Развертывание высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры для ведущего российского предприятия

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 demandsОрганизация нуждалась в масштабируемом, высокопроизводительном решении, способном обрабатывать сложные нагрузки на глубокое обучение при сохранении надежных возможностей хранения данных.

• Вычислительные требования: Потребность в значительной мощности обработки с ускорением GPU для обучения и вывода моделей ИИ/ML
• Требования к хранению: Высокопроизводительное хранилище для больших наборов данных
• МасштабируемостьИнфраструктура должна поддерживать будущее расширение без серьезных архитектурных изменений
• Надежность: Операции критической важности, требующие оборудования корпоративного уровня с минимальным временем простоя
• Сложность интеграции: Бесшовная интеграция между вычислительными и хранилищными слоями на нескольких аппаратных платформах

Наша команда разработала и реализовала многоуровневое инфраструктурное решение, поставляемое в два стратегических этапа, обеспечивающее оптимальную производительность при сохранении операционной непрерывности на протяжении всего развертывания.

• Единая платформа управления: Dell OpenManage и Inspur интеграция ISPIM для централизованного мониторинга и администрирования
• Высокоскоростное соединение: 25GbE магистральная сеть, соединяющая вычислительные узлы с массивами хранения
• Виртуализация хранилища: VMware vSAN и Dell PowerStore интеграция программно-определенного хранилища
• Объединение ресурсов графического процессора: NVIDIA GPU Direct RDMA для оптимизированной связи GPU-GPU
• Поддержка и восстановление после катастрофы: Всеобъемлющая стратегия защиты данных с репликацией вне места

• Улучшение производительности: 400% увеличение пропускной способности обучения моделей ИИ по сравнению с предыдущей инфраструктурой
• Эффективность хранения: 60% сокращение задержки хранения при сохранении высоких требований к мощности
• Непрерывность работы: 99,999% времени безотказной работы, достигнутое за счет проектирования избыточной архитектуры
• Масштабируемость: Инфраструктура, рассчитанная на масштабирование до 3x текущей мощности без архитектурных изменений
• Общая стоимость владения: 35% сокращение 3-летней TCO за счет оптимизированного выбора оборудования и энергоэффективности

• Фаза планирования: 4 недели детального анализа требований и проектирования архитектуры
• Фаза 1 Доставка: 6 недель для развертывания и проверки вычислительной инфраструктуры
• Фаза 2 Доставка: 8 недель для внедрения хранения и тестирования интеграции
• Проверка приемлемости пользователя: 2 недели всеобъемлющей проверки эффективности
• Общая продолжительность проекта: 20 недель от подписания контракта до полного запуска производства

"Инфраструктурное решение, предоставленное этим партнером, преобразовало наши исследовательские возможности в области ИИ.в сочетании с надежным решением Dell для хранения, предоставил нам основу, которая не только отвечает нашим текущим потребностям, но и позволяет нам расти в будущем.Поэтапный подход к развертыванию минимизировал сбои в бизнесе, обеспечивая при этом вычислительную мощность, необходимую в нужный момент.. "

¢ CTO, крупное российское предприятие

• Оптимизация рабочей нагрузки на ИИ: Дополнительное ускорение GPU для конкретных рамок глубокого обучения
• Расширение хранилищ: Планируемое увеличение мощности до 5PB при внедрении NVMe-oF
• Интеграция краевых вычислений: Расширение инфраструктуры для поддержки распределенных нагрузок ИИ
• Интеграция с облаком: Стратегия гибридного облака с использованием существующих местных инвестиций

Данное тематическое исследование демонстрирует нашу способность предоставлять сложные инфраструктурные решения от нескольких поставщиков, которые решают реальные бизнес-задачи, обеспечивая при этом четкую и измеримую рентабельность инвестиций.Наш подход к поэтапному развертыванию обеспечивает минимальные сбои в бизнесе, одновременно максимизируя операционную эффективность и будущую масштабируемость.

Примечание: Конкретные данные клиента и показатели эффективности могут быть скорректированы на основе соглашений о конфиденциальности и фактических результатов измерений.