios dos dados de AI, desde a entrada bruta at\u00e9 os recursos refinados, residem em um reposit\u00f3rio de alta velocidade. Isso significa que clusters de treinamento e servidores de infer\u00eancia podem acessar conjuntos de dados diretamente, sem etapas tediosas de c\u00f3pia ou transfer\u00eancia. Al\u00e9m disso, a capacidade do FlashBlade de atender a cargas de trabalho de arquivos e objetos significa compatibilidade com uma ampla variedade de estruturas de AI e formatos de dados. Os desenvolvedores podem usar protocolos padr\u00e3o (como NFS ou S3) para ler\/gravar dados em velocidades de GPU. A integra\u00e7\u00e3o da rede RoCE garante ainda mais que as GPUs possam extrair dados do armazenamento com lat\u00eancia m\u00ednima e sobrecarga de CPU. Na pr\u00e1tica, isso se traduz em tempos menores de carregamento de dados e na capacidade de iterar mais rapidamente. Um trabalho de treinamento que pode ter parado de esperar I\/O agora continua sem obst\u00e1culos, mantendo recursos caros de GPU totalmente utilizados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ajuste m\u00ednimo da infraestrutura:<\/strong> Ajustar a infraestrutura para AI pode consumir in\u00fameras horas de esfor\u00e7o de TI. A solu\u00e7\u00e3o Pure Storage com NVIDIA Enterprise AI Factory reduz muito essa carga. Essa arquitetura de refer\u00eancia \u00e9 pr\u00e9-validada e equilibrada para cargas de trabalho de AI, o que significa que o desempenho pronto para uso j\u00e1 est\u00e1 otimizado. O software NVIDIA Base Command (inclu\u00eddo na pilha) oferece ferramentas para otimizar a utiliza\u00e7\u00e3o da GPU e lidar com o agendamento, para que os administradores n\u00e3o precisem criar scripts de suas pr\u00f3prias solu\u00e7\u00f5es para gerenciar clusters de v\u00e1rios usu\u00e1rios. No geral, as op\u00e7\u00f5es de design da plataforma, como usar Ethernet e RDMA padr\u00e3o, em compara\u00e7\u00e3o com interconex\u00f5es exclusivas obscuras, tamb\u00e9m significam que ela se conecta facilmente aos ambientes existentes. As equipes de TI gastam menos tempo fazendo buscas e combate a inc\u00eandios, e os desenvolvedores de AI gastam menos tempo esperando. Como resultado, as organiza\u00e7\u00f5es podem obter ciclos de itera\u00e7\u00e3o mais<strong> <\/strong>r\u00e1pidos, mais experimentos, ajustes de modelo e testes na mesma quantidade de tempo, acelerando o caminho da ideia at\u00e9 o Insight.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Integra\u00e7\u00e3o completa do fluxo:<\/strong> A NVIDIA AI Factory com a Pure Storage n\u00e3o se trata apenas de treinamento; trata-se de uma abordagem hol\u00edstica que abrange prepara\u00e7\u00e3o, treinamento, valida\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o de dados. Por exemplo, considere um fluxo de trabalho t\u00edpico de AI corporativa: Os engenheiros de dados ingerem e selecionam grandes conjuntos de dados, os cientistas de dados treinam modelos em clusters de GPU e os engenheiros de ML implantam esses modelos para infer\u00eancia na produ\u00e7\u00e3o. Tradicionalmente, cada est\u00e1gio pode ocorrer em sistemas separados, exigindo que os dados sejam movidos e que os ambientes sejam gerenciados separadamente. Nessa solu\u00e7\u00e3o, todo o fluxo pode ser unificado. Um \u00fanico FlashBlade pode hospedar os dados brutos, os dados intermedi\u00e1rios pr\u00e9-processados, os pontos de verifica\u00e7\u00e3o do modelo e os arquivos do modelo final, al\u00e9m de incorpora\u00e7\u00f5es RAG e contexto de cache KV para infer\u00eancia. A mesma infraestrutura de GPU pode ser particionada (com agendamento adequado) para lidar com trabalhos de treinamento e servi\u00e7os de infer\u00eancia. Essa coes\u00e3o significa que assim que um modelo \u00e9 treinado, ele pode ser testado e servido aos usu\u00e1rios na mesma plataforma, reduzindo drasticamente o tempo de implanta\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, o ambiente uniforme reduz os erros durante a transi\u00e7\u00e3o de modelos do desenvolvimento para a produ\u00e7\u00e3o. Tudo isso leva a um processo \u00e1gil de desenvolvimento de AI, no qual as ideias progridem rapidamente para implanta\u00e7\u00f5es de produ\u00e7\u00e3o, sem o atrito tradicional entre equipes e sistemas em silos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por fim, ao oferecer desempenho com simplicidade, a f\u00e1brica de AI permite que as empresas alcancem o que antes era muito dif\u00edcil: uma plataforma de AI que \u00e9 incrivelmente r\u00e1pida e operacionalmente eficiente. Essa combina\u00e7\u00e3o gera benef\u00edcios tang\u00edveis para os neg\u00f3cios: insights mais r\u00e1pidos dos dados, a capacidade de iterar modelos de AI com mais frequ\u00eancia e uma equipe de desenvolvimento mais produtiva que n\u00e3o fica atolada por preocupa\u00e7\u00f5es com a infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>FlashBlade: Um backbone de