एआई के सबसे बड़े सिरदर्द को हल करने के लिए वोल्ट्रॉन डेटा ने एक्सेंचर के साथ भागीदारी की

जैसा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक अभूतपूर्व मांग को चलाता है, माउंटेन व्यू वोल्ट्रॉन डेटा एआई की न्यूनतम चर्चा में से एक को हल कर रहा है, लेकिन सबसे गंभीर चुनौतियों में से एक: जारी रखने के लिए पर्याप्त रूप से बड़े डेटासेट को स्थानांतरित करना और परिवर्तित करना।

वोल्ट्रॉन डेटा, जिसने आज एक्सेंचर के साथ एक रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की, ने एक GPU- उदाहरण के लिए एनालिटिक्स इंजन विकसित किया है जो AI पहल को बाधित करने के लिए डेटा तैयारी की बोतल को हटाने में मदद कर सकता है। कंपनी का मुख्य उत्पाद, थियस, संगठनों को पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसर (CPU) के बजाय ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPU) का उपयोग करके पेटाबाइट-स्केल डेटा को संसाधित करने में सक्षम बनाता है।

वेंचरबीट के साथ एक विशेष साक्षात्कार में, माइकल एबॉट, जिन्होंने एक्सेंटर के बैंकिंग और कैपिटल मार्केट्स का नेतृत्व किया, ने कहा, “हर कोई आकर्षक नई सामग्री पर ध्यान केंद्रित करता है जिसे आप छू सकते हैं और महसूस कर सकते हैं, लेकिन निम्नलिखित डेटासेट फाउंडेशन महत्वपूर्ण होगा।” “एआई काम करने के लिए, आपको डेटा को गति में स्थानांतरित करना होगा और गति से पहले कभी नहीं किया है।”

एआई सुनामी के लिए बिल्डिंग: एक पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग ने इसे क्यों नहीं काटेगा

साझेदारी आती है क्योंकि जनरेटिव एआई को अपनाने के लिए चलने वाली कंपनियां अपने मौजूदा डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर की तलाश कर रही हैं जो आवश्यक डेटा की मात्रा और वेग को संभालने के लिए सुसज्जित नहीं हैं। चुनौती के तेज होने की उम्मीद है क्योंकि एआई एजेंट उद्यम संचालन में अधिक प्रचलित हैं।

“एजेंट एक बहुत ही कम क्षितिज की तुलना में पुरुषों की तुलना में अधिक SQL प्रश्न लिखेंगे,” वोल्ट्रॉन डेटा और सीटीओ ound नेर रोड्रिगो अरामबुरु के सीटीओ ने कहा। “यदि सीआईओ और सीटीओ पहले से ही कह रहे हैं कि वे डेटा एनालिटिक्स और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर बहुत खर्च करते हैं, और मांग उच्च काम करने की है, तो हमें उन सवालों को चलाने की लागत पर एक कदम फ़ंक्शन की आवश्यकता है।”

पारंपरिक डेटाबेस विक्रेताओं के विपरीत, जिन्होंने मौजूदा प्रणालियों पर GPU समर्थन का पुनर्निर्माण किया है, वोल्ट्रॉन डेटा ने GPU त्वरण के लिए अपना इंजन ग्राउंड बनाया। “जब अधिकांश कंपनियों ने जीपीयू को तेजी लाने की कोशिश की है, तो वे मौजूदा सिस्टम पर जमीन से जीपीयू का निर्माण करके हैं … हम एक विशेष वर्कलोड प्रदर्शन प्रोफ़ाइल पर आधारित हैं, 10x, 20x, 100x प्राप्त कर सकते हैं।”

