全球混合云數(shù)據(jù)管理權(quán)威 NetApp公司(納斯達(dá)克股票代碼：NTAP)今日宣布推出業(yè)已驗(yàn)證的 NetApp ONTAPAI 。這一解決方案由NetApp AFF A800 云互聯(lián)全閃存系統(tǒng)及NVIDIA DGX? 超級(jí)計(jì)算機(jī)提供支持，旨在為深度學(xué)習(xí)部署的數(shù)據(jù)管道(data pipeline)實(shí)現(xiàn)橫跨邊緣、核心和云的簡化、加速與擴(kuò)展，從而幫助客戶利用人工智能取得真正的業(yè)務(wù)成果。

盡管相當(dāng)數(shù)量的企業(yè)均開始采用全新人工智能平臺(tái)、工具和用例，但其中的大多都無法全面控制其分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫，進(jìn)而無法確保能夠?qū)⒈阌谠L問的完整的最新數(shù)據(jù)用于人工智能項(xiàng)目。能否利用人工智能取得成功取決于企業(yè)管理數(shù)據(jù)的方法。為了在當(dāng)前的人工智能用例中有效發(fā)揮作用并滿足未來針對(duì)新人工智能應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)需求，企業(yè)必須在從邊緣到核心再到云的整個(gè)環(huán)境中全面了解并掌控自己的數(shù)據(jù)。

NetApp ONTAP 高級(jí)副總裁 Octavian Tanase 表示：“人工智能正成為全球企業(yè)密集投資的新趨勢。但是由于缺少必要且合適的基礎(chǔ)架構(gòu)，企業(yè)往往難以針對(duì)人工智能優(yōu)化數(shù)據(jù)、擴(kuò)展應(yīng)用與工作負(fù)載，并借此取得期待中的業(yè)務(wù)成果和投資回報(bào)。NetApp 云互聯(lián)數(shù)據(jù)解決方案，連同與 NVIDIA DGX 共同推出的業(yè)已驗(yàn)證的AI架構(gòu)，可為人工智能創(chuàng)造一個(gè)單一的數(shù)據(jù)環(huán)境，從而保證客戶可以獲得所需的控制權(quán)、訪問速度和性能，以便在正確的時(shí)間和位置為其人工智能應(yīng)用程序提供正確的數(shù)據(jù)。憑借 NetApp Data Fabric(數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu))，這一切能夠以超大規(guī)模、全面整合、綜合管理和完整保護(hù)的方式得以實(shí)現(xiàn)。”

通過將 ONTAP AI 與 NetApp Data Fabric(數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)) 相結(jié)合，企業(yè)可以從邊緣到核心再到云打造一個(gè)無縫的數(shù)據(jù)管道。這一管道能夠?qū)⒍喾N動(dòng)態(tài)分布式數(shù)據(jù)源集于一體，實(shí)現(xiàn)全面的控制和保護(hù)。ONTAP AI 具有大規(guī)模處理能力和容量，因此可消除性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)來源和多種數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)的安全無中斷訪問。

NVIDIA 深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)部門副總裁兼總經(jīng)理 Jim McHugh 表示：“NVIDIA DGX 與 NetApp 全閃存系統(tǒng)相結(jié)合，可應(yīng)對(duì)當(dāng)今人工智能部署面臨的各種基礎(chǔ)架構(gòu)挑戰(zhàn)。NVIDIA 在人工智能和 GPU 計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，加上 NetApp 在全閃存數(shù)據(jù)管理上的創(chuàng)新，可幫助客戶更快地部署具有可靠性能和更簡單運(yùn)營模式的人工智能。”

圖 | NetApp ONTAP AI

ONTAP AI 是 NetApp 和 NVIDIA 聯(lián)手打造的一款業(yè)已驗(yàn)證的架構(gòu)，該架構(gòu)將全球功能最強(qiáng)的 GPU 解決方案與速度最快且云互聯(lián)支持最廣泛的閃存系統(tǒng)及數(shù)據(jù)管理軟件集于一體。 其功能和優(yōu)勢包括：

易于部署：通過消除復(fù)雜的設(shè)計(jì)和盲目猜測，加快利用人工智能的步伐。

無限擴(kuò)展：正在準(zhǔn)備部署深度學(xué)習(xí)的企業(yè)，可以從 1:1 配置入手，然后隨著數(shù)據(jù)增長橫向擴(kuò)展到 1:5 甚至更高比例的配置。