armazenamento otimizado para cargas de trabalho de AI <\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No centro da NVIDIA Enterprise AI Factory com a Pure Storage est\u00e1 o FlashBlade\/\/S, uma plataforma de armazenamento totalmente flash e de expans\u00e3o horizontal desenvolvida especificamente para cargas de trabalho avan\u00e7adas de an\u00e1lise e AI. Nessa solu\u00e7\u00e3o, o FlashBlade funciona como a plataforma de dados de alto desempenho que sustenta o treinamento de AI (que requer leitura eficiente de conjuntos de dados massivos) e a infer\u00eancia de AI (que se beneficia do acesso r\u00e1pido e de baixa lat\u00eancia aos dados de refer\u00eancia e arquivos de modelo). A arquitetura do FlashBlade \u00e9 exclusivamente adequada a esses desafios. Ela oferece desempenho e escalabilidade multidimensionais, acesso a dados paralelos de baixa lat\u00eancia, opera\u00e7\u00f5es resilientes e n\u00e3o disruptivas e a capacidade de unificar armazenamento de arquivos e objetos, permitindo que cientistas e engenheiros de dados trabalhem com dados em qualquer formato que suas ferramentas esperem, sem recorrer ao uso de silos de armazenamento diferente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O FlashBlade da Pure Storage oferece uma f\u00e1brica de AI corporativa da NVIDIA com uma base de dados de alto desempenho e alta efici\u00eancia, oferecendo capacidade de v\u00e1rios petabytes, dezenas de terabytes por segundo de taxa de transfer\u00eancia e baixa lat\u00eancia uniforme em grande escala. Igualmente importante, ele oferece esse desempenho com os recursos corporativos (snapshots, criptografia, replica\u00e7\u00e3o) e facilidade de uso que a TI corporativa espera, ao contr\u00e1rio dos sistemas de arquivos HPC de nicho.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Conclus\u00e3o: Acelera\u00e7\u00e3o da inova\u00e7\u00e3o em AI com confian\u00e7a<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O lan\u00e7amento da NVIDIA Enterprise AI Factory com a Pure Storage \u00e9 um marco significativo na evolu\u00e7\u00e3o da infraestrutura de AI. Ela combina o melhor de dois mundos: Os recursos avan\u00e7ados de computa\u00e7\u00e3o e orquestra\u00e7\u00e3o de AI da NVIDIA e a tecnologia inovadora de armazenamento flash da Pure Storage. Para l\u00edderes de AI corporativa, isso significa que eles podem finalmente implantar uma plataforma de AI que oferece desempenho de n\u00edvel de supercomputador e confiabilidade\/efici\u00eancia de n\u00edvel corporativo em um pacote. A capacidade da plataforma de lidar com cargas de trabalho de AI din\u00e2micas e multimodais com facilidade enquanto simplifica as opera\u00e7\u00f5es e o dimensionamento aumenta a agilidade organizacional em um dom\u00ednio onde a velocidade importa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ao aproveitar essa solu\u00e7\u00e3o desenvolvida em conjunto, as empresas podem transformar seus datacenters em verdadeiras \u201cf\u00e1bricas de AI\u201d, instala\u00e7\u00f5es que ingerem dados continuamente, treinam modelos de AI e produzem insights ou servi\u00e7os inteligentes que impulsionam os neg\u00f3cios. A arquitetura de refer\u00eancia da Pure Storage com NVIDIA Enterprise AI Factory ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a eliminar as barreiras hist\u00f3ricas que retardaram essas iniciativas: O manuseio de dados n\u00e3o ser\u00e1 mais um obst\u00e1culo de taxa de transfer\u00eancia, a adi\u00e7\u00e3o de capacidade n\u00e3o exigir\u00e1 mais tempo de inatividade e os desenvolvedores n\u00e3o ser\u00e3o mais impedidos por peculiaridades de infraestrutura. Em vez disso, eles obt\u00eam uma plataforma simplificada e de alta octanagem para experimentar e entregar resultados de AI com rapidez.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c0 medida que o cen\u00e1rio da AI continua evoluindo (com modelos cada vez maiores e aplicativos emergentes em AI generativa, an\u00e1lise em tempo real e muito mais), \u00e9 essencial ter uma base flex\u00edvel e avan\u00e7ada. A AI Factory oferece essa base: desempenho em grande escala, adaptabilidade para o futuro e eleg\u00e2ncia operacional integrada. Para qualquer organiza\u00e7\u00e3o que queira liderar na era da AI artificial, a NVIDIA AI Factory com Pure Storage oferece um caminho atrativo: Acelere seus projetos de AI hoje mesmo, com a confian\u00e7a de que sua infraestrutura atender\u00e1 \u00e0s necessidades do futuro. Essa \u00e9 uma infraestrutura de AI reinventada para agilidade, desempenho e sucesso.