マシンラーニング

マシンラーニングインフラ:実稼働レベルのパフォーマンスとスケール

膨大なプロセッサーの能力と大きなデータリポジトリがより手頃なものになったため、マシンラーニングとディープラーニングの発展のための高度な環境が生まれました。
マシンラーニング・アプリケーションは、人間の入力を置き換えたり改善したり、データのサイズが大きいためにこれまでに取り組むことのできなかった問題に取り組むなど、幅広いプロセスにわたって開発および導入されています。

成功するマシンラーニング・プログラムは、初めから大きな視野で考える

データセットが大きくなればなるほど、マシンラーニングの潜在的価値が高まります。しかし皮肉なことに、データセットが増加するにつれて、プロジェクトがコストや拡張の複雑さに関連する問題に遭遇する可能性も増えます。

マシンラーニング・プログラムがよく躓くのは、成功するための計画を立てていない時です。プログラムのプロトタイプとして、ミッドレンジのエンタープライズストレージを使用したり、ドライブをサーバーに追加したりするやり方は、より高速な稼働環境に移行する必要が出てきた時、持続不可能なアプローチであったことに気づくでしょう。

正しいデータ・インフラストラクチャーは効果を生み出す

DDNの顧客は、結果を得るまでの時間を短縮し、競争力、収益性、顧客サービス、ビジネスインテリジェンス、研究効果を向上させるために、マシンラーニング技術を活用しています。

DDNシステムのパフォーマンスと柔軟なサイジングは、大規模なマシンラーニング・プログラムに特に適しています。

CPU、GPU、および単純な線形回帰から深いニューラルネットまでの混合マルチアルゴリズム環境でデータを効率的に処理するために必要な混合I/O機能だけでなく、
コア数の多いシステムに大量のトレーニングセットを送ることができます。

1台のラックで、数百TBから10PBまで拡張可能なストレージアプライアンスを使用することで、DDNのマシンラーニングユーザーは、テストベッドから実稼働システムまで、
単一のプラットフォームで拡張することができます。


DDNの顧客はすべてを変えています ー私たちがどのように学習し、旅行し、健康を管理するかまでー

お客様がマシンラーニング・アプリケーションに対してDDNストレージソリューションをどのように活用しているかの例は以下の通りです。

・行政と学界の共同研究による観光のためのスマートシティ計画
・米国の大手銀行での電信送金やクレジットカード取引の不正検知
・フォーチュン100 SaaSプロバイダーでのデジタルアシスタント/自然言語処理
・自動運転車のためのルート最適化
・準リアルタイムのアフィニティ・マーケティングと、オンライン決済の不正検知



ソリューション メリット

包括的かつシームレスなエンドツーエンドのストレージテクノロジのポートフォリオは、最高レベルのパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするマシンラーニング環境をサポートする非常に柔軟なデータライフサイクル管理ツールを提供します。

IME (Infinite Memory Engine)

革新的なレイテンシーの削減により、結果を得るまでの時間を短縮できます。

IME

GRIDScaler® / EXAScaler®

パフォーマンスを必要とするデータ集約型環境に適した業界ベストクラスのファイルシステム・アプライアンス

GRIDScaler

EXAScaler

NVMベースのキャッシュ・アプライアンス:IME バーストバッファ

フラッシュストレージ:Flashscale オールフラッシュアレイ

SFA14KX™

1ラックで7PBの容量まで拡張できるブロックストレージ製品です。

SFA

Web-Object Scaler (WOS)
オブジェクトベースのWOSアーカイブ/クラウド・ソリューションは、最も適応性が高く効率的な方法でデータの増大に対応するために設計されたシステムです。

WOS アプライアンス
WOS ソフトウェア

 

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