AI-Revolution mit GPU und Hochleistungs-Objektspeicher

Wir sind Hochleistungs-Objektspeicher

AI-Speicher erreicht Leistung in großem Maßstab

RustFS nutzt seine verteilte Architektur und Objektspeicher-Funktionen. Während der Modelltraining ermöglicht RustFS' verteiltes Setup parallelen Datenzugriff und I/O-Operationen, reduziert Latenz und beschleunigt Trainingszeiten. Für Modelle gewährleistet RustFS' hoher Durchsatz-Datenzugriff schnelles Abrufen und Deployment der für AI-Modelle gespeicherten Daten und ermöglicht Vorhersagen mit minimaler Latenz. Noch wichtiger ist, dass RustFS' Leistung linear von 100 TB auf 100 PB und darüber hinaus skaliert. Dies optimiert End-to-End-AI-Workflows, verbessert Modellentwicklung und -bereitstellung und führt zu effizienteren AI-Workloads und schnelleren Antwortzeiten bei Anwendungen.

Kern des KI-Ökosystems

RustFS ist der Standard für S3-kompatible Objektspeicher für AI-Workloads. Diese Allgegenwart bedeutet, dass das gesamte AI/ML-Ökosystem mit RustFS integriert ist. Vertrauen Sie nicht nur uns - gehen Sie zu Ihrem Lieblings-Framework und lassen Sie Google Ihnen den Beweis liefern.

Erforderliche Skalierung für Training und Inferenz

Unternehmen sammeln und speichern kontinuierlich AI-Daten, die Anwendungen und große Sprachmodelle zur Umschulung von Modellen zur Verbesserung der Genauigkeit verwenden können. RustFS' Skalierbarkeit ermöglicht es Organisationen, ihre Speicherkapazität bei Bedarf zu erweitern und gewährleistet reibungslosen Datenzugriff und Hochleistungsberechnung für den Erfolg von AI/ML-Anwendungen.

Elastischer (fehlertoleranter) AI-Speicher

RustFS ermöglicht es Organisationen, große Datenmengen zu speichern, einschließlich Trainingsdatensätze, Modelle und Zwischenergebnisse auf fehlertolerante Weise. Diese Elastizität ist entscheidend für ML- und AI-Speicher, da sie sicherstellt, dass Daten immer zugänglich sind, selbst bei Hardware-Ausfällen oder Systemabstürzen. Mit RustFS' verteilter Architektur und Datenreplikationsfähigkeiten können AI/ML-Workflows nahtlos laufen und weiterhin genaue Einblicke und Vorhersagen liefern, wodurch die Gesamtzuverlässigkeit AI-gestützter Anwendungen verbessert wird.

Zuverlässiger (Always On) Speicher für AI-Workloads

RustFS' Aktiv-Aktiv-Replikationsfunktionen unterstützen gleichzeitigen Zugriff auf Cluster, die über mehrere geografische Standorte verteilt sind. Dies ist wichtig für AI/ML, da es Datenverfügbarkeit und Leistung verbessert. AI/ML-Workloads beinhalten oft global kollaborierende Teams und erfordern Zugriff mit niedriger Latenz auf gespeicherte Daten für AI-Modelltraining und -inferenz - dies gewährleistet, dass Daten vom nächstgelegenen Cluster-Standort zugänglich sind und Latenz reduziert wird. Darüber hinaus bietet es Failover-Funktionen, die unterbrechungsfreien Zugriff auf Daten auch bei Cluster-Ausfällen gewährleisten, was für die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit und Kontinuität von AI/ML-Prozessen entscheidend ist.

Speicherlösung für große Sprachmodelle

RustFS kann nahtlos mit großen Sprachmodellen (LLMs) als zuverlässige und skalierbare Speicherlösung für die massiven Daten integrieren, die solche Modelle benötigen. Organisationen können RustFS-Speicher für vortrainierte LLMs, Fine-Tuning-Datensätze und andere Artefakte verwenden. Dies gewährleistet einfachen Zugriff und Abruf während Modelltraining und -bereitstellung. RustFS' verteilte Natur ermöglicht parallelen Datenzugriff, reduziert Datenübertragungsengpässe und beschleunigt LLM-Training und -inferenz, wodurch Datenwissenschaftler und Entwickler das volle Potenzial großer Sprachmodelle für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung nutzen können.

Kontext-Speicher für Retrieval-Augmented Generation

RustFS kann als Hochleistungs-Objektspeicher-Backend für AI-Modelle für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Daten verwendet werden. In RAG-Setups kann RustFS das Korpus speichern, das zur Erstellung domainspezifischer Antworten aus großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet wird. Eine AI-gestützte Anwendung kann auf das Korpus zugreifen, und das Ergebnis sind kontextuell relevantere und genauere Antworten für Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung, wodurch die Gesamtqualität des generierten Inhalts verbessert wird.

