TR-4858: Soluzione di orchestrazione NetApp con Run:ai
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Rick Huang, David Arnette, Sung-Han Lin, NetApp Yaron Goldberg, Run:ai
I sistemi storage NetApp AFF offrono performance estreme e funzionalità di gestione dei dati del cloud ibrido leader di settore. NetApp e Run:ai hanno collaborato per dimostrare le funzionalità esclusive della soluzione NetApp ONTAP ai per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale (ai) e machine learning (ML) che offrono performance, affidabilità e supporto di livello Enterprise. Run:l'orchestrazione ai dei carichi di lavoro ai aggiunge una piattaforma di scheduling e utilizzo delle risorse basata su Kubernetes per aiutare i ricercatori a gestire e ottimizzare l'utilizzo della GPU. Insieme ai sistemi NVIDIA DGX, la soluzione combinata di NetApp, NVIDIA e Run:ai offre uno stack di infrastruttura costruito ad hoc per i carichi di lavoro ai aziendali. Questo report tecnico fornisce una guida direzionale ai clienti che sviluppano sistemi di ai conversazionali a supporto di vari casi di utilizzo e mercati verticali del settore. Include informazioni sull'implementazione di Run:ai e di un sistema storage NetApp AFF A800 e funge da architettura di riferimento per il modo più semplice per ottenere un'implementazione rapida e di successo delle iniziative ai.
Il pubblico di riferimento per la soluzione comprende i seguenti gruppi:
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Architetti aziendali che progettano soluzioni per lo sviluppo di modelli ai e software per casi di utilizzo basati su Kubernetes, come i microservizi containerizzati
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Data scientist alla ricerca di modi efficienti per raggiungere obiettivi di sviluppo dei modelli efficienti in un ambiente cluster con più team e progetti
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Data engineer responsabili della manutenzione e dell'esecuzione dei modelli di produzione
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Decision maker e dirigenti IT e business leader che desiderano creare l'esperienza ottimale di utilizzo delle risorse cluster di Kubernetes e ottenere il più rapido time-to-market dalle iniziative di ai