logo
Αρχική Σελίδα Υποθέσεις

Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων

Πιστοποίηση
Κίνα Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. Πιστοποιήσεις
Κίνα Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. Πιστοποιήσεις
Αναθεωρήσεις πελατών
Το προσωπικό πωλήσεων της Co. τεχνολογίας του Πεκίνου Qianxing Jietong, ΕΠΕ είναι πολύ επαγγελματικό και υπομονετικό. Μπορούν να παρέχουν τις αναφορές γρήγορα. Η ποιότητα και η συσκευασία των προϊόντων είναι επίσης πολύ υψηλές. Η συνεργασία μας είναι πολύ ομαλή.

—— 《Festfing DV》 LLC

Όταν έψαχνα τη Intel ΚΜΕ και Toshiba SSD επειγόντως, αμμώδης από το Πεκίνο Qianxing Jietong η Co. τεχνολογίας, ΕΠΕ μου έδωσε πολλή βοήθεια και με πήρε τα προϊόντα που χρειάστηκα γρήγορα. Την εκτιμώ πραγματικά.

—— Γεν γατακιών

Αμμώδης του Πεκίνου Qianxing Jietong η Co. τεχνολογίας, ΕΠΕ είναι πολύ προσεκτικός πωλητής, ο οποίος μπορεί να υπενθυμίσει σε με τα λάθη διαμόρφωσης εγκαίρως πότε αγοράζω έναν κεντρικό υπολογιστή. Οι μηχανικοί είναι επίσης πολύ επαγγελματικοί και μπορούν γρήγορα να ολοκληρώσουν την εξεταστική διαδικασία.

—— Strelkin Mikhail Vladimirovich

Είμαστε πολύ ευχαριστημένοι με την εμπειρία μας συνεργασίας με την Beijing Qianxing Jietong. Η ποιότητα των προϊόντων είναι εξαιρετική και η παράδοση γίνεται πάντα στην ώρα της. Η ομάδα πωλήσεων είναι επαγγελματική, υπομονετική και πολύ εξυπηρετική με όλα μας τα ερωτήματα. Εκτιμούμε πραγματικά την υποστήριξή τους και προσβλέπουμε σε μια μακροχρόνια συνεργασία. Συνιστάται ανεπιφύλακτα!

—— Ahmad Navid

Ποιότητα: Μεγάλη εμπειρία με τον προμηθευτή μου.Το MikroTik RB3011 είχε ήδη χρησιμοποιηθεί, αλλά ήταν σε πολύ καλή κατάσταση και όλα λειτουργούν τέλεια.Η επικοινωνία ήταν γρήγορη και ομαλή.Και όλες μου οι ανησυχίες λύθηκαν γρήγορα.- Πολύ αξιόπιστος προμηθευτής.

—— Γκεράν Κολέσιο

Είμαι Online Chat Now

Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων

March 13, 2026
Το checkpointing είναι απαραίτητο για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς εξασφαλίζει την ανθεκτικότητα, την επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα και την ικανότητα επανέναρξης ή βελτίωσης της εκπαίδευσης από τις αποθηκευμένες καταστάσεις.Οι απαιτήσεις των σύγχρονων φορτίων εργασίας τεχνητής νοημοσύνης, που χαρακτηρίζονται από ολοένα και πιο περίπλοκα μοντέλα και εκτεταμένα σύνολα δεδομένων κατάρτισης, ωθούν τα συστήματα αποθήκευσης στα απόλυτα όριά τους..
 
τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  0
 
Ο ρόλος των σημείων ελέγχου στις ροές εργασίας της ΤΝ
Το checkpointing στην εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια ζωτική διαδικασία που περιλαμβάνει την περιοδική αποθήκευση της πλήρους κατάστασης ενός μοντέλου κατά τη διάρκεια του κύκλου εκπαίδευσης του.καταστάσεις βελτιστοποιητή, τα προγράμματα του ρυθμού μάθησης και τα μεταδεδομένα κατάρτισης.Το σημείο ελέγχου εγγυάται τη συνέχεια της κατάρτισης και επιτρέπει την ανάκαμψη σε περίπτωση διακοπών.
 
