随着 AI 工作负载不断扩大，支持这些工作负载的基础设施必须比以往更加强大。这正是Dell PowerScale和 Nvidia SuperPOD 发挥作用的地方，它们提供强大的存储和计算功能组合，以加速 AI 驱动的运营。戴尔科技公司非结构化数据存储垂直行业解决方案总监Darren Miller （如图）表示：“以太网如今在所有数据中心占据主导地位，这并不奇怪。 我们相信，随着 AI 工作流程的增加并成为整个数据中心的主导工作流程，客户将需要这种高带宽。采用 PowerScale 的 DGX SuperPOD 设计旨在为我们的客户提供并带来第一个基于以太网的 DGX SuperPOD 存储结构。”

在10 月 15 日举行的“利用数据实现人工智能”活动之前，Miller 在 CUBE 对话中与 theCUBE Research 首席分析师Rob Strechay进行了交谈 。他们讨论了 Dell PowerScale 和 Nvidia SuperPOD 的组合，这是一种可扩展的高性能解决方案，可满足日益增长的人工智能工作负载需求。  （* 披露如下。）

采用 Dell PowerScale 的可扩展架构

与依赖 InfiniBand 等技术的前几代产品不同，PowerScale-SuperPOD 组合为 AI 工作负载提供了首个基于以太网的存储结构。Miller 表示，这一突破简化了与现有基础设施的集成，并提供了满足数据密集型 AI 系统需求所需的带宽，使其成为希望快速高效扩展 AI 运营的企业的理想选择。

“PowerScale F710 平台是一个单机架单元，密集的平台，可以集群在一起，并随着您向集群架构添加节点和其他节点而逐步扩展，”他说。“这与 PowerScale 在我们扩展集群时处理高水平并发连接和性能的能力相结合，提供了一个非常密集、高性能的系统来运行大规模基础设施，例如我们今天看到的 AI 基础设施。”

PowerScale 的几个特性使其特别适合 AI 工作负载，包括其管理高并发连接的能力和强大的数据缩减功能。Miller 表示，这种可扩展性、性能和效率的结合使企业能够最大限度地提高其在 AI 基础设施上的投资回报率。随着 AI 的日益突出，PowerScale 等解决方案的可扩展性将成为支持日益复杂的模型和工作负载的关键。

“除了 PowerScale 的其他核心基本功能（如数据缩减）外，我们还提供二比一数据缩减功能，”Miller 表示。“凭借多协议功能和多租户，我们拥有当今企业和行业中最安全的存储平台之一，并且我们提供最新的电源和冷却技术。”

人工智能基础设施面临的最大挑战之一是确保 GPU（通常是最昂贵的组件）得到充分利用。GPU 处理数据的速度很快，但要充分发挥其潜力，必须以同样高的速度向其输入数据。米勒表示，这正是戴尔 PowerScale 高性能存储架构发挥作用的地方。

“例如，数据被暂存并准备好供 GPU 使用，然后 GPU 会使用和提取这些数据进行训练和微调操作，”他说。“在发生这种情况时，这些连接被视为来自一些大型基础设施中数百到数千个 GPU 的大量并发连接。存储系统必须能够处理这种级别的并发性，并在这些 GPU 访问数据时为其提供服务请求。”

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