[சீனா, ஷென்சென், ஜூலை 14, 2023] இன்று, பெரிய அளவிலான மாடல்களின் சகாப்தத்திற்கு Huawei தனது புதிய AI சேமிப்பக தீர்வை வெளியிட்டது, அடிப்படை மாதிரி பயிற்சி, தொழில் சார்ந்த மாதிரி பயிற்சி மற்றும் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட சூழ்நிலைகளில் அனுமானம் ஆகியவற்றுக்கான உகந்த சேமிப்பு தீர்வுகளை வழங்குகிறது. புதிய AI திறன்களை கட்டவிழ்த்து விடுதல்.
பெரிய அளவிலான மாதிரி பயன்பாடுகளின் வளர்ச்சி மற்றும் செயல்படுத்தலில், நிறுவனங்கள் நான்கு முக்கிய சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன:
முதலாவதாக, தரவுத் தயாரிப்பிற்குத் தேவைப்படும் நேரம் நீண்டது, தரவு மூலங்கள் சிதறிக்கிடக்கின்றன, மற்றும் திரட்டுதல் மெதுவாக உள்ளது, நூற்றுக்கணக்கான டெராபைட் தரவுகளை முன்செயலாக்குவதற்கு சுமார் 10 நாட்கள் ஆகும். இரண்டாவதாக, பாரிய உரை மற்றும் படத் தரவுத்தொகுப்புகளைக் கொண்ட மல்டி-மாடல் பெரிய மாடல்களுக்கு, பாரிய சிறிய கோப்புகளுக்கான தற்போதைய ஏற்றுதல் வேகம் 100MB/s க்கும் குறைவாக உள்ளது, இதன் விளைவாக பயிற்சி தொகுப்பு ஏற்றுதலுக்கான குறைந்த செயல்திறன் உள்ளது. மூன்றாவதாக, பெரிய மாடல்களுக்கான அடிக்கடி அளவுருக்கள் சரிசெய்தல், நிலையற்ற பயிற்சி தளங்களுடன், பயிற்சி குறுக்கீடுகளை ஏறக்குறைய 2 நாட்களுக்கு ஒருமுறை ஏற்படுத்துகிறது, பயிற்சியை மீண்டும் தொடங்க சோதனைச் சாவடி பொறிமுறையை அவசியமாக்குகிறது, மீட்பு ஒரு நாளுக்கு மேல் ஆகும். கடைசியாக, பெரிய மாடல்களுக்கான உயர் செயல்படுத்தல் வரம்புகள், சிக்கலான கணினி அமைப்பு, வள திட்டமிடல் சவால்கள் மற்றும் GPU வள பயன்பாடு பெரும்பாலும் 40% க்கும் குறைவாக உள்ளது.
பெரிய அளவிலான மாடல்களின் சகாப்தத்தில் AI வளர்ச்சியின் போக்கோடு Huawei இணைந்துள்ளது, பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்றவாறு தீர்வுகளை வழங்குகிறது. இது OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage மற்றும் FusionCube A3000 Training/Inference Super-converged Appliance ஆகியவற்றை அறிமுகப்படுத்துகிறது. OceanStor A310 டீப் லேர்னிங் டேட்டா லேக் ஸ்டோரேஜ் அடிப்படை மற்றும் தொழில்துறை அளவிலான பெரிய மாதிரி தரவு ஏரி காட்சிகளை குறிவைக்கிறது, தரவு ஒருங்கிணைப்பு, மாதிரி பயிற்சிக்கு முன் செயலாக்கம் மற்றும் அனுமான பயன்பாடுகள் ஆகியவற்றிலிருந்து விரிவான AI தரவு மேலாண்மையை அடைகிறது. OceanStor A310, ஒரு ஒற்றை 5U ரேக்கில், தொழில்துறையில் முன்னணி 400GB/s அலைவரிசை மற்றும் 12 மில்லியன் IOPS வரை ஆதரிக்கிறது, 4096 முனைகள் வரை நேரியல் அளவிடுதல், தடையற்ற குறுக்கு-நெறிமுறை தொடர்புகளை செயல்படுத்துகிறது. குளோபல் ஃபைல் சிஸ்டம் (ஜிஎஃப்எஸ்) பிராந்தியங்கள் முழுவதும் அறிவார்ந்த தரவு நெசவுகளை எளிதாக்குகிறது, தரவு ஒருங்கிணைப்பு செயல்முறைகளை ஒழுங்குபடுத்துகிறது. கிட்டதட்ட சேமிப்பக கம்ப்யூட்டிங் தரவு முன் செயலாக்கம், தரவு இயக்கத்தை குறைத்தல் மற்றும் முன் செயலாக்க செயல்திறனை 30% மேம்படுத்துகிறது.
