محصولات و راهکارهای DDN برای ذخیرهسازی هوش مصنوعی، HPC و مراکز داده
محصولات و راهکارهای DDN برای ذخیرهسازی هوش مصنوعی، HPC و مراکز داده
محصولات و راهکارهای DDN برای ذخیرهسازی هوش مصنوعی، HPC و مراکز داده
DDN (DataDirect Networks) از برندهای تخصصی و شناختهشده در حوزه «زیرساخت داده با کارایی بالا» است؛ جایی که سرعت خواندن/نوشتن، مقیاسپذیری، مدیریت متادیتا و حذف گلوگاههای I/O مستقیماً روی بهرهوری GPU و زمان آموزش مدل اثر میگذارند. سبد راهکارهای DDN معمولاً حول دو ستون اصلی میچرخد: پلتفرم فایل/پارالل برای AI و HPC مانند EXAScaler / EXA و پلتفرم دادهمحور مبتنی بر S3 و هوش متادیتا مثل Infinia. در این صفحه، مزایا، چالشهای رایج، سناریوهای کاربردی و مسیر انتخاب محصول مناسب DDN را برای دیتاسنتر و محیطهای هیبرید مرور میکنیم.
چهار مزیت راهبردی DDN برای زیرساخت داده در AI و HPC
حذف گلوگاه I/O و افزایش بهرهوری GPU
در پروژههای AI، کندی «خواندن دیتاست»، «دیتا لودینگ» و «چکپوینت» میتواند GPUهای گرانقیمت را منتظر نگه دارد. DDN با تمرکز بر کارایی ذخیرهسازی و مسیر داده، کمک میکند GPUها با اشباع بالاتر کار کنند و زمان آموزش/تحلیل کاهش یابد.
ترکیب File و S3 برای جریان داده AI
خیلی از سازمانها همزمان به فایلسیستمهای سریع برای Training/HPC و دسترسی S3 برای سروینگ/اشتراک داده نیاز دارند. رویکرد DDN با کنار هم گذاشتن EXAScaler و Infinia مسیر ساخت «پارچه داده» را سادهتر میکند.
مقیاسپذیری برای AI Factory و HPC
وقتی تعداد نودها و شتابدهندهها زیاد میشود، ذخیرهسازی باید هم در «پرفورمنس» و هم در «متادیتا» با رشد سیستم هماهنگ شود. معماریهای DDN برای محیطهای مقیاسبالا طراحی شدهاند تا با افزایش بار، گلوگاههای جدید ساخته نشود.
پلتفرمهای آماده برای AI و «زمان رسیدن به ارزش»
در پروژههای AI سرعت راهاندازی مهم است. پلتفرمهای آماده DDN برای سناریوهای AI (مثل خانواده AI400X2) کمک میکنند طراحی و پیادهسازی سریعتر انجام شود و ریسک سازگاری کمتر شود.
چهار چالش کلیدی در ذخیرهسازی AI و HPC که DDN هدف میگیرد
گلوگاه I/O و افت بهرهوری GPU
در آموزش مدلهای بزرگ، اگر زیرساخت داده نتواند «خواندن موازی دیتاست» و «نوشتن چکپوینت» را با سرعت کافی انجام دهد، GPUها منتظر میمانند و هزینه واقعی پروژه بالا میرود. هدف DDN این است که مسیر داده (از ذخیرهساز تا نودهای محاسباتی) بهگونهای طراحی شود که پردازش شتابدادهشده در عمل هم شتاب بگیرد.
چالش متادیتا و میلیونها فایل ریز
خیلی از دیتاستهای AI شامل میلیونها فایل کوچک هستند (تصویر/لاگ/فریم). اینجا «متادیتا» خودش تبدیل به گلوگاه میشود: لیستکردن، جستوجو، ساخت فایل و پیمایش دایرکتوریها. طراحی صحیح فایلسیستمهای پارالل و تیونینگ لایه متادیتا، تفاوت بین یک کلاستر سریع و یک کلاستر کند را رقم میزند.