自信運(yùn)營：具有冗余存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)器連接的高可用性解決方案設(shè)計(jì)。

行業(yè)研究機(jī)構(gòu)評(píng)論：

IDC 項(xiàng)目副總裁 Ritu Jyoti 表示：“各種規(guī)模和各行各業(yè)的公司都在利用人工智能解決現(xiàn)實(shí)問題方面取得了重大進(jìn)展，這一點(diǎn)在大型企業(yè)中表現(xiàn)得尤為明顯。不過，雖然前景非常令人期待，但人工智能模式和工作負(fù)載并不容易部署，許多企業(yè)都為此備受困擾。業(yè)已驗(yàn)證的 NetApp ONTAP AI 架構(gòu)是一款功能強(qiáng)大的解決方案，可幫助用戶加速取得人工智能驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)成果，克服各種部署障礙。”

Cambridge Consultants 人工智能研究總監(jiān) Monty Barlow 表示：“在我們所服務(wù)的許多市場中，客戶都迫切期待能夠開發(fā)顛覆性人工智能技術(shù)并將其轉(zhuǎn)化為突破性產(chǎn)品和服務(wù)。由NetApp A800 全閃存系統(tǒng)和 NVIDIA DGX 驅(qū)動(dòng)的 NetApp ONTAP AI 架構(gòu)能夠有效實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)管道的簡化與加速。”

NetApp解決方案合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)伙伴評(píng)論：

ePlus 首席戰(zhàn)略官 Mark Kelly 表示：“自從我們與 NetApp 建立合作以來，NetApp產(chǎn)品始終能夠應(yīng)對(duì)重大技術(shù)進(jìn)步帶來的各種數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。人工智能是構(gòu)建具有吸引力的實(shí)時(shí)分布式現(xiàn)代應(yīng)用程序的重要組件。借助 NetApp ONTAP AI 和 Data Fabric，無論數(shù)據(jù)位于何處，企業(yè)均可更輕松地利用它們來構(gòu)建和部署支持人工智能的強(qiáng)大應(yīng)用程序。ONTAP AI 可簡化日常運(yùn)營，加速取得成果。我們擁有豐富的人工智能專業(yè)知識(shí)并在融合基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域取得了驕人成績，在我們的幫助下，客戶無需過多關(guān)注基礎(chǔ)架構(gòu)問題，只需將更多精力放在如何通過深度學(xué)習(xí)環(huán)境取得成果上。”

Groupware Technology 數(shù)據(jù)與分析實(shí)踐經(jīng)理 Manohar Vellala 表示：“客戶需要支持他們從小規(guī)模入手并可隨需擴(kuò)展的人工智能解決方案。ONTAP AI 是一款經(jīng)驗(yàn)證的架構(gòu)，可幫助他們實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?，F(xiàn)在，我們的客戶可部署功能強(qiáng)大、高度可用且經(jīng)過 NetApp 和 NVIDIA 驗(yàn)證的深度學(xué)習(xí)配置，同時(shí)留有余量，可以隨需擴(kuò)展。”

IAS 首席執(zhí)行官 Amy Rao 表示：“IAS 很高興成為經(jīng)驗(yàn)證的 ONTAP AI 架構(gòu)的發(fā)布合作伙伴。將大型數(shù)據(jù)集從邊緣移至核心或從核心移至云變得越來越不現(xiàn)實(shí)，客戶正想方設(shè)法擺脫位置限制，希望最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。Data Fabric 與 NetApp 云互聯(lián)全閃存技術(shù)和 NVIDIA GPU 輔助計(jì)算相結(jié)合，而且全部封裝在一個(gè)經(jīng)過預(yù)先驗(yàn)證的配置中，為客戶提供了深度學(xué)習(xí)環(huán)境所需的選擇權(quán)、控制權(quán)、效率和可用性。”

WWT 企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁 Bob Olwig 表示：“部署人工智能和深度學(xué)習(xí)的客戶正在想方設(shè)法地加快速度取得業(yè)務(wù)成功。高度可用且功能強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)環(huán)境可確保數(shù)據(jù)科學(xué)家高效地開展工作。ONTAP AI 是 NetApp 與 NVIDIA 聯(lián)手推出的一款業(yè)已驗(yàn)證的架構(gòu)，它與 WWT 豐富的深度學(xué)習(xí)解決方案和服務(wù)組合相得益彰，為客戶提供了一個(gè)能夠更加高效快速地實(shí)施且風(fēng)險(xiǎn)更低的人工智能堆棧。”