- بنية جديدة تُقدّم أسرع تخزين في العالم، مُصممة لزيادة استغلال وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى أقصى حد، وبمعدل نقل بيانات إجمالي يصل إلى 100 تيرابايت في الثانية.
كتب : اسلام توفيق
كشفت شركة نت آب" NetApp " ، المتخصصة في مجال البنية التحتية الذكية للبيانات، اليوم عن إطلاق نت آب نوفوس™، أسرع نظام تخزين في العالم، مُصمم خصيصًا لمزودي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الذين يُشغّلون بيئات ضخمة تعتمد على وحدات معالجة الرسومات. هذه البنية المتطورة، المصممة لدعم نظام ملفات بحجم زيتابايت، ستُمكّن مصانع الذكاء الاصطناعي من تزويد ملايين وحدات معالجة الرسومات بالبيانات بشكل مستمر، مما يُعزز كفاءة استثماراتها واستغلالها الأمثل وربحيتها.
يقوم مزودو خدمات الحوسبة السحابية الحديثة ووحدات معالجة الرسومات كخدمة (GPU-as-a-Service) ببناء مصانع ذكاء اصطناعي على نطاق لم تكن بنى التخزين التقليدية مُصممة لدعمه، مما يُؤدي إلى اختناقات تُقلل من استغلال وحدات معالجة الرسومات وتزيد من تكاليف البنية التحتية. في ظل البنى التقليدية، قد ينخفض استغلال وحدات معالجة الرسومات إلى أقل من 30% عندما لا تتمكن مصانع الذكاء الاصطناعي من تزويد وحدات معالجة الرسومات بالبيانات الكافية لتوليد النتائج المطلوبة وتحقيق عائد على استثماراتها.
قال سيام ناير، كبير مسؤولي المنتجات في NetApp: "تواجه مصانع الذكاء الاصطناعي صعوبات، وتنهار اقتصاديات وحدات معالجة الرسومات (GPU) عندما لا تستطيع البيانات مواكبة هذا النمو. لا يمكن لوحدات التخزين الحالية، التي تعتمد على الحوسبة عالية الأداء (HPC)، وحدها تلبية احتياجات مصانع الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، بل يحتاج القطاع إلى بنية تحتية حقيقية مصممة خصيصًا لهذا الغرض. لطالما بحثت مصانع الذكاء الاصطناعي عن بنية تحتية قادرة على التوسع بسرعة الذكاء الاصطناعي. بالاستفادة من قوة منصة NetApp، يوفر Novus أداءً قابلاً للتوسع غير محدود بسرعة 100 تيرابايت/ثانية، متجاوزًا بذلك السوق ليصبح البنية التحتية الجديدة عالية الأداء لتخزين البيانات على نطاق واسع، والتي تُطلق العنان لأداء ملايين وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتحقق العائد على الاستثمار اللازم لدعم الموجة التالية من ابتكارات الذكاء الاصطناعي. لقد قدمنا للتو أسرع وحدة تخزين في العالم، مصممة خصيصًا لعصر الذكاء الاصطناعي."
يعالج NetApp Novus التحديات التي تواجه مصانع الذكاء الاصطناعي من خلال توفير بنية تحتية من الجيل التالي مصممة لإزالة قيود التوسع في فصل البيانات الوصفية عن مسار البيانات، بحيث يمكن توسيع الأداء والسعة والتزامن بشكل مستقل ضمن مساحة اسم واحدة باستخدام معيار NFS المعتمد في هذا المجال. تجمع الإصدارات الأولية من نوفوس بين برنامج إدارة البيانات الوصفية نوفوس من نت آب، الذي يعمل على بنية تحتية مؤهلة من سوبر مايكرو، وخدمات بيانات نت آب أونتاب® المقدمة عبر أنظمة AFF A90. يشكل هذان العنصران معًا بنيةً مجزأةً مصممةً لتجاوز معدل نقل بيانات يصل إلى 100 تيرابايت في الثانية، ودعم الاستخدام الأمثل لمئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات، مع الحفاظ على خدمات بيانات المؤسسات التي يثق بها العملاء من أونتاب. صُممت هذه البنية لتلبية متطلبات بيئات الذكاء الاصطناعي متعددة المستأجرين وعلى نطاق واسع في الحوسبة السحابية، وهي متاحة للطلب الفوري، وتوفر مسارًا نحو عمليات نشر مُعرّفة برمجياً بمرور الوقت، مع الحفاظ على نفس مساحة الاسم ونموذج التشغيل وقاعدة البيانات.
