雖然硬體需求取決ONTAP 於特定的客戶工作負載、但從單一GPU到機架規模的組態、都能以任何規模部署、以進行資料工程、模型訓練及正式作業提示、以利大規模的ML/DL作業。如需ONTAP 更多關於AI的資訊、請參閱 "AI網站ONTAP"。

此解決方案已通過DGX-1系統的運算驗證、NetApp AFF 支援A800儲存系統、以及Cisco Nexus 3232C的網路連線能力驗證。本驗證所使用的功能豐富、最多可支援10個DGX-1系統、以滿足大多數ML/DL工作負載的需求。AFF下圖顯示ONTAP 此驗證中用於模型訓練的AI解決方案。

為了將此解決方案延伸至公有雲、Cloud Volumes ONTAP 可將其與雲端GPU運算資源一起部署、並整合至混合雲資料架構中、讓客戶能夠使用適合任何特定工作負載的任何資源。

下表顯示本解決方案驗證所使用的特定軟體版本。

在本解決方案驗證中、Kubernetes已部署為DGX-1系統上的單節點叢集。對於大規模部署、應部署獨立的Kubernetes主節點、以提供高可用度的管理服務、並為ML和DL工作負載保留寶貴的DGX資源。