ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಅಡಚಣೆಯಾಗಲು ಬಿಡಬೇಡಿ

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳು ಜಿಪಿಯುಗಳಿಗಾಗಿ ಪರದಾಡುತ್ತಿವೆ ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಪ್ರಿಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ಟೆಸ್ಲಾ ಸಿಇಒ ಎಲೋನ್ ಮಸ್ಕ್ 10,000 ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯು ಎನ್‌ವಿಡಿಯಾದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಐಟಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳು ಸಹ ಶ್ರಮಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು GPU ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವಾಗ, GPU ನಿಷ್ಕ್ರಿಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ (HPC) ಬಗ್ಗೆ ಇತಿಹಾಸವು ನಮಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ಕಲಿಸಿದ್ದರೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡಬಾರದು. ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ GPU ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನೀವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ಮಾಲ್ ವರ್ಲ್ಡ್ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಮೈಕ್ ಮ್ಯಾಚೆಟ್ ಪ್ರಕಾರ, ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ (RAM) ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಗಣನೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಶತಕೋಟಿ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ChatGPT ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚದ ಕಾರಣ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

"ನೀವು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಶತಕೋಟಿ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಮ್ಯಾಚೆಟ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಯೋಜನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶಗಳಿವೆ:

1. ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ
2. ನಿರ್ಣಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
3. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
4. ವೇಗವರ್ಧಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಕ್ವಿಕ್ ಪ್ರೂಫ್-ಆಫ್-ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್ (POC) ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಗಣನೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ತೀರ್ಮಾನದ ನಿಯೋಜನೆಯು ತಿಂಗಳುಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಲ್ಲಿ ಸವಾಲು ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕು.

ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ML ತರಬೇತಿ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳ ಮೇಲೆ Google ನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸರಾಸರಿ 30% ತರಬೇತಿ ಸಮಯವನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು GPU ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದರೂ, ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಸವಾಲುಗಳು ಇನ್ನೂ ಉಳಿದಿವೆ. ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದು ನಿಜವಾದ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಯೋಜನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ನೀವು ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಡೇಟಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲದಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ:

ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯೂ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ, ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರವಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ GPU ಐಡಲ್ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ
ಬಹು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳಿಗೆ (NFS, SMB, HTTP, FTP, HDFS ಮತ್ತು S3 ಸೇರಿದಂತೆ) ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಬೆಂಬಲವು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಬದಲಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸುಪ್ತತೆ
I/O ಲೇಟೆನ್ಸಿಯು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮರು ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ. I/O ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಸಮಯವನ್ನು ದಿನಗಳು ಅಥವಾ ತಿಂಗಳುಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ವೇಗವಾದ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ನೇರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಥ್ರೋಪುಟ್
ಸಮರ್ಥ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಥ್ರೋಪುಟ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಂಟೆಗೆ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ.

ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರವೇಶ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸಾಧಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಹು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಒಂದೇ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಹು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ (ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಬಹು ಭೌತಿಕ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.

ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಾನಾಂತರ I/O ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ, ಡೆಲ್ ಪವರ್‌ಸ್ಕೇಲ್ GPU-ವೇಗವರ್ಧಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಶೇಖರಣಾ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ. ಪವರ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಬಹು-ಟೆರಾಬೈಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪವರ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಆಲ್-ಫ್ಲಾಶ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ 18 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, I/O ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಐಸಿಲಾನ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಪವರ್‌ಸ್ಕೇಲ್‌ನ ಬಹು-ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಪ್ರವೇಶ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನಿಯಮಿತ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಬಳಸಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪವರ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ನಮ್ಯತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ದರ್ಜೆಯ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

- ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಚಕ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ 2.7 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ.

- I/O ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ, ವರ್ಧಿತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ದರ್ಜೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಏಕಕಾಲಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಹೂಡಿಕೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಗರಿಷ್ಠ ಲಾಭವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ಒಂದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ 119 PB ವರೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಳವಾದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.

- ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೂಲಕ, ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿ.

- ವೇಗವಾದ, ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯದ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಳದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ.

- NVIDIA GPU ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು NVIDIA DGX ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಉತ್ತಮ-ತಳಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಬೀತಾದ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು. PowerScale ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಶೇಖರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನ ಮತ್ತು ತಯಾರಿಕೆಯಿಂದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದವರೆಗೆ. OneFS ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂನೊಂದಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ OneFS-ಚಾಲಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮನಬಂದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಮಟ್ಟದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.