Weka Ai:启用加速的边缘到核心到云数据管道

Wekaio. 介绍了Weka AI,由Weka文件系统(Wekafs)为基础的转型化存储解决方案框架,该框架使加速的边缘到核心到云数据流水线能够。

Weka Ai是可定制的参考架构(RAS)和软件开发套件(SDK)的框架,具有像NVIDIA,Mellanox等领先的技术联盟,以及Weka创新网络(WIN)。

Weka AI使首席数据官员,数据科学家和数据工程师能够加速基因组学,医学成像,金融服务业(FSI)和先进的驾驶员援助系统(ADAS)深度学习(DL)管道。此外,Weka Ai可以轻松地扩展到通过VAR和渠道合作伙伴提供的大型集成解决方案。

人工智能(AI)数据流水线本质上与基于传统的文件IO应用程序不同。 AI数据管道内的每个阶段都具有明显的存储IO要求:摄取和培训的大规模带宽;混合读/写处理提取,变换,负载(ETL);推理的超低延迟;以及整个数据流水线可见性的单个命名空间。

此外,边缘处的AI正在推动对云到云数据管道的需要。因此,理想的解决方案必须符合所有这些各种要求,并以规模及时地识别。

传统解决方案缺乏这些能力,并且跨越角色和数据移动性要求的绩效和截取性,通常会缺乏缺乏。今天的行业需求解决方案,克服了AI数据管道的这些限制。

解决方案必须提供数据管理,通过打破孤岛提供运营敏捷性,治理和可操作智能。

Weka AI通过解决与AI等IO密集型工作负载共同的存储挑战来提供生产就绪解决方案并加速DATAOPS。它有助于加速AI数据流水线,向单个GPU客户端提供超过73 GB / sec的带宽。

此外,它还提供了版本控制,解释性和再现性的运营敏捷性,并提供了治理和遵守在线加密和数据保护。

赢取计划中的合作伙伴的工程解决方案确保Weka AI将为整个数据管道提供数据收集,工作区和深神经网络(DNN)培训,仿真,推理和生命周期管理。

Kevin Tubbs,高级总监,技术和业务开发,先进的解决方案集团,企鹅计算:“Weka AI提供了满足现代AI应用要求的解决方案。我们非常兴奋地与Weka合作,加速下一代AI数据管道。“

AmrinderPal Singh Oberai,Director,Director&AI,组件技术:“”组件数据“&AI团队已在内部测试并验证了Weka AI参考架构。 Weka AI框架为我们和其他ISV技术合作伙伴提供了灵活性和技术创新,以建立通过AI解决行业挑战的定制解决方案。“

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