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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

TR-4858 :『 NetApp Orchestration 解決策 with Run : AI 』

共同作成者

ネットアップの Yaron Goldberg 、 Run : AI 、 David Arnette 、 Sung-Han Lin

NetApp AFF ストレージシステムは、卓越したパフォーマンスと業界をリードするハイブリッドクラウドデータ管理機能を提供します。ネットアップと Run : AI は、 NetApp ONTAP AI 解決策の独自の機能である人工知能( AI )と機械学習( ML )のワークロードに対応し、エンタープライズクラスのパフォーマンス、信頼性、サポートを提供していることを実証するために提携しました。実行: AI ワークロードの AI オーケストレーションにより、 Kubernetes ベースのスケジュールとリソース利用プラットフォームが追加され、研究者が GPU 利用率を管理、最適化できるようになります。ネットアップ、 NVIDIA 、 Run : AI の解決策を組み合わせた NVIDIA DGX システムは、エンタープライズ AI ワークロードに特化したインフラスタックを提供します。このテクニカルレポートでは、さまざまなユースケースや業種に対応した会話型 AI システムを構築するお客様向けのガイダンスを提供します。Run の導入に関する情報、 AI と NetApp AFF A800 ストレージシステムが記載されています。 AI イニシアチブを短期間で成功に導くためのリファレンスアーキテクチャとして機能します。

解決策の対象となるグループは次のとおりです。

  • AI 開発のためのソリューションを設計するエンタープライズアーキテクト コンテナ化などの Kubernetes ベースのユースケース向けのモデルとソフトウェア マイクロサービス

  • データサイエンティストは、効率的なモデルを実現するための効率的な方法を探しています 複数のチームとで構成されるクラスタ環境における開発目標 プロジェクト

  • 本番モデルの保守と実行を担当するデータエンジニア

  • エグゼクティブや IT の意思決定者、ビジネスリーダー Kubernetes クラスタのリソース利用率を最適化する方法をご確認ください AI 導入の市場投入までの時間を短縮できます