Τα σημεία ελέγχου συλλέγονται συνήθως σε διαστήματα που βασίζονται στην επανάληψη (π.χ. κάθε χίλια βήματα εκπαίδευσης). Modern large language model (LLM) training— which can span weeks or even months and consume massive computational resources—relies heavily on these checkpoints as a safety net against potential failuresΓια παράδειγμα, η εκπαίδευση ενός μοντέλου κατηγορίας GPT-4 μπορεί να παράγει σημεία ελέγχου που κυμαίνονται από αρκετές εκατοντάδες gigabytes έως πολλά terabytes, ανάλογα με το μέγεθος του μοντέλου και τη διαμόρφωση εκπαίδευσης.
 
τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  1
 
Διαδικασία κατάρτισης που παράγεται από το DALL-E
Ο πρωταρχικός σκοπός των σημείων ελέγχου ξεπερνά την απλή λειτουργία υποστήριξης.επιτρέποντας την επανέναρξη της εκπαίδευσης από την τελευταία αποθηκευμένη κατάσταση αντί να ξεκινά από το μηδέν σε περιπτώσεις βλάβης του συστήματοςΕπιπλέον, τα σημεία ελέγχου είναι πολύτιμα για την ανάλυση μοντέλων:δίνουν τη δυνατότητα στους ερευνητές να εξετάσουν την εξέλιξη του μοντέλου σε διάφορα στάδια κατάρτισης και ενδεχομένως να επιστρέψουν σε προηγούμενες καταστάσεις εάν εντοπιστεί υποβάθμιση της απόδοσης.
 
Όταν ένα σημείο ελέγχου ενεργοποιείται, το σύστημα πρέπει να γράψει τεράστιους όγκους δεδομένων σε ένα πρότυπο έκρηξης.Αυτό δημιουργεί ένα ξεχωριστό προφίλ I/O: περιόδους σχετικά χαμηλής δραστηριότητας αποθήκευσης κατά τη διάρκεια των υπολογισμών εκπαίδευσης, που ακολουθούνται από εντατικές εργασίες εγγραφής υψηλού εύρους ζώνης κατά τη διάρκεια του ελέγχου.Αυτές οι λειτουργίες εγγραφής είναι συνήθως διαδοχικές και μπορούν να επωφεληθούν σημαντικά από συστήματα αποθήκευσης βελτιστοποιημένα για διαδοχικές εγγραφές υψηλού εύρους ζώνης.
 
Διαφορετικές στρατηγικές παραλληλισμού στην κατανεμημένη εκπαίδευση μπορούν να έχουν ουσιαστική επίδραση στη συμπεριφορά ελέγχου.Αυτές οι στρατηγικές επηρεάζουν πότε συμβαίνει το checkpointing κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και ποιο τμήμα του μοντέλου αποθηκεύεταιΣτις σύγχρονες διανεμημένες ρυθμίσεις εκπαίδευσης, πολλαπλές GPUs μπορούν ταυτόχρονα να γράφουν διαφορετικά μέρη του ίδιου στρώματος, δημιουργώντας περίπλοκα πρότυπα I/O.Αυτή η δυνατότητα παράλληλης γραφής είναι το κλειδί για την αποτελεσματικότητα, αλλά απαιτεί προσεκτικό συντονισμό και ισχυρά συστήματα αποθήκευσης που μπορούν να χειριστούν ταυτόχρονες εργασίες γραφής, διατηρώντας παράλληλα τη συνοχή των δεδομένωνΟποιοσδήποτε περιορισμός στη διαδικασία αυτή μπορεί να οδηγήσει σε εκτεταμένες καθυστερήσεις κατάρτισης.
 
Το αργό έλεγχο μπορεί να δημιουργήσει σημαντικά εμπόδια κατάρτισης, καθώς ολόκληρη η διαδικασία κατάρτισης πρέπει να ανασταλεί ενώ το σημείο ελέγχου καταγράφεται στην αποθήκευση.εάν η παρακολούθηση διαρκεί 30 λεπτά κάθε λίγες ώρες, αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε αρκετές ώρες συσσωρευμένου χρόνου απενεργοποίησης κατά τη διάρκεια ολόκληρης της περιόδου κατάρτισης.Αυτό επηρεάζει άμεσα την αποτελεσματικότητα της κατάρτισης και αυξάνει το λειτουργικό κόστος, ειδικά σε περιβάλλοντα cloud όπου οι υπολογιστικοί πόροι χρεώνονται ανά ώρα.
 
