Schlussfolgerung
Die hier validierte NetApp und Lenovo Lösung ist eine flexible Scale-out-Architektur, die sich ideal für den Einstieg in Enterprise-KI eignet.
NetApp Storage bietet die gleiche oder bessere Performance wie lokaler SSD-Storage und bietet Datenanalysten, Data Engineers und IT-Entscheidungsträgern folgende Vorteile:
-
Problemlose gemeinsame Nutzung von Daten zwischen KI-Systemen, Big-Data-Analysen und anderen geschäftskritischen Systemen Diese gemeinsame Nutzung von Daten verringert den Infrastruktur-Overhead, verbessert die Performance und optimiert das Datenmanagement im gesamten Unternehmen.
-
Unabhängiges skalierbares Computing und Storage-System, um Kosten zu minimieren und die Ressourcenauslastung zu verbessern.
-
Optimierte Entwicklungs- und Implementierungs-Workflows mithilfe integrierter Snapshots und Klone für sofortige und platzsparende Benutzer-Workspaces, integrierte Versionskontrolle und automatisierte Implementierung
-
Datensicherung der Enterprise-Klasse für Disaster Recovery und Business Continuance.
Danksagungen
-
Karthikeyan Nagalingam, Technical Marketing Engineer, NetApp
-
Jarrett Upton, Admin, AI Lab Systems, Lenovo
Wo Sie weitere Informationen finden
Weitere Informationen zu den in diesem Dokument beschriebenen Daten finden Sie in den folgenden Dokumenten bzw. auf den folgenden Websites:
-
Produktseite zu NetApp All-Flash-Arrays
-
Seite „NetApp AFF A400“
-
Produktseite für NetApp ONTAP Datenmanagement-Software
-
MLPerf
-
TensorFlow-Benchmark
-
NVIDIA SMI (nvidia-smi)