FusionCube A3000 பயிற்சி/Inference Super-converged Appliance, தொழில்துறை அளவிலான பெரிய மாடல் பயிற்சி/அனுமானம் காட்சிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்கள் கொண்ட மாதிரிகளை உள்ளடக்கிய பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது. இது OceanStor A300 உயர்-செயல்திறன் சேமிப்பு முனைகள், பயிற்சி/அனுமானம் முனைகள், மாறுதல் உபகரணங்கள், AI இயங்குதள மென்பொருள் மற்றும் மேலாண்மை மற்றும் செயல்பாட்டு மென்பொருளை ஒருங்கிணைக்கிறது, பெரிய மாடல் பார்ட்னர்களுக்கு ஒரு ஸ்டாப் டெலிவரிக்கான பிளக் அண்ட்-ப்ளே வரிசைப்படுத்தல் அனுபவத்தை வழங்குகிறது. பயன்படுத்த தயாராக உள்ளது, இது 2 மணி நேரத்திற்குள் பயன்படுத்தப்படலாம். பயிற்சி/அனுமானம் மற்றும் சேமிப்பக முனைகள் ஆகிய இரண்டும் பல்வேறு மாதிரி அளவிலான தேவைகளுக்கு பொருந்துவதற்கு சுயாதீனமாகவும் கிடைமட்டமாகவும் விரிவாக்கப்படலாம். இதற்கிடையில், FusionCube A3000 உயர் செயல்திறன் கொண்ட கொள்கலன்களைப் பயன்படுத்துகிறது, பல மாதிரி பயிற்சி மற்றும் GPUகளைப் பகிர்ந்து கொள்ள அனுமானப் பணிகளைச் செயல்படுத்துகிறது, மேலும் வளப் பயன்பாட்டை 40% முதல் 70% வரை அதிகரிக்கிறது. FusionCube A3000 இரண்டு நெகிழ்வான வணிக மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது: Huawei Ascend One-Stop Solution மற்றும் மூன்றாம் தரப்பு பார்ட்னர் ஓப்பன் கம்ப்யூட்டிங், நெட்வொர்க்கிங் மற்றும் AI இயங்குதள மென்பொருள்.
Huawei இன் Data Storage Product Line இன் தலைவர் Zhou Yuefeng, “பெரிய அளவிலான மாடல்களின் சகாப்தத்தில், AI நுண்ணறிவின் உயரத்தை தரவு தீர்மானிக்கிறது. தரவுகளின் கேரியராக, AI பெரிய அளவிலான மாடல்களுக்கான முக்கிய அடித்தள உள்கட்டமைப்பாக தரவு சேமிப்பு உள்ளது. Huawei டேட்டா ஸ்டோரேஜ் தொடர்ந்து புதுமைகளை உருவாக்கும், AI பெரிய மாடல்களின் சகாப்தத்திற்கு பல்வகைப்பட்ட தீர்வுகள் மற்றும் தயாரிப்புகளை வழங்குகிறது, பரந்த அளவிலான தொழில்களில் AI அதிகாரமளிப்பை இயக்க கூட்டாளர்களுடன் ஒத்துழைக்கிறது.
இடுகை நேரம்: ஆகஸ்ட்-01-2023
