Basado en OpenStack
FishOS Cloud para IA y ML
CONSTRUYA, ENTRENE Y ESCALE MODELOS DE IA/ML CON FISHOS
Los científicos de datos, investigadores e ingenieros necesitan una infraestructura de nube flexible y de alta disponibilidad para satisfacer las exigentes demandas computacionales de las cargas de trabajo modernas de IA y aprendizaje automático, especialmente al ejecutar clústeres de GPU en miles de nodos.
Aquí es donde FishOS destaca. Ofrece una nube privada de nivel de producción diseñada específicamente para el rendimiento, la eficiencia y la escala:
Gestión automatizada de recursos bare-metal y GPU para una máxima eficiencia
Entornos personalizables y multi-tenancy escalable para diversos proyectos de IA y ML
HPC optimizado para el entrenamiento de modelos y el procesamiento de datos a gran escala
Ventajas de FishOS:
Nube basada en OpenStack para IA y ML
FishOS se basa en los cimientos probados de OpenStack, añadiendo automatización impulsada por IA y optimización del rendimiento de nivel empresarial, ofreciendo una infraestructura de autogestión que otorga a los equipos un control total sobre el rendimiento, la escalabilidad y los costes. He aquí por qué funciona tan bien:
Caso de éxito de aprendizaje automático:
La Universidad de Tubinga
ESTABILIDAD Y ESCALABILIDAD PARA DIVERSAS CARGAS DE TRABAJO
Uno de los centros de investigación líderes de Alemania, la Universidad de Tubinga, gestiona su proyecto ML Cloud con FishOS desde 2023. El proyecto incluye el Centro de IA y el Clúster de Excelencia en ML, que presta apoyo a 48 grupos de investigación en medicina, agricultura, sistemas autónomos, climatología y más.
Con FishOS, el equipo de Sardina Systems permitió un despliegue flexible en nodos CPU y GPU V100/A100, ofreciendo una infraestructura estable y de alta disponibilidad con mínimas interrupciones.
FishOS transformó sus operaciones mediante:
El equilibrio de la virtualización
y la infraestructura bare-metal con almacenamiento Ceph distribuido
La agilización de la gestión de redes
con asignación automatizada de IP
El escalado de la infraestructura
para futuras cargas de trabajo de GPU, Gaudi2 y FPGA
La capacitación de múltiples equipos
para colaborar sin problemas en conjuntos de datos compartidos
Cómo funciona FishOS para la
computación de alta demanda
OPTIMIZACIÓN DE GPU Y ACELERADORES
FishOS se ejecuta perfectamente en hardware heterogéneo (CPU, GPU, FPGA, aceleradores), admitiendo marcos de entrenamiento distribuidos como PyTorch DDP, Ray y Apache Spark.
SOPORTE PARA CARGAS DE TRABAJO CON UN USO INTENSIVO DE DATOS
La E/S de alto rendimiento y el almacenamiento Ceph escalable proporcionan un acceso rápido y fiable a conjuntos de datos masivos en centros de datos y sitios periféricos.
PIPELINES DE IA/ML Y AUTOMATIZACIÓN
Soporta marcos nativos de Kubernetes como Kubeflow y TensorFlow. Equipado con monitorización de estado automatizada y autorreparación.
ALTA DISPONIBILIDAD INTEGRADA
La infraestructura de alta disponibilidad y la gestión automatizada de tareas garantizan que las cargas de trabajo críticas se ejecuten sin problemas y sin interrupciones.
ESCALABILIDAD Y CONTROL DE COSTES
A diferencia de las soluciones propietarias con tarifas separadas para la programación de GPU y el almacenamiento, FishOS ofrece una licencia unificada con un modelo de pago por núcleo.
SEGURIDAD DE DATOS Y CUMPLIMIENTO
El multi-tenancy, el RBAC y el aislamiento de la carga de trabajo cumplen con el RGPD, la norma ISO 27001 y otros requisitos regulatorios.
Nube lista para producción,
fácil de poner en marcha y escalar
Con FishOS, todo, desde el despliegue y la monitorización hasta las actualizaciones y las operaciones diarias, está automatizado y optimizado.
Sardina Systems ofrece un modelo de licencia único y transparente que incluye soporte completo, sin tarifas ocultas y con mejoras de rendimiento integradas para maximizar el ROI.
Listo para desplegar y totalmente gestionado, FishOS elimina los obstáculos típicos de la integración de OpenStack y Kubernetes, permitiendo a los equipos empezar rápido y escalar sin problemas a medida que crecen sus cargas de trabajo.
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su nube de IA/ML?
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