Η ταχύτερη δημιουργία σημείων ελέγχου επιτρέπει επίσης στις ομάδες να δημιουργούν σημεία ελέγχου πιο συχνά, μειώνοντας τη μέγιστη πιθανή απώλεια δεδομένων σε περίπτωση αποτυχιών.Αυτό επιτρέπει πιο επιθετικές προσεγγίσεις κατάρτισης και βελτιωμένους κύκλους πειραματικής επανάληψηςΕπιπλέον, οι ταχύτεροι χρόνοι φόρτωσης στα σημεία ελέγχου διευκολύνουν ταχύτερη πειραματισμό με διαφορετικές διαμορφώσεις εκπαίδευσης και αρχιτεκτονικές μοντέλων,Οι ερευνητές μπορούν πιο εύκολα να αποκαταστήσουν από προηγούμενες καταστάσεις για να δοκιμάσουν εναλλακτικές προσεγγίσεις.
 
Η ικανότητα του συστήματος αποθήκευσης να χειρίζεται αποτελεσματικά αυτές τις εργασίες στα σημεία ελέγχου γίνεται βασικός παράγοντας στη συνολική υποδομή κατάρτισης. High-performance storage solutions that can manage both the burst write patterns of checkpointing and the sustained read/write operations of training can significantly reduce the total time and cost of training large language modelsΈτσι, the storage subsystem’s performance characteristics—particularly its ability to handle large sequential writes and maintain consistent high bandwidth—are crucial considerations when designing LLM training infrastructure.
 
Για αυτή την έκθεση, επιδιώξαμε να αξιολογήσουμε την απόδοση των SSD για την τεχνητή νοημοσύνη checkpointing, αξιολογώντας τα οφέλη των τελευταίων Gen5 SSDs όταν η ταχύτητα checkpoint είναι κρίσιμη,Η μέθοδος αυτή μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να αποθηκεύσει ένα μεγάλο αριθμό σημείων ελέγχου, αν αυτό είναι πιο ευεργετικό για το μοντέλο που εκπαιδεύεται..
 
Δυναμικότητα σημείων ελέγχου ∙ Αντιστοίχιση με DLIO
Για την αξιολόγηση της πραγματικής απόδοσης των SSD Solidigm σε περιβάλλοντα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιήσαμε το εργαλείο αναφοράς Data and Learning Input/Output (DLIO).Το DLIO έχει σχεδιαστεί ειδικά για να δοκιμάζει τα πρότυπα Ε/Υ σε φορτία εργασίας βαθιάς μάθησης, παρέχοντας γνώσεις σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο τα συστήματα αποθήκευσης χειρίζονται τις προκλήσεις των σημείων ελέγχου, της πρόσληψης δεδομένων και της κατάρτισης μοντέλων.
 
τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  2
 
Χρησιμοποιώντας το DLIO, στοχεύαμε να μετρήσουμε την απόδοση, την καθυστέρηση και την αξιοπιστία του δίσκου κάτω από εντατικά σενάρια ελέγχου.τα αρχικά δεδομένα απόδοσης δείχνουν ότι η έκδοση Solidigm D5-P5336 122TB προσφέρει παρόμοιο προφίλ απόδοσηςΣυμπεριλαμβανομένων των αποτελεσμάτων από ένα D7-PS1010 βασισμένο στο TLC για να αποδείξουμε τα πλεονεκτήματα του PCIe Gen5 σε αυτό το τεστ. Επιλέξαμε αυτές τις δύο μονάδες για να παρουσιάσουμε και τις δύο προοπτικές στα σημεία ελέγχου:ένα που επικεντρώνεται στον ταχύτερο δυνατό χρόνο ελέγχου, και το άλλο για την αποθήκευση του μέγιστου αριθμού σημείων ελέγχου σε ένα μόνο SSD.
 

