在人工智能（AI）創新競賽中，競爭至關重要。無論您的AI倡議追求的主題是什么，例如自動駕駛，疾病治療或用于改變生命的大流行的疫苗（如COVID-19），有效且具有競爭力的AI設置都需要三個基本要素的堅實基礎，以協調一致地共同努力提供您想要的快速勝利：

通過加速計算提供性能的服務器平臺

快速網絡

現代的并行文件系統，用于管理數據

這些元素可以描繪成一個三角形，所有側面相互配合并牢固地位于組織的人才基礎上。

AI與HPC相遇的地方

首先，讓我們看一下不斷變化的格局。從歷史上看，高性能計算（HPC）和AI是兩個不同的市場，但是有一個融合。傳統上，HPC專注于相對較少的大型組織，這些組織領導著瘋狂的大型研究項目并使用了巨大的數據集群，如今，AI，機器學習（ML）和深度學習已成為企業中的HPC。

GPU是計算的主力軍

現在，為了詳細說明三角形中的第一個基本元素，讓我們談談HPC和AI企業中正在發生的事情?，F代的購買者之旅涉及投資利用計算加速技術（例如GPU）的服務器平臺。人工智能需要強大的計算基礎架構來探索，提取和檢查數據，以獲得深刻的見解和突破性的結果。

GPU是現代超級計算的核心精髓，是多任務處理程序，可輕松管理AI工作負載中最復雜的數據集。選擇一個可以在加速計算，內存和高速NVLINK互連之間取得平衡的平臺，以獲得更快的高質量結果。

更大，更好，更快，更強

我們的第二個基本要素是快速網絡。數據中心承擔著沉重的負擔，以保持在AI中的競爭力。一切都變得越來越大：應用程序大小，數據大小，群集大小，計算大小等等。

網絡不斷完善。選擇一種高速，低延遲的解決方案，以替代老化的光纖通道和以太網鏈路，以加快從網絡到服務器和存儲系統的數據傳輸。您可能會認為自己已經建立了強大的網絡和主力GPU計算平臺。再想一想。現代文件系統是我們的第三個基本要素，它將充分利用其他兩個要素。當GPU技術投入生產時，通常公司沒有考慮其存儲基礎架構支持其數據量大的野獸的能力。GPU處于閑置狀態是因為傳統存儲基礎架構無法足夠快地將數據獲取到應用服務器，從而造成了瓶頸。

選擇一個高性能，可擴展的并行文件系統，該系統可以解決當今最大的存儲問題并加速需要大量帶寬和元數據密集型性能的IO密集型工作負載（混合工作負載與數十億個小文件）。隨著客戶積極參與AI和ML的大規模開發，WekaFS?打破了傳統存儲文件系統所帶來的瓶頸，通過縮短產品上市時間并在混合工作負載下交付速度提高了一個數量級的方式，提供了市場領先的競爭優勢。 EB級。