Qumulo представила Cloud AI Accelerator для доступа AI-нагрузок к GPU без копирования данных

Qumulo объявила о доступности Cloud AI Accelerator — решения для подачи распределённых корпоративных данных к GPU-ресурсам в разных облаках и гибридных средах без предварительного копирования. В архитектуре используется инфраструктура Cisco, включая UCS для локальных и гибридных развертываний.

Qumulo, поставщик платформы для хранения и управления неструктурированными данными, 26 мая объявила о Qumulo Cloud AI Accelerator. Решение должно предоставлять AI-нагрузкам доступ к распределённым корпоративным данным в разных регионах, облаках и гибридных средах без предварительной репликации и длительной подготовки данных рядом с GPU-кластерами.

В основе Cloud AI Accelerator — связка Cloud Native Qumulo, Qumulo Cloud Data Fabric и NeuralCache. По заявлению компании, это позволяет запускать обучение или инференс там, где в данный момент доступна GPU-ёмкость, а не переносить массивы данных в заранее выбранный регион или к отдельному хранилищу, жёстко связанному с ускорителями.

Cisco в этом анонсе выступает инфраструктурным партнёром: её вычислительные, сетевые и защитные компоненты используются для гибридных сценариев, а Cisco Unified Computing System поддерживается для локальных развертываний. Qumulo также заявляет, что Cloud AI Accelerator уже доступен в AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и Oracle Cloud Infrastructure.

Blocks & Files отмечает, что смысл предложения — не только ускорить последний участок доставки данных к GPU, а сократить простой ускорителей, вызванный staging, копированием и поддержкой отдельных «островов» хранения для AI-кластеров. Для корпоративной инфраструктуры это позиционируется как способ сделать выбор GPU-ресурсов более гибкой задачей планирования между локальными ЦОДами и публичными облаками.