Η πλατφόρμα που επιλέχθηκε για αυτή τη δουλειά ήταν το Dell PowerEdge R760 μας που τρέχει Ubuntu 22.04.02 LTS. Χρησιμοποιήσαμε την έκδοση 2.0 του δείκτη αναφοράς DLIO από την έκδοση 13 Αυγούστου 2024. Η διαμόρφωση του συστήματος μας περιγράφεται παρακάτω:

  • 2 x Intel Xeon Gold 6430 (32-Core, 2.1GHz)
  • 16 x 64GB DDR5-4400
  • 480GB Dell BOSS SSD
  • Συριακά καλώδια Gen5 JBOF
    • 7.68TB Solidigm D7-PS1010
    • 61.44TB Solidigm D5-P5336

Για να διασφαλίσουμε ότι η συγκριτική αξιολόγηση αντανακλά σενάρια του πραγματικού κόσμου, βασίσαμε τις δοκιμές μας στην αρχιτεκτονική μοντέλου LLAMA 3.1 405B, εφαρμόζοντας σημεία ελέγχου μέσω torch.save() για τη συλλογή παραμέτρων μοντέλου,καταστάσεις βελτιστοποιητήΗ εγκατάστασή μας προσομοίωσε ένα σύστημα 8-GPU, εφαρμόζοντας μια υβριδική στρατηγική παράλληλου με 4-οδική παράλληλη τεντήρα και 2-οδική παράλληλη επεξεργασία αγωγού κατανεμημένη σε οκτώ GPUs.Αυτή η διαμόρφωση είχε ως αποτέλεσμα μεγέθη σημείων ελέγχου 1.636 GB, αντιπροσωπευτικά των σύγχρονων απαιτήσεων κατάρτισης μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.

τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  3

Η διαδικασία δοκιμών για το DLIO checkpoint workload συνίσταται στο να γεμίζουμε κάθε δίσκο σε παρόμοιο επίπεδο αξιοποίησης.συνολικού ύψους 54 TBΤο μικρότερο 7,68TB D7-PS1010 χωρά άνετα σε τρία διαστήματα σημείων ελέγχου, με συνολικό αποτύπωμα 4,9TB. Ένα επιπλέον σημείο ελέγχου θα μπορούσε να χωρέσει στο D7-PS1010,Παρόλο που έφερε τη χρήση του λίγο υψηλότερο από ό, τι θέλαμε.

τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  4

Ο φόρτος εργασίας του σημείου ελέγχου DLIO έδωσε ενδιαφέροντα αποτελέσματα όταν συγκρίναμε το Gen4 QLC-based 61.44TB D5-P5536 με το Gen5 TLC-based 7.68TB D7-PS1010.Παρατηρήσαμε ένα ευρύτερο χάσμα στην απόδοση μεταξύ των δύο μοντέλων SSDΤο γρηγορότερο Gen5 PS1010 ολοκλήρωσε κάθε σημείο ελέγχου κατά μέσο όρο σε 464 δευτερόλεπτα, σε σύγκριση με 623 δευτερόλεπτα από το Gen4 P5336.το κενό μειώθηκε σε 579 και 587 δευτερόλεπτα για το PS1010 και 676 και 680 δευτερόλεπτα για το P5336.

Για τις επιχειρήσεις που επιθυμούν να έχουν το μικρότερο δυνατό κενό στα διαστήματα ελέγχου, το Gen5 PS1010 βασισμένο στο TLC προσφέρει πλεονέκτημα στον ταχύτερο χρόνο ολοκλήρωσης.Εάν ο στόχος είναι να διατηρηθούν πολλά σημεία ελέγχου με οικονομικά αποδοτικό τρόποΜέτρησαν μια διαφορά σε μέσο χρόνο σημείου ελέγχου μικρότερη από 17% μεταξύ των δύο οχημάτων κατά τη διάρκεια των περάσεων δύο και τρία.

GPUDirect εύρος ζώνης αποθήκευσης

Ενώ το DLIO δείχνει τις επιδόσεις flash σε μια ροή εργασίας AI, το φορτίο εργασίας βασίζεται εξ ολοκλήρου στη γραφή μέχρι να αποκατασταθεί ένα σημείο ελέγχου.Για να ζωγραφίσει μια πιο πλήρη εικόνα του Solidigm D7-PS1010 και D5-P5336 σε φορτία εργασίας AI, συμπεριλάβαμε μετρήσεις εύρους ζώνης ανάγνωσης χρησιμοποιώντας GDSIO.

τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  5
Πώς λειτουργεί η άμεση αποθήκευση GPU

Παραδοσιακά, όταν μια GPU επεξεργάζεται δεδομένα που αποθηκεύονται σε μια μονάδα NVMe, τα δεδομένα πρέπει πρώτα να ταξιδέψουν μέσω της CPU και της μνήμης του συστήματος πριν φτάσουν στην GPU.καθώς η CPU γίνεται ένας μεσάζωνΗ GPU Direct Storage εξαλείφει αυτή την αναποτελεσματικότητα επιτρέποντας στην GPU να έχει πρόσβαση σε δεδομένα απευθείας από τη συσκευή αποθήκευσης μέσω της λεωφορείας PCIe.Αυτή η άμεση διαδρομή μειώνει το υπερχρέωμα που σχετίζεται με την κίνηση δεδομένων, επιτρέποντας ταχύτερες και αποτελεσματικότερες μεταφορές δεδομένων.

Η εκπαίδευση μεγάλων νευρωνικών δικτύων απαιτεί την επεξεργασία τεραβάιτ δεδομένων,και οποιαδήποτε καθυστέρηση στη μεταφορά δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε ελλιπή χρήση των GPU και μεγαλύτερο χρόνο εκπαίδευσηςΗ άμεση αποθήκευση GPU αντιμετωπίζει αυτή την πρόκληση εξασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα παραδίδονται στην GPU όσο το δυνατόν γρηγορότερα, ελαχιστοποιώντας τον χρόνο αδρανείας και μεγιστοποιώντας την υπολογιστική απόδοση.

Όπως και το τεστ DLIO, ο στόχος είναι να κατανοήσουμε καλύτερα και να χαρακτηρίσουμε τις διαφορές μεταξύ των SSD υψηλής ταχύτητας Gen5 και των QLC υψηλής χωρητικότητας.και κάθε κίνηση προσφέρει ξεχωριστά πλεονεκτήματα, ανάλογα με την ανάγκη.

Δοκιμαστική μήτρα διαμόρφωσης

Εξετάσαμε συστηματικά κάθε συνδυασμό των ακόλουθων παραμέτρων με ένα NVIDIA L4 στην πλατφόρμα δοκιμών μας:

  • Μέγεθος μπλοκ: 1M, 128K, 64K, 16K, 8K
  • Αριθμός νήματος: 128, 64, 32, 16, 8, 4, 1
  • Αριθμός θέσεων εργασίας: 16
  • Μέγεθος παρτίδας: 16

Η πρώτη μας ματιά ήταν στο QLC βασισμένο D5-P5336, το οποίο κορυφώθηκε στα 4.2GiB/s χρησιμοποιώντας ένα μέγεθος μεταφοράς 1M σε βάθος IO 128.Μεταβαίνει από 8K σε 1MΤο πλεονέκτημα του αυξημένου βάθους IO άρχισε να μειώνεται στα 32, όπου τα φορτία εργασίας άρχισαν να ισορροπούν.

τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  6

Στη συνέχεια, κοιτάζουμε το Gen5 PS-1010, το οποίο μπορεί να κλιμακωθεί έως 6,2GiB / s σε μέγεθος μπλοκ 1M και βάθος IO 128.με ιδιαίτερα φορτία εργασίας που αποδεικνύουν σημαντική ανύψωσηΈνας αξιοσημείωτος τομέας βελτίωσης ήρθε στο μέγεθος μπλοκ 128K, όπου σε βάθος IO 64 και 128, το PS1010 προσέφερε διπλάσιο εύρος ζώνης ανάγνωσης από το P5336.

τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  7

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι και τα δύο SSD δοκιμάστηκαν χρησιμοποιώντας το NVIDIA L4.τα υψηλότερα μοντέλα NVIDIA GPUs όπως το H100 απέδειξαν υψηλότερη απόδοση με το D7-PS1010Η ταχύτητα της οδήγησης είναι ο τελικός καθοριστικός παράγοντας για ορισμένους πελάτες, ενώ άλλοι δίνουν προτεραιότητα στη συνολική πυκνότητα.Σολιδιγμόςπαρέχει λύσεις γιακαι τα δύο, με τοΠροσφορές QLC και TLC SSD.

Συμπεράσματα

Καθώς η κλίμακα και η πολυπλοκότητα της εκπαίδευσης της ΤΝ συνεχίζουν να αυξάνονται, η υποκείμενη υποδομή αποθήκευσης πρέπει όχι μόνο να συμβαδίζει αλλά και να καθορίζει τον ρυθμό. Our tests with two distinctly different SSDs highlight the importance of aligning storage solutions with specific training priorities—whether that means minimizing checkpoint latency or maximizing checkpoint density for cost-effective scalability.
 
