数据是 AI 的源代码
数据对于AI 必不可少
而存储对于 AI 至关重要
随着 AI、大数据分析和 HPC 等新兴数据密集场景的深入融合，这对 IT 基础设施提出了更高要求。如果您是运行企业基础架构的负责人，一定非常了解传统的存储架构并不能轻松适应类似 HPC、AI 场景工作负载。为了满足计算密集型应用程序对性能和容量的需求，匹配大规模 GPU 计算场景，构建高性能的计算基础架构不仅需要 GPU 加速计算，更需要保证计算系统、存储系统和网络系统之间的匹配平衡。如何做到平衡？
InfiniBand 作为目前追求高性能应用广泛使用的网络互连技术，为高性能计算、人工智能、云计算、存储等众多数据密集型应用提供强大的网络性能支撑。焱融追光 F8000X 全闪分布式文件存储完美匹配 GPU 数据处理需求，率先通过多网卡聚合的方式支持 400Gbps InfiniBand 网络，充分释放全闪性能。
本期，我们将与英伟达网络高级产品经理陈龙一起就 AI 大数据领域如何实现存储容量和性能呈现线性方式增长，帮助 AI 企业加速业务流程进行深度讨论。剖析高性能场景下的存储架构演进过程，通过 InfiniBand 在 GPU 计算服务器和存储设备之间所构建的高带宽、高 IOPS 和低延迟数据传输网络实践，以及 AI/HPC 场景全链路性能调优测试实现对实时、大规模、多样化数据进行高效计算分析的需求。
感谢平台支持， AB 公开课 ( AI & Big Data Open Class ) ，是 DataFun 策划的针对大数据和 AI 某一细分领域的系列垂直在线公开课。
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