OpenStack-basiert
FishOS Cloud für KI & ML
KI/ML-MODELLE MIT FISHOS ERSTELLEN, TRAINIEREN UND SKALIEREN
Data Scientists, Forscher und Ingenieure benötigen eine hochverfügbare, flexible Cloud-Infrastruktur, um den hohen Rechenanforderungen moderner KI- und Machine-Learning-Workloads gerecht zu werden – insbesondere beim Betrieb von GPU-Clustern über Tausende von Knoten hinweg.
Hier zeichnet sich FishOS aus. Es bietet eine produktionsreife Private Cloud, die speziell auf Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit ausgelegt ist:
Automatisiertes Management von Bare-Metal- und GPU-Ressourcen für maximale Effizienz
Skalierbare Multi-Tenancy und anpassbare Umgebungen für vielfältige KI- und ML-Projekte
HPC optimiert für groß angelegtes Modelltraining und Datenverarbeitung
FishOS-Vorteile:
OpenStack-basierte Cloud für KI & ML
FishOS baut auf der bewährten Grundlage von OpenStack auf und ergänzt diese um KI-gestützte Automatisierung sowie Leistungsoptimierung auf Enterprise-Niveau – für eine selbstverwaltete Infrastruktur, die Teams die volle Kontrolle über Leistung, Skalierbarkeit und Kosten gibt. Das macht es so effektiv:
Machine Learning Erfolgsgeschichte:
Die Universität Tübingen
STABILITÄT & SKALIERBARKEIT FÜR VIELFÄLTIGE WORKLOADS
Eines der führenden Forschungszentren Deutschlands – die Universität Tübingen – betreibt seit 2023 ihr ML-Cloud-Projekt auf FishOS. Das Projekt umfasst das KI-Zentrum und den ML-Exzellenzcluster und unterstützt 48 Forschungsgruppen in den Bereichen Medizin, Landwirtschaft, autonome Systeme, Klimawissenschaft und mehr.
Mit FishOS ermöglichte das Team von Sardina Systems eine flexible Bereitstellung auf CPU- und GPU-V100/A100-Knoten und lieferte eine stabile Hochverfügbarkeitsinfrastruktur mit minimalen Unterbrechungen.
FishOS transformierte den Betrieb durch:
Ausbalancierung von Virtualisierung
und Bare-Metal-Infrastruktur mit verteiltem Ceph-Speicher
Optimierung des Netzwerkmanagements
mit automatisierter IP-Zuweisung
Skalierung der Infrastruktur
für zukünftige GPU-, Gaudi2- und FPGA-Workloads
Ermöglichung der nahtlosen Zusammenarbeit
mehrerer Teams an gemeinsamen Datensätzen
Wie FishOS für
anspruchsvolles Computing funktioniert
GPU- & BESCHLEUNIGER-OPTIMIERUNG
FishOS läuft perfekt auf heterogener Hardware (CPU, GPU, FPGA, Beschleuniger) und unterstützt verteilte Trainings-Frameworks wie PyTorch DDP, Ray und Apache Spark.
UNTERSTÜTZUNG DATENINTENSIVER WORKLOADS
Hochleistungs-I/O und skalierbarer Ceph-Speicher bieten schnellen, zuverlässigen Zugriff auf massive Datensätze über Rechenzentren und Edge-Standorte hinweg.
KI/ML-PIPELINES & AUTOMATISIERUNG
Unterstützt Kubernetes-native Frameworks wie Kubeflow und TensorFlow. Ausgestattet mit automatisierter Zustandsüberwachung und Selbstheilung.
INTEGRIERTE HOCHVERFÜGBARKEIT
HA-Infrastruktur und automatisiertes Aufgabenmanagement sorgen dafür, dass kritische Workloads reibungslos und ohne Unterbrechungen laufen.
SKALIERBARKEIT & KOSTENKONTROLLE
Im Gegensatz zu proprietären Lösungen mit separaten Gebühren für GPU-Scheduling und Speicher bietet FishOS eine einheitliche Lizenz mit einem Pay-per-Core-Modell.
DATENSICHERHEIT & COMPLIANCE
Multi-Tenancy, RBAC und Workload-Isolierung erfüllen die Anforderungen von DSGVO, ISO 27001 und anderen regulatorischen Standards.
Produktionsreife Cloud,
einfach zu starten und zu skalieren
Mit FishOS wird alles – von der Bereitstellung und Überwachung bis hin zu Upgrades und dem täglichen Betrieb – automatisiert und optimiert.
Sardina Systems bietet ein einziges, transparentes Lizenzmodell, das vollen Support, keine versteckten Gebühren und integrierte Leistungsverbesserungen zur Maximierung des ROI beinhaltet.
FishOS ist sofort einsatzbereit und wird vollständig verwaltet. Es beseitigt die typischen Hürden bei der Integration von OpenStack und Kubernetes und ermöglicht es Teams, schnell zu starten und nahtlos zu skalieren, wenn ihre Workloads wachsen.
Bereit für den Start
Ihrer KI/ML-Cloud?
Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie FishOS Ihre KI/ML-Workloads skalieren und schnellere Ergebnisse liefern kann.