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Saiba mais:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fa\u00e7a download da <a href=\"https:\/\/support.purestorage.com\/bundle\/m_nvidia\/page\/Solutions\/NVIDIA\/topics\/concept\/c_pure_storage_flashblade_nvidia_enterprise_ai_factory_reference_architecture.html\">arquitetura de refer\u00eancia de f\u00e1brica da Pure Storage com AI corporativa da NVIDIA <\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/solutions\/ai.html\">Solu\u00e7\u00f5es de AI da Pure Storage <\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage\/flashblade-s.html\">FlashBlade\/\/S<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-for-1-024-gpu-environments-explore-flashblade-exa\">*Para mais de 1.024 ambientes de GPU, explore o <a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/EXA<\/a>.<\/h6>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group box-shadow is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-cover is-light\" style=\"min-height:300px;aspect-ratio:unset;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2584\" height=\"904\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-161984\" alt=\"\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade.png\" style=\"object-position:72% 54%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"72% 54%\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade.png 2584w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade-728x255.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade-1024x358.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade-768x269.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade-1536x537.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/test-drive-flashblade-2048x716.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2584px) 100vw, 2584px\" \/><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-0 has-background-dim\"><\/span><div class=\"wp-block-cover__inner-container has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-cover-is-layout-52e20806 wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1c666923 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-container-core-column-is-layout-9053edae wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:0px;padding-top:0px;padding-bottom:0px\">\n<p class=\"has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-4c64eaea0326bf0390342eaf26baa983 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:0.6rem\"><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-b80f595eeb8aa3ef394a8b149808facf\" id=\"h-try-flashblade\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:20px;font-size:clamp(1.352rem, 1.352rem + ((1vw - 0.2rem) * 1.413), 2.2rem);line-height:1.2\">Try FlashBlade<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-primary-color has-text-color has-link-color wp-elements-5682a5aba46b45f778b635b7fbe35921 wp-block-paragraph\">No hardware, no setup, no cost\u2014no problem. Experience the self-service capabilities of FlashBlade. <\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-0fdbba7e wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-background has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/file-and-object\/flashblade\/test-drive.html\" style=\"background:linear-gradient(190deg,rgba(252,185,0,1) 0%,rgba(255,105,0,1) 100%);padding-top:10px;padding-right:14px;padding-bottom:10px;padding-left:14px;font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);line-height:1.2\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Take a Test Drive<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:30%\">\n<div class=\"wp-block-group sticky-content has-mint-green-500-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-radius:20px;padding-top:20px;padding-right:20px;padding-bottom:20px;padding-left:20px\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-e03b5ed8732ebcc2a11722d5fcc4b3e7\" id=\"h-title\" style=\"font-size:px\">Accelerate AI Projects<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-f8670e0d0ba234f97a5222bbfbb44d19 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);\">Start putting this validated AI factory platform to work for your organization.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-f8bdad00 wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:1em;margin-bottom:1em\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline button-sticky is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-cloud-white-500-color has-basil-green-500-background-color has-text-color has-background has-link-color has-inter-font-family has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/support.purestorage.com\/bundle\/m_nvidia\/page\/Solutions\/NVIDIA\/topics\/concept\/c_pure_storage_flashblade_nvidia_enterprise_ai_factory_reference_architecture.html\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-radius:4px;padding-top:14px;padding-right:16px;padding-bottom:14px;padding-left:16px;font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.208), 16px);\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Download the Reference Architecture<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ter uma base flex\u00edvel e poderosa para o cen\u00e1rio atual e futuro da AI \u00e9 crucial. 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