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TR-4785:『NetApp EシリーズおよびBeeGFSを使用したAI導入』

寄稿者

Nagalakshmi Raju、Daniel Landes、Nathan Swartz、ネットアップAmine Bennani

人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の各アプリケーションには、大規模なデータセットと計算処理が伴います。これらのワークロードを正常に実行するには、ストレージノードとコンピューティングノードの両方をシームレスにスケールアウトできるアジャイルインフラが必要です。このレポートには、AIトレーニングモデルを分散モードで実行するための手順が含まれており、コンピューティングノードとストレージノードをシームレスにスケールアウトできます。また、このレポートには、解決策 EシリーズストレージとBeeGFS並列ファイルシステムを組み合わせることで、AIワークロード向けに柔軟で対費用効果の高いシンプルな解決策 を実現する方法を示すさまざまなパフォーマンス指標も含まれています。