Para afrontar los desafíos de las cargas de trabajo de IA generativa, Pure Storage presenta «GenAI Pod», una plataforma llave en mano que combina infraestructura, software e integraciones avanzadas basadas en su plataforma Purity y la capa de software «Enterprise AI» de NVidia.
Como todos los actores del almacenamiento, Pure Storage está cediendo a las sirenas de la IA al presentar una solución llave en mano destinada a reducir la complejidad y el costo de los proyectos de inteligencia artificial generativa (IA generativa). Es cierto que aprender modelos generativos, por un lado, e inferencias junto con enfoques RAG, por otro, requiere flujos de datos intensos y, por tanto, el mejor rendimiento de almacenamiento posible. Es por eso que todos los actores del almacenamiento han ofrecido en los últimos meses (en particular Nutanix, HPE y Dell) soluciones especialmente calibradas para cargas de trabajo de IA.
Pure Storage hace lo mismo completando su oferta con una nueva solución llamada “ Cápsula GenAI », una solución “full stack” construida sobre sus plataformas y que se aleja un poco del mundo de las bahías para adentrarse en el de los electrodomésticos todo en uno. Diseñada para simplificar las implementaciones de IA, la solución combina diseños validados e integración de tecnología avanzada y tiene como objetivo satisfacer las necesidades de IA de diversas industrias, como la atención médica, las finanzas y la gestión del conocimiento.
Una solución completa para afrontar los desafíos de la IA
Las soluciones GenAI Pod parecen derivar en el papel de los diseños integrados anteriores de Pure Storage dedicados a la IA, como AIRI y FlashStack.
Ejemplo de diseño de un GenAI Pod de Pure Storage
Sin embargo, GenAI Pod destaca por su integración muy fuerte y muy completa que incluye hardware (con obviamente almacenamiento Pure y su sistema Purity pero también nodos de cálculo NVidia o Super Micro), software de gestión de clústeres (Portworx), una plataforma MLOps (de NVidia) y modelos fundamentales previamente entrenados (incluidos los de Meta) en una solución lista para usar. Con características como implementaciones con un solo clic y gestión simplificada de las operaciones diarias, su objetivo es democratizar el acceso a tecnologías avanzadas de inteligencia artificial.
Para realizar su diseño “GenAI Pod”, Pure Storage depende de colaboraciones estratégicas con socios tecnológicos como NVIDIA, Cisco y Meta. Entre estas asociaciones se encuentra la integración de la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise, que permite la automatización de microservicios como NeMo y NIM, así como el uso de la base de datos vectorial Milvus.
Con GenAI Pod y su solución Portworx integrada, Pure Storage quiere ir aún más lejos en la simplificación de la implementación de IA que lo que ofrece una plataforma como NVidia NIM. » Todo el mundo sabe que no se trata solo de lanzar implementaciones, aquí también hemos optimizado y automatizado la gestión y las operaciones del ciclo de vida, para que los equipos de TI puedan centrarse en la innovación de la IA y no en la gestión de dependencias e infraestructura. » explica Pure Storage.
Las aplicaciones iniciales de esta solución “llave en mano” incluyen el descubrimiento de fármacos, la investigación financiera y los chatbots, en particular mediante la generación aumentada de recuperación (RAG).
Disponibilidad prevista para 2025
GenAI Pod estará disponible para el público en general en la primera mitad de 2025. Esta solución es parte de la estrategia de Pure Storage para simplificar la adopción de la IA y reducir el tiempo de generación de valor para las empresas.
Según Dan Kogan, vicepresidente de Pure Storage, “Esta nueva solución reduce los riesgos operativos y acelera la creación de valor para las empresas a través de un enfoque holístico de las necesidades tecnológicas. ».
Certificación FlashBlade//S500 con NVIDIA DGX SuperPOD
Mientras tanto, Pure Storage certificó su sistema FlashBlade//S500 con DGX SuperPOD de NVidia. Esta certificación garantiza un rendimiento optimizado, una mayor eficiencia energética y compatibilidad con Ethernet, satisfaciendo las necesidades de formación de modelos complejos de IA.
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