Em conclusão, em relação ao treinamento distribuído em escala (especialmente em um ambiente de nuvem pública), o componente de orquestração de recursos e storage é uma parte essencial da solução. Garantir que o gerenciamento de dados nunca atrapalhe o processamento de várias GPU, portanto, resulta na utilização ideal dos ciclos de GPU. Assim, tornando o sistema o mais rentável possível para fins de treinamento distribuídos em larga escala.

O Data Fabric da NetApp supera o desafio ao permitir que cientistas e engenheiros de dados se conetem on-premises e na nuvem com dados síncronos, sem realizar qualquer intervenção manual. Em outras palavras, o Data Fabric suaviza o processo de gerenciamento do fluxo de trabalho de AI distribuído em vários locais. Ele também facilita a disponibilidade de dados baseada em demanda, pois os dados ficam perto da computação e realizam análises, treinamento e validação, onde e quando necessário. Essa funcionalidade não só permite a integração dos dados, mas também a proteção e a segurança de todo o pipeline de dados.