Στην αξιολόγησή μας, δοκιμάσαμε το Solidigm D5-P5336 (61.44TB) και το D7-PS1010 (7.68TB) υπό ρεαλιστικές συνθήκες εκπαίδευσης AI,αξιοποίηση του δείκτη αναφοράς DLIO και μιας εκτεταμένης υβριδικής παράλληλης ροής εργασίας ελέγχου LLMΚαταγράψαμε μετρήσεις που αντικατοπτρίζουν τις επιδόσεις εγγραφής σημείων ελέγχου σε πολλαπλές δοκιμές καθώς οι δίσκοι γέμιζαν,υπογραμμίζοντας τις διαφορές απόδοσης στους χρόνους ολοκλήρωσης μεταξύ του D5-P5336 με βάση το Gen4 QLC και του D7-PS1010 με βάση το Gen5 TLC.
 
τελευταία εταιρεία περί Η κλιμάκωση των σημείων ελέγχου τεχνητής νοημοσύνης: Η επίδραση των SSD υψηλής χωρητικότητας στην εκπαίδευση μοντέλων  8
 
Ενώ το D7-PS1010 παρείχε το ταχύτερο δυνατό σημείο ελέγχου γράφει, το D5-P5336 απέδειξε συναρπαστική οικονομική απόδοση και πλεονεκτήματα χωρητικότητας, με μόνο ένα μέτριο συμβιβασμό απόδοσης.Εξετάσαμε περαιτέρω το GPU Direct Storage (GDS) διαβάζοντας εύρους ζώνης χρησιμοποιώντας το GDSIO με ένα NVIDIA L4 GPUΤα ευρήματά μας έδειξαν ότι το Solidigm D5-P5336 παρείχε έως 4,2GiB/s εύρος ζώνης ανάγνωσης με μέγεθος μεταφοράς 1M, ενώ το D7-PS1010 παρείχε σημαντική ανύψωση στα 6,2GiB/s.Η απόδοση θα ήταν ακόμα πιο εντυπωσιακή όταν αξιοποιείται ένα πιο ισχυρό GPU, όπως τα NVIDIA L40s ή H100/H200.
 
Κοιτάζοντας μπροστά, η άνευ προηγουμένου χωρητικότητα του Solidigm D5-P5336 122TB SSD είναι έτοιμη να αναδιαμορφώσει την εκπαίδευση και την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.Οι κινητήρες υψηλής χωρητικότητας ανοίγουν νέα επίπεδα αποτελεσματικότητας και ευελιξίας.Η ηγεσία της Solidigm στις λύσεις SSD υψηλής χωρητικότητας επιτρέπει στους οργανισμούς να αποθηκεύουν περισσότερα δεδομένα και σημεία ελέγχου σε λιγότερους δίσκους,βοηθώντας την υποδομή τους να είναι ασφαλή για το μέλλον ενάντια στο επόμενο κύμα πολυπλοκότητας της τεχνητής νοημοσύνης..
 
Πεκίνο Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Σάντι Γιανγκ, Διευθυντής Παγκόσμιας Στρατηγικής
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Ηλεκτρονικό μήνυμα: yangyd@qianxingdata.com
Ιστοσελίδα: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com

Επικεντρώσου στις επιχειρήσεις:
Διανομή προϊόντων ΤΠΕ/Ενσωμάτωση συστημάτων και υπηρεσίες/Λύσεις υποδομής
Με 20+ χρόνια εμπειρίας διανομής πληροφορικής, συνεργαζόμαστε με κορυφαίες παγκόσμιες μάρκες για την παροχή αξιόπιστων προϊόντων και επαγγελματικών υπηρεσιών.
“Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία για την οικοδόμηση ενός ευφυούς κόσμου”Ο αξιόπιστος πάροχος υπηρεσιών προϊόντων ΤΠΕ!
Στοιχεία επικοινωνίας
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

Υπεύθυνος Επικοινωνίας: Ms. Sandy Yang

Τηλ.:: 13426366826

Στείλετε το ερώτημά σας απευθείας σε εμάς (0 / 3000)