Bereitstellung von Hochleistungsrecheninfrastruktur für führendes russisches Unternehmen

A prominent Russian enterprise specializing in artificial intelligence research and data-intensive applications sought to establish a cutting-edge computing infrastructure to support their growing computational demandsDie Organisation benötigte eine skalierbare, leistungsstarke Lösung, die in der Lage ist, komplexe Deep-Learning-Workloads zu bewältigen und gleichzeitig robuste Datenspeicherkapazitäten aufrechtzuerhalten.

• Rechenanforderungen: Notwendigkeit einer erheblichen GPU-beschleunigten Rechenleistung für die Ausbildung und Ableitung von KI/ML-Modellen
• Aufbewahrungsanforderungen: Hochkapazitäts- und leistungsstarke Speicherlösung für große Datensätze
• Ausweitung: Die Infrastruktur muss die künftige Erweiterung ohne größere architektonische Veränderungen unterstützen
• Zuverlässig: Einsatzkritische Vorgänge, die unternehmenstechnische Hardware mit minimalem Ausfallzeiten erfordern
• Komplexität der Integration: Nahtlose Integration zwischen Rechen- und Speicherschichten über mehrere Hardwareplattformen

Unser Team entwickelte und implementierte eine in zwei strategischen Phasen abgeschlossene Infrastrukturlösung, die eine optimale Leistung gewährleistet und gleichzeitig die Betriebskontinuität während des gesamten Einsatzes gewährleistet.

• Einheitliche Managementplattform: Dell OpenManage und Inspur ISPIM-Integration für zentrale Überwachung und Verwaltung
• Hochgeschwindigkeitsverbindung: 25GbE-Backbone-Netzwerk, das Rechenknoten mit Speicher-Arrays verbindet
• Speichervirtualisierung: Integration von VMware vSAN und Dell PowerStore mit softwaredefiniertem Speicher
• GPU-Ressourcen bündeln: NVIDIA GPU Direct RDMA für optimierte GPU-zu-GPU-Kommunikation
• Sicherung und Notfallwiederherstellung: Umfassende Datenschutzstrategie mit Außendienst-Replikation

• Leistungssteigerung: Erhöhung des Ausbildungsvolumens von KI-Modellen um 400% im Vergleich zur bisherigen Infrastruktur
• Speichereffizienz: 60%ige Verringerung der Speicherlatenz bei gleichzeitiger Erhaltung hoher Kapazitätsanforderungen
• Betriebskontinuität: 99,999% Betriebszeit durch redundante Architekturgestaltung erreicht
• Ausweitung: Infrastruktur, die ohne architektonische Änderungen auf das Dreifache der aktuellen Kapazität skaliert werden kann
• Gesamtbetriebskosten: 35%ige Reduzierung der 3-jährigen TCO durch optimierte Hardwarewahl und Energieeffizienz

• Planungsphase: 4 Wochen detaillierte Anforderungenanalyse und Architekturentwurf
• Phase 1 Lieferung: 6 Wochen für die Bereitstellung und Validierung der Recheninfrastruktur
• Phase 2 Lieferung: 8 Wochen für die Einführung der Speicherung und die Integrationsprüfung
• Tests zur Annahme durch den Benutzer: 2 Wochen umfassende Leistungsvalidierung
• Gesamtdauer des Projekts: 20 Wochen von der Vertragsunterzeichnung bis zur vollständigen Produktion

"Die von diesem Partner bereitgestellte Infrastrukturlösung hat unsere KI-Forschungsfähigkeiten verändert.kombiniert mit der robusten Dell-Speicherlösung, hat uns ein Fundament gegeben, das nicht nur unseren aktuellen Bedürfnissen entspricht, sondern uns auch für zukünftiges Wachstum positioniert.Der phasenweise Bereitstellungsansatz minimierte die Geschäftsstörungen und gewährleistete gleichzeitig, dass wir die Rechenleistung hatten, die wir brauchten, wenn wir sie brauchten.."

CTO, Großunternehmen in Russland

• KI-Optimierung der Arbeitsbelastung: Zusätzliche GPU-Beschleunigung für spezifische Deep-Learning-Frameworks
• Erweiterung der Lagerstätten: Geplante Kapazitätserhöhung auf 5PB mit der Umsetzung von NVMe-oF
• Integration von Edge Computing: Erweiterung der Infrastruktur zur Unterstützung verteilter KI-Workloads
• Integration in die Cloud: Hybride Cloud-Strategie, die bestehende Investitionen vor Ort nutzt

Diese Fallstudie zeigt unsere Fähigkeit, komplexe Infrastrukturlösungen von mehreren Anbietern bereitzustellen, die reale Geschäftsprobleme lösen und gleichzeitig einen klaren, messbaren ROI bieten.Unser Ansatz der schrittweisen Bereitstellung gewährleistet minimale Geschäftsstörungen und maximiert gleichzeitig die Betriebseffizienz und zukünftige Skalierbarkeit.

Anmerkung: Kundendetails und Leistungsindikatoren können anhand von Vertraulichkeitsvereinbarungen und tatsächlichen Messresultaten angepasst werden.