1,400 सर्वर से 14: प्रारंभिक दत्तक नाटकीय परिणाम देखें

कंपनी थियस को स्नोफ्लेक और डेटाब्रिक्स जैसे स्थापित प्लेटफार्मों के पूरक के रूप में तैनात करती है, जो कुशल डेटा आंदोलन के लिए अपाचे तीर ढांचे की पेशकश करती है। “यह वास्तव में उन सभी डेटाबेस के लिए एक प्रतियोगिता के बजाय तेज है,” एबट ने कहा। “वह अभी भी उसी SQL का उपयोग कर रहा है जो एक ही उत्तर प्राप्त करने के लिए लिखा गया था, लेकिन बहुत जल्दी और तेजी से समानांतर फैशन में वहां पहुंचें।”

प्रारंभिक गोद लेने ने वित्तीय सेवाओं जैसे डेटा-गहन उद्योगों पर ध्यान केंद्रित किया है, जहां उपयोग के मामलों में धोखाधड़ी, जोखिम मॉडलिंग और नियामक अनुपालन की जांच करना शामिल है। एक बड़े रिटेलर ने अपने सर्वर को 1,400 सीपीयू मशीनों पर लागू करने के बाद केवल 14 जीपीयू सर्वर बनाए।

पिछले मार्च में एनवीडिया जीटीसी सम्मेलन के लॉन्च के बाद से, वोल्ट्रॉन डेटा ने दो प्रमुख सरकारी एजेंसियों सहित लगभग 14 उद्यम ग्राहकों को सुरक्षित किया है। कंपनी की योजना एक “टेस्ट ड्राइव” संस्करण प्रकाशित करने की है, जो संभावित ग्राहकों को टेराबाइट-स्केल डेटासेट पर जीपीयू-एक्सिलरेटेड क्वेरी के साथ प्रयोग करने की अनुमति देगा।

GPU की कमी को एक अवसर में बदल दिया

ए.आई. मांग द्वारा शुरू की गई वर्तमान जीपीयू की कमी दोनों वोल्ट्रॉन डेटा के लिए चुनौतीपूर्ण और फायदेमंद रही है। जबकि नई परिनियोजन हार्डवेयर बैरियर का सामना करता है, कई उद्योगों में एक कमज़ोर जीपीयू इन्फ्रास्ट्रक्चर होता है जो मूल रूप से एआई वर्कलोड को गले लगा सकता है, उन गुणों को जो निष्क्रिय अवधि के दौरान डेटा प्रोसेसिंग के लिए फिर से तैयार किया जा सकता है।

अरामबुरु ने कहा, “हमने वास्तव में इसे एक आशीर्वाद के रूप में देखा कि बाजार में बहुत सारे जीपीयू थे जो पहले वहां नहीं थे,” अरामबुरु ने कहा कि थियस प्रभावी रूप से पुराने जीपीयू वेतन पीढ़ियों पर चल सकता है जो अन्यथा मूल्यह्रास नहीं किया जा सकता है। ।

प्रौद्योगिकी विशेष रूप से “फंसे डेटा” नामक एबॉट के साथ काम करने वाले बैंकों के लिए मूल्यवान हो सकती है – जानकारी जो एआई प्रशिक्षण के लिए मूल्यवान हो सकती है, लेकिन पीडीएफ और दस्तावेजों जैसे प्रारूपों में एआई प्रशिक्षण को संसाधित करना मुश्किल है। “आपने कुछ डेटा देखा है कि वोल्ट्रॉन इस तकनीक का उपयोग करके 90% अधिक प्रभावी और मानक सीपीयू से अधिक प्रभावी है,” एबॉट ने कहा। “यह शक्ति है।”

जैसा कि एंटरप्राइज़ एआई डेटा की मांग के साथ चमकती है, जो समाधान डेटा प्रोसेसिंग में तेजी ला सकते हैं और बुनियादी ढांचे की लागत को कम कर सकते हैं, वे अधिक महत्वपूर्ण होने की संभावना है। एक्सेंचर के साथ साझेदारी वोल्ट्रॉन डेटा को इन चुनौतियों का सामना करने वाले अधिक संगठनों तक पहुंचने में मदद कर सकती है, जबकि अतिरिक्त ग्राहकों को प्रौद्योगिकी प्रदान कर सकती है जो उनकी एआई पहल और दक्षता में काफी सुधार कर सकते हैं।

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