پراکندگی داده بین On-Prem و Cloud
بسیاری از سازمانها داده را در چند محل نگه میدارند: دیتاسنتر داخلی، چند فضای ابری، بکاپ و آرشیو. نتیجه: نسخههای متعدد، کپیکاری، و هزینه خروجی گرفتن داده. معماری داده وقتی موفق است که «مسیر دسترسی» و «مدیریت داده» یکپارچه شود و تیمها مجبور نباشند برای هر پروژه، مهاجرت سنگین انجام دهند.
پیچیدگی عملیاتی و نیاز به تخصص AI Data
اجرای موفق AI فقط خرید سختافزار نیست؛ باید شبکه، استوریج، سیاستهای دسترسی، مانیتورینگ، و الگوهای کار تیم دیتا/ML هماهنگ شوند. بدون معماری مرجع و استقرار مرحلهای، پروژهها در «تیونینگ بیپایان» و تغییرات مکرر گیر میکنند.
چهار کاربرد کلیدی DDN در دیتاسنترهای AI و HPC
ذخیرهسازی پرسرعت برای آموزش مدلهای AI/LLM
در آموزش LLM و مدلهای عمیق، خواندن موازی دیتاست و نوشتن Checkpoint تعیینکننده است. DDN برای سناریوهای آموزش توزیعشده طراحی میشود تا «دیتا لودینگ» سریعتر شود و GPUها کمتر بیکار بمانند؛ نتیجه، کوتاه شدن زمان آموزش و افزایش بهرهوری سرمایهگذاری روی کلاستر محاسباتی است.
پروژههای HPC و شبیهسازیهای سنگین
شبیهسازیهای مهندسی، ژنتیک، هواشناسی و تحلیلهای حجیم، به فایلسیستمهای مقیاسپذیر و کمتاخیر نیاز دارند. DDN در این سناریوها روی «Throughput پایدار»، «عملکرد متادیتا» و کارکرد در مقیاس بالا تمرکز دارد تا اجرای موازی واقعاً موازی بماند، نه اینکه پشت صف I/O قفل شود.
دریاچه داده S3 برای AI Data Pipeline
وقتی چند تیم دیتا، چند پروژه و چند محیط اجرا دارید، «اشتراکگذاری امن داده» و «کاتالوگ/متادیتا» مهم میشود. معماریهای مبتنی بر S3 برای مرحله آمادهسازی داده، سروینگ و یکپارچهسازی چندمحیطی کاربرد دارند و کمک میکنند داده از حالت جزیرهای خارج شود.
عملیاتپذیری و مدیریت متمرکز در مقیاس
در محیطهای AI/HPC، فقط «سرعت» کافی نیست؛ باید مانیتورینگ، ظرفیتسنجی، سیاستهای دسترسی، و نگهداشت هم قابلمدیریت باشد. طراحی درست لایه ذخیرهسازی باعث میشود تیم زیرساخت بتواند رشد کلاستر را کنترل کند، و تیمهای دیتا هم تجربه پایدار و قابل پیشبینی داشته باشند.
محصولات ذخیرهسازی و زیرساخت DDN برای دیتاسنتر، HPC و AI
شرکت لاجورد تکوین (لاتک) مجموعهای تخصصی از راهکارهای ذخیرهسازی و پلتفرمهای پرسرعت شرکت DDN را برای سازمانهایی ارائه میکند که به Throughput بالا، Latency پایین و پایداری عملیاتی در بارهای کاری سنگین نیاز دارند. سبد محصولات DDN بهویژه برای سناریوهای AI / GPU، یادگیری ماشین، تحلیل داده حجیم، رندرینگ، شبیهسازی و محیطهای HPC طراحی شده است؛ جایی که ذخیرهساز باید همزمان پاسخگوی جریانهای موازی خواندن/نوشتن، رشد سریع ظرفیت و نیاز به دسترسپذیری بالا باشد. در لاتک، علاوه بر تأمین تجهیزات، خدمات مشاوره، طراحی معماری، پیادهسازی و یکپارچهسازی با زیرساخت دیتاسنتر (شبکه، سرورها و کلاسترهای محاسباتی) ارائه میشود تا سازمان شما به یک بستر ذخیرهسازی پایدار، مقیاسپذیر و آماده برای بارهای کاری آیندهمحور دست پیدا کند.
مشاوره تخصصی و آموزش
تأمین محصولات
نصب و راهاندازی
