2022-02-01 00:09:33
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Meta 选择 Pure 是因为它需要一个能够提供可扩展存储功能来支持 RSC 的存储合作伙伴。借助 FlashArray 和 FashBlade,RSC 将具备分析结构化和非结构化数据的性能,这得益于 Pure 的简单性、可靠性和可持续性基础。

Pure Storage被Meta选中作为存储供应商,将在Meta 的新 AI超算中发挥作用。

Pure Storage被Meta选中作为存储供应商,共同打造世界上最快的 AI HPC

Meta 认为,AI Research SuperCluster 将成为世界上最快的 AI HPC。

RSC 正在帮助 Meta 的 AI 研究人员构建新的更好的 AI 模型,这些模型可以从数万亿个示例中学习,跨数百种不同的语言工作,一起分析文本、图像和视频,开发新的增强现实工具等等。

RSC 将为 Meta 的下一个主要计算平台 Metaverse 的构建技术铺平道路,其中 AI 驱动的应用程序和产品将发挥重要作用。

Meta 选择 Pure 是因为它需要一个能够提供可扩展存储功能来支持 RSC 的存储合作伙伴。借助 FlashArray 和 FashBlade,RSC 将具备分析结构化和非结构化数据的性能,这得益于 Pure 的简单性、可靠性和可持续性基础。

该供应商是 Meta 的长期技术提供商,在 2017 年帮助设计了 Meta 的第一代 AI 研究基础设施。从那时起,Meta 一直是合作伙伴,RSC 是它如何帮助 Meta 实现的最新示例其人工智能研究目标。

“为Meta提供动力的技术将需要强大的计算解决方案,能够即时分析不断增加的数据量。Meta 的 RSC 是超级计算领域的一项突破,它将带来人工智能支持的新技术和客户体验。我们很高兴成为这个项目的一部分,并期待看到 Meta 的人工智能研究人员将取得的进展, ”首席技术官 Rob Lee 说。

Pure 的产品组合可在最小和最环保的占用空间内实现具有性能、架构优化的解决方案的大规模 AI 工作负载,让客户能够以速度、可靠性和效率处理来自结构化和非结构化来源的大量数据。

Meta 的 RSC 采用的解决方案包括:

FlashArray//C是一个大容量、企业就绪的平台,可为要求苛刻的环境提供超整合、久经考验的 6 个九的可用性和一致的单毫秒延迟。其基于 QLC 的架构使阵列能够满足 RSC 环境的性能、功率、密度和空间要求。

FlashBlade是一种用于整合快速文件和对象数据的全闪存存储解决方案。它带来了一个大规模并行平台,能够为数十亿个对象和文件提供超快的性能。

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