Propulsé par OpenStack
FishOS Cloud pour l’IA et le ML
CRÉEZ, ENTRAÎNEZ ET DÉPLOYEZ DES MODÈLES D’IA/ML AVEC FISHOS
Les scientifiques des données, les chercheurs et les ingénieurs ont besoin d’une infrastructure cloud hautement disponible et flexible pour répondre aux lourdes exigences de calcul des charges de travail modernes d’IA et d’apprentissage automatique — en particulier lors de l’exécution de clusters GPU sur des milliers de nœuds.
C’est là que FishOS excelle. Il fournit un cloud privé de qualité production, conçu spécifiquement pour la performance, l’efficacité et l’évolutivité :
Gestion automatisée des ressources bare-metal et GPU pour une efficacité maximale
Multi-location évolutive et environnements personnalisables pour divers projets d’IA et de ML
HPC optimisé pour l’entraînement de modèles à grande échelle et le traitement des données
Avantages de FishOS :
Cloud basé sur OpenStack pour l’IA et le ML
FishOS s’appuie sur la fondation éprouvée d’OpenStack, en y ajoutant une automatisation basée sur l’IA et une optimisation des performances de niveau entreprise — offrant une infrastructure auto-gérée qui donne aux équipes un contrôle total sur les performances, l’évolutivité et les coûts. Voici ce qui le rend si efficace :
Cas de succès en apprentissage automatique :
L’Université de Tübingen
STABILITÉ ET ÉVOLUTIVITÉ POUR DES CHARGES DE TRAVAIL DIVERSES
L’un des principaux centres de recherche d’Allemagne — l’Université de Tübingen — exécute son projet ML Cloud sur FishOS depuis 2023. Le projet comprend le Centre d’IA et le Cluster d’Excellence ML, soutenant 48 groupes de recherche dans les domaines de la médecine, de l’agriculture, des systèmes autonomes, des sciences du climat, et plus encore.
Avec FishOS, l’équipe de Sardina Systems a permis un déploiement flexible sur des nœuds CPU et GPU V100/A100, offrant une infrastructure stable et hautement disponible avec un minimum d’interruptions.
FishOS a transformé ses opérations en :
Équilibrant la virtualisation
et l’infrastructure bare-metal avec un stockage Ceph distribué
Rationalisant la gestion du réseau
avec attribution automatique d’adresses IP
Faisant évoluer l’infrastructure
pour les futures charges de travail GPU, Gaudi2 et FPGA
Permettant à plusieurs équipes
de collaborer de manière transparente sur des ensembles de données partagés
Comment FishOS fonctionne pour
le calcul à haute demande
OPTIMISATION GPU ET ACCÉLÉRATEURS
FishOS fonctionne parfaitement sur du matériel hétérogène (CPU, GPU, FPGA, accélérateurs), prenant en charge les frameworks d’entraînement distribué comme PyTorch DDP, Ray et Apache Spark.
SUPPORT DES CHARGES DE TRAVAIL GOURMANDES EN DONNÉES
Les E/S haute performance et le stockage Ceph évolutif offrent un accès rapide et fiable à des ensembles de données massifs à travers les centres de données et les sites périphériques.
PIPELINES ET AUTOMATISATION IA/ML
Prend en charge les frameworks natifs Kubernetes tels que Kubeflow et TensorFlow. Équipé d’une surveillance de la santé automatisée et d’une auto-réparation.
HAUTE DISPONIBILITÉ INTÉGRÉE
L’infrastructure HA et la gestion automatisée des tâches garantissent que les charges de travail critiques s’exécutent sans interruption.
ÉVOLUTIVITÉ ET CONTRÔLE DES COÛTS
Contrairement aux solutions propriétaires avec des frais séparés pour la planification GPU et le stockage, FishOS offre une licence unifiée avec un modèle de paiement par cœur.
SÉCURITÉ ET CONFORMITÉ DES DONNÉES
La multi-location, le RBAC et l’isolation des charges de travail répondent aux exigences du RGPD, de l’ISO 27001 et d’autres réglementations.
Cloud prêt pour la production,
facile à démarrer et à faire évoluer
Avec FishOS, tout, du déploiement et de la surveillance aux mises à niveau et aux opérations quotidiennes, est automatisé et optimisé.
Sardina Systems propose un modèle de licence unique et transparent qui inclut un support complet, sans frais cachés, et des améliorations de performance intégrées pour maximiser le retour sur investissement.
Prêt à être déployé et entièrement géré, FishOS élimine les obstacles typiques à l’intégration d’OpenStack et de Kubernetes, permettant aux équipes de démarrer rapidement et de s’adapter en toute transparence à mesure que leurs charges de travail augmentent.
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