يمكن للعملاء الذين يتبنون بنية نوفوس تحقيق المزايا التالية:
الحفاظ على إنتاجية كل وحدة معالجة رسومات: صُممت نوفوس لزيادة استخدام وحدات معالجة الرسومات إلى أقصى حد من خلال فصل خدمات البيانات الوصفية عن مسار البيانات، وتقليل الاختناقات المتعلقة بالتخزين، وضمان تغذية بنية الذكاء الاصطناعي ببيانات عالية الأداء.
يمكن للعملاء الذين يتبنون بنية نوفوس تحقيق المزايا التالية:
الحفاظ على إنتاجية كل وحدة معالجة رسومات: صُممت نوفوس لزيادة استخدام وحدات معالجة الرسومات إلى أقصى حد من خلال فصل خدمات البيانات الوصفية عن مسار البيانات، وتقليل الاختناقات المتعلقة بالتخزين، والحفاظ على تغذية بنية الذكاء الاصطناعي ببيانات عالية الأداء.
الحفاظ على إنتاجية كل وحدة معالجة رسومات: صُممت نوفوس لزيادة استخدام وحدات معالجة الرسومات إلى أقصى حد من خلال فصل خدمات البيانات الوصفية عن مسار البيانات، وتقليل الاختناقات المتعلقة بالتخزين، والحفاظ على تغذية بنية الذكاء الاصطناعي ببيانات عالية الأداء. التوسع دون تجزئة: يُمكّن نوفوس مليارات الملفات ومجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي الضخمة من النمو ضمن مساحة اسم واحدة، مما يسمح بتوسيع نطاق البيانات الوصفية وعرض النطاق الترددي والسعة بشكل مستقل دون إنشاء مستودعات تخزين معزولة أو تعقيدات تشغيلية.
تحسين كفاءة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: يتيح نوفوس للمشغلين توسيع نطاق الموارد المطلوبة فقط لكل عبء عمل، مما يساعد على تقليل استهلاك الطاقة والمساحة وتكاليف البنية التحتية مع الحفاظ على المرونة والأمان وقدرات تعدد المستخدمين اللازمة لبيئات الذكاء الاصطناعي المشتركة.
"مع توسع مزودي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في بيئات وحدات معالجة الرسومات، يعتمد الجدوى الاقتصادية بشكل متزايد على الاستخدام الأمثل لموارد الحوسبة"، كما صرّح مايك ليون، نائب الرئيس وكبير المحللين في مور إنسايتس آند ستراتيجيز. قد تُصبح بنى التخزين التي لا تستطيع توفير البيانات على نطاق واسع في الحوسبة السحابية عاملًا مُقيِّدًا لأداء التدريب، وعزل المستخدمين، وعائد الاستثمار في البنية التحتية. يُعالج NetApp Novus هذا القيد مباشرةً من خلال الجمع بين إدارة البيانات الوصفية المُجزأة وخدمات البيانات عالية الأداء، مما يُوفر لمزودي خدمات الحوسبة السحابية الحديثة ووحدات معالجة الرسومات كخدمة أساسًا أكثر قابلية للتوسع لعمليات مصانع الذكاء الاصطناعي.
وقال توني بالمر، كبير المحللين في Omdia: "أظهرت NetApp Novus، التي خضعت لتدقيق Omdia، نموًا شبه خطي في الأداء مع إضافة مجموعات ONTAP إلى مساحة اسم عالمية واحدة. واستنادًا إلى الاختبارات الدقيقة التي أجريناها، تُشير نماذجنا إلى أن بنية البيانات الوصفية والبيانات المُجزأة في NetApp Novus يُمكنها التوسع أفقيًا ورأسيًا إلى 100 تيرابايت من معدل نقل البيانات للقراءة المتسلسلة مع عشرات الإكسابايت من السعة الفعالة، وأكثر من ذلك. نحن على ثقة من أن الحل يُمكنه التوسع لتلبية احتياجات عمليات النشر على نطاق زيتا، لتشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا واستهلاكًا للبيانات."
من ناحيته قال جيريمي فوستر، نائب الرئيس الأول والمدير العام لقسم الحوسبة في شركة "سيسكو" (Cisco Compute): "يتعلق الأمر بالجمع بين قدرات الحوسبة والشبكات والبيانات لتبسيط البنية التحتية المعقدة للعملاء. فمع دفع الذكاء الاصطناعي للبنية التحتية نحو مستويات جديدة من حيث النطاق والسرعة، لا يكمن عامل التميز الحقيقي في وحدات معالجة الرسومات (GPU)، بل في البيانات وكيفية استخدام العملاء لها؛ وهنا يأتي دور حل 'NetApp Novus' - إلى جانب بقية مكونات المنظومة التقنية - في مساعدة العملاء على توظيف تلك البيانات وتحقيق النتائج التي تهم أعمالهم".
