يوفر Everpure’s Evergreen One for AI اتفاقيات مستوى الخدمة المستندة إلى فلاش Exa ووحدة معالجة الرسومات
أعلنت شركة Everpure عن Evergreen One for AI، وهو نموذج استهلاك مدعوم بالأداء للذكاء الاصطناعي (AI) يمتد ليشمل استخدام أجهزتها. FlashBlade//إكسا تخزين عالي الأداء. وفي الوقت نفسه، الشركة – المعروف باسم التخزين النقي حتى وقت قريب – أعلنت عن الإصدار التجريبي لجهاز خط أنابيب الذكاء الاصطناعي الآلي Datastream.
يختلف Evergreen One for AI عن عروض السعة المرنة الحالية في مجموعة Everpure من خلال توفير استخدام FlashBlade//Exa واتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) استنادًا إلى عدد وحدات معالجة الرسومات (GPU). الهدف هنا هو التأكد من أن بيئة التخزين توفر الإنتاجية للحفاظ على الاستفادة الكاملة من موارد وحدة معالجة الرسومات.
FlashBlade//Exa، النظام الأساسي عالي الأداء في Everpure، تم استبعاده مسبقًا من نموذج الاستهلاك الدائم الخضرة.
تهدف Exa إلى تلبية أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC) التي تتطلب إنتاجية عالية للغاية، على الأرجح لدى العملاء بين مستخدمي المؤسسات الكبيرة للذكاء الاصطناعي والمتوسعين الفائقين.
عند إطلاقه، قدم FlashBlade//Exa بنية لخط إنتاج Pure حيث يتم تصنيف البيانات الوصفية والتخزين المجمع مع الأجهزة والبروتوكولات المختلفة المستخدمة.
قال كايسي لاي، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي لدى Everpure، إن Evergreen One for AI حولت المخاطر المالية والتشغيلية بعيدًا عن العميل. وقال: “على وجه التحديد، لدينا عرض نطلق عليه اسم Evergreen One للذكاء الاصطناعي”. “الفرق الكبير بالنسبة للذكاء الاصطناعي هو أننا نحدد مستوى أداء العرض استنادًا إلى عدد وحدات معالجة الرسومات المتوفرة لديك… وهو ضمان أداء مدعوم باتفاقية مستوى الخدمة.”
إن Evergreen One وFlex هما نموذجان للشراء بنظام الدفع أولاً بأول من Pure Storage، بينما يتضمن Forever الشراء مقدمًا مع ترقيات مدمجة.
أتمتة خط أنابيب RAG
أعلنت Everpure أيضًا عن توفر الإصدار التجريبي من Datastream. تمت معاينته لأول مرة في أواخر عام 2024، Datastream هو جهاز “SKU فردي” يدمج وحدات معالجة الرسومات Nvidia مع وحدة تخزين Everpure. وقال لاي إنه مصمم لمواجهة تحدي “جاهزية البيانات”. يشير هذا إلى الإحصائية التي يتم الاستشهاد بها كثيرًا والتي تفيد بأن فرق البيانات تقضي 80% من وقتها في إعداد البيانات غير المنظمة للاستخدام.
يقوم الجهاز بأتمتة استرجاع-الجيل المعزز (RAG) خط الأنابيب، والذي يتضمن استيعاب البيانات ومعالجتها وتوجيهها. وقال إنه من خلال توفير مجموعة متكاملة من الأجهزة والبرامج، تهدف Everpure إلى توفير “زر سهل” للمؤسسات التي تقوم ببناء روبوتات الدردشة أو الوكلاء المستقلين.
تم إنشاء القدرة البرمجية وراء Datastream داخليًا، على الرغم من أنه يمكنه الاتصال بمصادر بيانات خارجية بما في ذلك بيئات Dell وHP وNetApp، بالإضافة إلى البيانات المقيمة في السحابة. تسمح هذه المرونة للجهاز بالعمل كمركز مركزي لاستعداد الذكاء الاصطناعي بغض النظر عن مكان وجود البيانات.
قال لاي: “اليوم، يدير الأشخاص خطوط أنابيب RAG… يقومون بالتقطيع والتضمين والفهرسة للتأكد من أن البيانات ستكون دقيقة وذات صلة حتى يتمكن وكلاء الدردشة الآلية من استهلاكها بتنسيق معين”. “يستغرق هذا حوالي 80% من وقت معظم فرق البيانات لأنه لا توجد أداة قياسية.”
الأداء الأساسي
ولدعم عمليات الإطلاق هذه، كشفت Everpure عن معايير جديدة تهدف إلى التحقق من صحة أجهزتها تحت ضغط الذكاء الاصطناعي. في اختبار MLPerf 2.0، حصلت الشركة على المركز الأول في نقاط التفتيش – وهي وظيفة مهمة لحفظ حالة النموذج أثناء فترات التدريب الطويلة – والإبلاغ عن النتائج أفضل بما يصل إلى مرتين من المنافسين مثل Huawei وVast.
وقال إن الشركة استشهدت أيضًا بمعايير صور Spec Storage AI، حيث تفوقت على منصة AFX التابعة لشركة NetApp بنسبة 20٪ تقريبًا.
