Embora os requisitos de hardware dependam de workloads específicos do cliente, o ONTAP AI pode ser implantado em qualquer escala para engenharia de dados, treinamento de modelo e inferência de produção de uma única GPU até configurações em escala de rack para OPERAÇÕES DE ml/DL em grande escala. Para obter mais informações sobre o ONTAP AI, consulte "Site da ONTAP AI".

Essa solução foi validada usando um sistema DGX-1 para computação, um sistema de storage da NetApp AFF A800 e o Cisco Nexus 3232C para conectividade de rede. O AFF A800 usado nessa validação pode oferecer suporte a até 10 sistemas DGX-1 para a maioria dos WORKLOADS DE ml/DL. A figura a seguir mostra a topologia do ONTAP AI usada para treinamento de modelos nessa validação.

Para estender essa solução para uma nuvem pública, o Cloud Volumes ONTAP pode ser implantado juntamente com os recursos de computação de GPU na nuvem e integrado a um Data Fabric de nuvem híbrida que permite que os clientes usem todos os recursos apropriados para qualquer workload.

A tabela a seguir mostra as versões de software específicas usadas nesta validação da solução.

Para validação dessa solução, o Kubernetes foi implantado como um cluster de nó único no sistema DGX-1. Para implantações de grande escala, nós mestres independentes do Kubernetes devem ser implantados para fornecer alta disponibilidade de serviços de gerenciamento e reservar recursos DGX valiosos para WORKLOADS DE ML e DL.