Aplicações de inteligência artificial (AI), aprendizado de máquina (ML) e deep learning (DL) envolvem grandes conjuntos de dados e grandes cálculos. Para executar esses workloads com sucesso, você precisa de uma infraestrutura ágil que permita fazer escalabilidade horizontal de nós de storage e computação de forma otimizada. Esse relatório inclui as etapas para executar um modelo de treinamento de AI em modo distribuído, que permite a escalabilidade horizontal aprimorada de nós de computação e storage. O relatório também inclui várias métricas de performance para mostrar como uma solução que combina o storage do NetApp e-Series com o sistema de arquivos paralelos do BeeGFS fornece uma solução flexível, econômica e simples para workloads de AI.