Платформа будущего: NetApp Ontap AI

По данным Microsoft, российские компании опережают американские и европейские по темпам внедрения искусственного интеллекта (ИИ). 30% предприятий активно осваивают ИИ, в то время как средний мировой показатель — 22,3%. Недавнее исследование РАЭК и НИУ ВШЭ показало, что лидеры по внедрению ИИ в России — промышленные предприятия, банки, ритейл и телеком. В топе технологий при этом — виртуальные помощники, прогнозный анализ и машинное обучение. ИИ больше всего востребован в научных и коммерческих исследованиях, разработке ПО и обслуживании клиентов. Из основных преимуществ искусственного интеллекта руководители отмечает оптимизацию бизнес-процессов, ускорение разработки новых продуктов и услуг, повышение результативности сотрудников.

На этом фоне возрастает спрос на серверное оборудование для ресурсоемких задач с применением ИИ, в том числе — для анализа данных и глубокого обучения (deep learning). Одно из таких решений — платформа NetApp Ontap AI, представленная в 2018 году, коллаборация компаний NetApp и Nvidia. В основе NetApp Ontap AI — серверы Nvidia DGX и хранилища данных на флеш-памяти NetApp AFF. Платформа подходит как для локального использования, так и для развертывания облачной инфраструктуры.

Сверхскоростные компоненты

Вычислительное «ядро» NetApp Ontap AI — серверы Nvidia DGX-1 на базе архитектуры графических процессоров Volta. Графические, или видеопроцессоры (GPU) отличаются от центральных (CPU) меньшей частотой, но большим — на порядки — количеством ядер. В то время как CPU рассчитаны на последовательные вычисления, GPU — на параллельные: обработку видеопотока, машинное обучение, аналитику, задачи линейной алгебры и так далее. Внутри Nvidia DGX-1 — GPU-процессоры Tesla V100. По данным Nvidia, производительность DGX-1 превышает производительность серверов на типовых CPU — например, Dual Xeon E5-2699v4, 2.6GHz — в 140 раз и составляет 1 петафлопс.

Флеш-память NetApp AFF A800, на которой построена СХД для NetApp Ontap AI, — одна из самых быстрых в отрасли. Пропускная способность кластера А800 доходит до 300 Гбит/с на считывание, при задержке не более 500 микросекунд. А800 объединяется с DGX-1 посредством коммутаторов 100Gb Ethernet — Cisco или Mellanox.

Платформа NetApp Ontap AI — готовое программно-аппаратное решение «под ключ». Она может масштабироваться путем гибкого наращивания объема хранилища и/или производительности. На рисунке ниже — варианты конфигурации с различным количеством СХД и серверов.

Для управления данными используется набор инструментов NetApp Data Fabric, расширяющий базовые возможности ОС ONTAP. Data Fabric подразумевает целостный, «конвейерный», подход к управлению данными — от сбора разнотипных данных из различных источников до их финальной обработки, в том числе в облаке.

Области использования

Глубокое обучение (DL) — разновидность машинного обучения с использованием нейронных сетей, на данный момент «высшая форма» ИИ. Сфера применения DL с каждым годом растет, сейчас это — беспилотный транспорт, медицинские исследования и диагностика, финансовая аналитика, технологии распознавание речи, анализ big data. Текущий уровень DL показывает, среди прочего, итория с Ли Седолем, многократным чемпионом мира по игре в го. Седоль, несколько раз проигравший DL-программе AlphaGo, признал, что искусственный интеллект — «сущность, которую уже невозможно победить».

Один из масштабных проектов с применением платформы NetApp Ontap AI — исследования консалтинговой компании Cambridge Consultants в области ИИ. Компания применяет NetApp Ontap AI, например, в создании генеративно-состязательной сети (GAN) для работы с изображениями в медицинской диагностике, умных нейро-алгоритмов для автономных автомобилей и системы машинного обучения, которая которая «на слух» определяет музыкальные стили.

Облачные технологии — еще одна отрасль, в которой применение в ИИ открывает большие перспективы. Особенность ИИ в том, что чем больше данных он обрабатывает, тем умнее становится. Учитывая, что в облаке можно хранить неограниченные объемы данных и получать быстрый доступ к ним, облачное развертывание NetApp Ontap AI — разумное решение для задач DL «на вырост». Облако, кроме прочего, позволяет быстро масштабировать СХД и вычислительную мощность, причем без капитальных затрат.

ИИ в контексте развития 5G и IoT

В 2020 году в России запланирован коммерческий запуск 5G сетей; скорость передачи данных в таких сетях может достигать 2 Гбит/с. К 2025-му, согласно отчету GSMA, доля 5G-подключений у российских операторов будет составлять 19%.

В этой связи можно прогнозировать активное развитие интернета вещей (IoT). Всё большее распространение будут получать приложения для создания высокопроизводительных IoT-сред, управляемых с помощью ИИ. Эти среды сделают возможными новые сценарии использования интернета вещей — на основе интеллектуального, мгновенного и автономного принятия решений.

В сочетании с такими платформами как NetApp Ontap AI, интеллектуальные IoT-среды на базе 5G-сетей будут отличаться низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Это откроет широкие возможности для внедрения новых, недорогих технологий во всех сферах, так или иначе связанных с IoT.

Вывод

Возвращаясь к результатам исследования РАЭК и НИУ ВШЭ, можно сказать, что российский бизнес уже осознал преимущества ИИ. По словам директора «ABBYY Россия» Дмитрия Шушкина, без использования технологий искусственного интеллекта сложно оставаться конкурентоспособным, — и это касается любой отрасли.

Платформа NetApp Ontap AI — одно из тех решений, которое ускоряет цифровую трансформацию бизнеса, повышает его эффективность, помогает быстро внедрять инновации для обработки данных и сокращать затраты. Компания ITGLOBAL.COM готова помочь с внедрением NetApp Ontap AI и проконсультировать по вопросам, касающимся использования платформы.