ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਨਾ ਬਣਨ ਦਿਓ

ਇਹ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਂ ਤਾਂ GPUs ਲਈ ਝੜਪ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਰਾਹ 'ਤੇ ਹਨ।ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ, ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਸੀਈਓ ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਨੇ 10,000 GPU ਖਰੀਦੇ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕੰਪਨੀ NVIDIA ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ GPUs ਖਰੀਦਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗੀ।ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, IT ਕਰਮਚਾਰੀ ਵੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ GPUs ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਦੇਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ GPU ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ GPU ਦੀ ਸੁਸਤਤਾ ਵਧੇਰੇ ਗੰਭੀਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਇਤਿਹਾਸ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (HPC) ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਣਨਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਦੀ ਬਲੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।ਜੇਕਰ ਸਟੋਰੇਜ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ GPU ਹੋਣ, ਤੁਸੀਂ ਸਰਵੋਤਮ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ।

ਸਮਾਲ ਵਰਲਡ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਮਾਈਕ ਮੈਟਚੇਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ (RAM) ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਰਬਾਂ ਨੋਡਾਂ ਵਾਲੇ ChatGPT ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

"ਤੁਸੀਂ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਅਰਬਾਂ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਇਸਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ," ਮੈਚੇਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਆਮ ਨੁਕਤੇ ਹਨ:

1. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ
2. ਅਨੁਮਾਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
3. ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ
4. ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ

ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋੜਾਂ ਮਾੱਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਪਰੂਫ-ਆਫ-ਸੰਕਲਪ (POC) ਜਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੁਣੌਤੀ ਇਸ ਤੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਮਹੀਨਿਆਂ ਜਾਂ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਧ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਲੱਖਾਂ ML ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡਾਂ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਔਸਤਨ 30% ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਾਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਖੋਜ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ GPUs ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਹਨ।ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਰੁਕਾਵਟ ਇਹ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਾਧੇ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਤਰੱਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਜੋ ਕਿ ਉੱਚ ਮੰਗਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਸਮਰੱਥਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੂਪ ਤੋਂ:

ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਡਾਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਵਰਕਲੋਡ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਹਿੰਗੇ GPU ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਲਚਕਤਾ
ਮਲਟੀਪਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (NFS, SMB, HTTP, FTP, HDFS, ਅਤੇ S3 ਸਮੇਤ) ਲਈ ਲਚਕੀਲਾ ਸਮਰਥਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰਹਿਣ ਦੀ।

ਲੇਟੈਂਸੀ
ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ I/O ਲੇਟੈਂਸੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।I/O ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਿਨਾਂ ਜਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਪਾਰਕ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ
ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਵਿੱਚ।

ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪਹੁੰਚ
ਉੱਚ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਕਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹਨ।ਇਸਦਾ ਅਕਸਰ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਭੌਤਿਕ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ) ਤੋਂ ਇੱਕੋ ਫਾਈਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਮਕਾਲੀ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਉੱਚ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ I/O ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੈਲ ਪਾਵਰਸਕੇਲ GPU-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਸਟੋਰੇਜ ਪੂਰਕ ਹੈ।ਪਾਵਰਸਕੇਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਟੇਰਾਬਾਈਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਪਾਵਰਸਕੇਲ ਆਲ-ਫਲੈਸ਼ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ, ਬੈਂਡਵਿਡਥ 18 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, I/O ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਆਈਸਿਲੋਨ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਵਰਸਕੇਲ ਦੀਆਂ ਮਲਟੀ-ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪਹੁੰਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਅਸੀਮਤ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪਾਵਰਸਕੇਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਲਚਕਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:

- ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ 2.7 ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ।

- I/O ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਬਿਹਤਰ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਉਤਪਾਦਕਤਾ, ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਸਮਰੂਪਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਪਸੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ 119 PB ਤੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਟੋਰੇਜ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਡੂੰਘੇ, ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।

- ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ, ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।

- ਇਨ-ਪਲੇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਤੇਜ਼, ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

- NVIDIA DGX ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ NVIDIA GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਮੇਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਸਲ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ।ਪਾਵਰਸਕੇਲ ਦੀ ਉੱਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮਰੂਪਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਤੱਕ।OneFS ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਰੇ ਨੋਡ ਉਸੇ OneFS-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਗੀਆਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।