主要ロシア企業向け高性能コンピューティングインフラ展開

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 demands組織は,複雑なディープラーニングワークロードを処理し,強力なデータストレージ能力を維持できるスケーラブルで高性能なソリューションを必要としていました.

• 計算 要求: AI/MLモデルの訓練と推論のために,GPU加速処理能力の大量の必要性
• 貯蔵要件: 大量のデータセットのための高容量,高性能のストレージソリューション
• 拡張性: インフラストラクチャは,大きな建築変化なしに将来の拡大をサポートする必要があります
• 信頼性: 最低停電時間でエンタープライズレベルのハードウェアを必要とするミッション・クリティック・オペレーション
• 統合の複雑性: 複数のハードウェアプラットフォームのコンピューティングとストレージ層間のシームレスな統合

私たちのチームは 2つの戦略的段階で提供された階層インフラストラクチャソリューションを設計し,実装しました. 展開中 運用継続性を維持しながら最適なパフォーマンスを確保します.

• 統一管理プラットフォーム: Dell OpenManage と Inspur ISPIM の統合を中心的な監視と管理のために
• 高速接続: 25GbEバックボーンネットワーク コンピューティングノードをストレージアレイに接続
• ストレージ・仮想化: VMware vSAN と Dell PowerStore のソフトウェア定義ストレージの統合
• GPU リソース プール: NVIDIA GPU Direct RDMA GPUからGPUへの通信を最適化するために
• バックアップ と 災害 回復: 施設外複製による包括的なデータ保護戦略

• 性能向上: 過去のインフラストラクチャと比較して,AIモデルのトレーニングの流量400%増加
• 貯蔵効率: 高容量要求を維持しながら 60% のストレージ遅延削減
• 運用継続性冗長なアーキテクチャ設計によって達成された99.999%の稼働時間
• 拡張性: 建築変更なしに現在の容量の3倍まで拡大できるインフラ
• 総所有コスト: ハードウェアの選択と電力効率の最適化により3年間のTCOの35%削減

• 計画段階: 詳細な要件分析とアーキテクチャ設計の4週間
• 第1段階 配達: コンピューティングインフラストラクチャの導入と検証に 6週間
• 2 段階 配達: 貯蔵の実施と統合のテストのために8週間
• ユーザの受容性テスト: 2週間の包括的なパフォーマンス検証
• プロジェクトの総期間: 契約締結から生産開始までの20週間

"このパートナーが提供するインフラストラクチャソリューションは 私たちのAI研究能力を変えました デルのコンピューティングプラットフォームとインスピアAIサーバーのデルの強力なストレージソリューションと組み合わせて現在のニーズを満たすだけでなく 将来の成長にも備える基盤を与えてくれました段階的な展開アプローチは ビジネス障害を最小限に抑え 必要なときに必要な計算力を確保しました. "

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• AI ワークロード最適化: 特定のディープラーニングフレームワークのための追加のGPU加速
• 倉庫 の 拡大:NVMe-oFの導入により,容量5PBに増やす計画
• エッジコンピューティング統合: 分散されたAIワークロードをサポートするためのインフラストラクチャの拡張
• クラウド統合: 既存のオンプレミス投資を活用するハイブリッドクラウド戦略

このケーススタディは 私たちの能力を示しています 複雑なマルチベンダーインフラストラクチャ・ソリューションを 提供することで 現実のビジネス課題を解決し 明確で測定可能な ROI を提供します段階的な展開のアプローチは 業務の中断を最小限に抑えながら 運用効率と将来の拡張性を最大化します.

注: 特定のクライアントの詳細とパフォーマンス指標は,機密性合意と実際の測定結果に基づいて調整されることがあります.