Cloud als Betriebsmodell - beginnend mit S3

RustFS hält sich an das Cloud-Betriebsmodell - Containerisierung, Orchestrierung, Automatisierung, APIs und S3-Kompatibilität. Dies ermöglicht es, Daten über Cloud- und lokale Umgebungen hinweg zu speichern und darauf zuzugreifen, indem eine einheitliche Schnittstelle für Datenspeicherung und -zugriff bereitgestellt wird. Da die meisten AI/ML-Frameworks und -Anwendungen für die Arbeit mit der S3-API entwickelt wurden, ist die beste Kompatibilität in der Branche entscheidend. Mit über 1,3 Milliarden Docker-Pulls hat kein Objektspeicher mehr Entwickler- und Anwendungsvalidierung seiner Kompatibilität - 24/7/365. Diese Kompatibilität gewährleistet, dass AI-Workloads auf im RustFS-Objektspeicher gespeicherte Daten zugreifen und diese nutzen können, unabhängig von der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur, was einen flexiblen und agnostischen Ansatz für Datenmanagement und -verarbeitung über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg fördert.

Edge-AI-Speicher

Am Edge reduzieren Netzwerklatenz, Datenverlust und Software-Bloat die Leistung. RustFS ist der weltweit schnellste Objektspeicher mit einer Binärdatei von weniger als 100 MB, die auf jeder Hardware bereitgestellt werden kann. Darüber hinaus ermöglichen Funktionen wie RustFS Bucket Notifications und Object Lambda den einfachen Aufbau von Systemen, die sofort Inferenz auf neu eingeführten Daten durchführen können. Ob es sich um bordbasierte Objekterkennung bei hochfliegenden Drohnen oder Verkehrsbahn-Vorhersagen bei autonomen Fahrzeugen handelt, RustFS' AI-Speicher ermöglicht es mission-critical Anwendungen, ihre Daten schnell, fehlertolerant und einfach zu speichern und zu verwenden.

Lifecycle-Management für ML/AI-Workloads

Moderne AI/ML-Workloads erfordern komplexes Lifecycle-Management. RustFS' Lifecycle-Management-Funktionen automatisieren Datenmanagement-Aufgaben, optimieren Speichereffizienz und reduzieren operationellen Overhead. Mit Lifecycle-Richtlinien können Organisationen automatisch selten zugreifende AI-Daten zu kostengünstigeren Speicherschichten verschieben und wertvolle Ressourcen für kritischere und aktivere Workloads freigeben. Diese Funktionen gewährleisten, dass sich AI/ML-Praktiker auf Modelltraining und -entwicklung konzentrieren können, während RustFS intelligent Daten verwaltet und die Gesamtworkflow-Leistung und Kosteneffizienz verbessert. Darüber hinaus gewährleistet die Lifecycle-Management-Schicht, dass AI/ML-Datensätze durch Durchsetzung von Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien regulatorische Anforderungen erfüllen.

Objektaufbewahrung für AI/ML-Workflows

Weniger Workloads sind mehr abhängig davon, was wann passiert, als AI/ML. RustFS adressiert dies mit erweiterten Objektaufbewahrungsfunktionen, die die Integrität und Compliance gespeicherter Daten über die Zeit gewährleisten. Durch Implementierung von Aufbewahrungsrichtlinien kann RustFS Organisationen helfen, Datenkonsistenz für AI/ML-Modelle und -Datensätze aufrechtzuerhalten und versehentliche oder unbefugte Löschung oder Änderung zu verhindern. Diese Funktion ist entscheidend für Data Governance, regulatorische Compliance und Reproduzierbarkeit von AI/ML-Experimenten, da sie garantiert, dass kritische Daten für bestimmte Zeiträume zugänglich und unveränderlich bleiben und präzises Modelltraining und -analyse unterstützen.

Datenschutz für Core-AI-Datensätze

RustFS schützt Daten durch verschiedene Funktionen. Es unterstützt Erasure Coding und Site-Replikation, gewährleistet Datenredundanz und Fehlertoleranz, um Hardware-Ausfälle oder Datenkorruption zu verhindern. RustFS ermöglicht auch Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung und schützt Daten vor unbefugtem Zugriff. Darüber hinaus ermöglicht RustFS' Unterstützung für Identity and Access Management (IAM) Organisationen, den Zugriff auf ihre für AI-Workloads gespeicherten Daten zu kontrollieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer oder Anwendungen auf Daten zugreifen und diese ändern können. Diese umfassenden Datenschutzmechanismen, die RustFS bietet, helfen dabei, Integrität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit von AI-Datensätzen während ihres gesamten Lebenszyklus aufrechtzuerhalten.