Pure Storage® (NYSE: PSTG), la empresa pionera en TI que ofrece la tecnología y los servicios de almacenamiento de datos más avanzados del mundo, acaba de anunciar nuevas arquitecturas de referencia validadas para ejecutar casos de uso de la IA generativa, incluida una nueva arquitectura de referencia validada preparada para NVIDIA OVX. Como líder en IA, Pure Storage, en colaboración con NVIDIA, proporciona a los clientes de todo el mundo un marco probado con el que gestionar los requisitos de datos y computación de alto rendimiento que estos necesitan para lograr unas implementaciones de IA exitosas.
Aspectos más destacados
Basándose en esta colaboración con NVIDIA, Pure Storage ofrece las últimas tecnologías para que las empresas actuales hagan frente al rápido crecimiento de la demanda de IA. Los nuevos diseños y pruebas de concepto validados incluyen:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline para la inferencia de AI: para mejorar la precisión, la actualidad y la relevancia de las funcionalidades de Inferencia para los grandes modelos de lenguaje (LLM), Pure Storage ha creado una canalización de RAG utilizando los microservicios NeMo Retriever y las GPU de NVIDIA, y Pure Storage para el almacenamiento empresarial totalmente flash. Como resultado, Pure Storage acelera los plazos de obtención de información de las empresas que usan sus propios datos internos para el entrenamiento de la IA y, al mismo tiempo, garantiza el uso de sus datos más recientes y acaba con la necesidad de entrenar constantemente los LLM.
- Arquitectura de referencia de almacenamiento de servidor NVIDIA OVX certificada: Pure Storage ha logrado la validación OVX Server Storage, proporcionando a los clientes y a los partners del canal de distribución unas arquitecturas de referencia de almacenamiento flexibles, validadas según los parámetros clave para proporcionar una sólida base de infraestructura para las soluciones de hardware y software de IA optimizadas en cuanto a costes y rendimiento. Esta validación ofrece unas opciones adicionales a los clientes de la IA y complementa la certificación de Pure Storage para NVIDIA DGX BasePOD que se anunció el año pasado.
- Desarrollo de RAG vertical: para acelerar la adopción con éxito de la IA en los sectores verticales, Pure Storage está creando RAG verticales específicas en colaboración con NVIDIA. En primer lugar, Pure Storage ha creado una solución RAG para los servicios financieros, para resumir y consultar conjuntos de datos enormes con mayor precisión que los LLM estándar disponibles en el mercado. Ahora, las entidades financieras pueden obtener información más rápidamente usando la IA para crear resúmenes y análisis al instante a partir de diversos documentos y otras fuentes. También se lanzarán RAG adicionales para la sanidad y el sector público.
- Aumento de la inversión en el ecosistema de socios de la IA: Pure Storage está invirtiendo más en su ecosistema de socios de la IA con NVIDIA y ha establecido nuevas colaboraciones con proveedores de software independientes como Run.AI y Weights & Biases. Run.AI optimiza el uso de la GPU mediante una orquestación y una programación avanzadas, mientras que la plataforma de desarrollo de la IA de Weights & Biases permite que los equipos de AA desarrollen, evalúen y gobiernen el ciclo de vida de desarrollo del modelo. Además, Pure Storage trabaja en estrecha colaboración con los distribuidores y los socios de servicio centrados en la IA, incluidos ePlus, Insight, WWT y otros, para hacer más operativas las implantaciones conjuntas de IA de los clientes.
La visión de los ejecutivos
- «Pure Storage ha reconocido desde el principio la creciente demanda de IA y ha proporcionado una plataforma eficiente, fiable y de alto rendimiento para las implementaciones de IA más avanzadas. Gracias a nuestra larga colaboración con NVIDIA, las últimas arquitecturas de referencia de la IA y las pruebas de concepto de la IA generativa validadas se han convertido en unos componentes esenciales para las empresas globales que quieren desenmarañar las complejidades del rompecabezas de la inteligencia artificial». – Rob Lee, Chief Technology Officer, Pure Storage.
- «Las arquitecturas de referencia de la plataforma de IA de NVIDIA mejoran con la infraestructura de datos sencilla, eficiente y fiable de Pure y ofrecen unas soluciones completas a las empresas que se enfrentan a las complejidades de la IA, los análisis de datos y la computación avanzada. Las últimas arquitecturas de referencia y pruebas de concepto validadas de Pure están ayudando a fomentar la innovación en IA y proporcionan a las empresas las herramientas necesarias para generar nuevas oportunidades e impulsar unos resultados transformadores». – Bob Pette, Vice President of Enterprise Platforms, NVIDIA.
- «En WWT, la innovación tecnológica es la base que nos permite prestar unos servicios de valor a clientes de todo el mundo. La demanda de la IA no para de crecer, así que estamos realmente encantados de seguir colaborando con dos de los mejores proveedores en nuestro campo de pruebas. La infraestructura de almacenamiento de la IA de alto rendimiento de Pure Storage y la gran experiencia tecnológica de NVIDIA con la computación de la IA generan unas sinergias impresionantes y permiten que nuestros clientes conjuntos incorporen sin problemas la inteligencia artificial en sus operaciones empresariales y logren un retorno de la inversión significativo». – Ryan Avery, High-Performance Storage Architect, World Wide Technology.
- «Nuestra misión en Run.AI es ser el motor de la revolución de la IA, liderando el cambio positivo en los distintos sectores y mejorando la experiencia humana. Centramos nuestros esfuerzos en proporcionar la capa de software esencial que hace posible la infraestructura de IA, por lo que estamos encantados de colaborar con Pure Storage y NVIDIA para ayudar a impulsar una adopción más generalizada (y con más éxito) de las iniciativas avanzadas de IA empresarial». – Yael Dor, VP, Global Sales and Partnerships, Run.AI.
- «En Weights & Biases, nos dedicamos a desarrollar las mejores herramientas para el aprendizaje automático y la IA generativa —lo que incluye automatizar la experimentación y el seguimiento de artefactos de modelo, optimizar la evaluación de los modelos y los prompts y permitir la gobernanza integral y la reproducibilidad de las cargas de trabajo del aprendizaje automático—. Nuestra colaboración ampliada con Pure Storage y NVIDIA da un mayor poder a los desarrolladores de la IA para desarrollar e implementar unos modelos superiores, de un modo rápido, fiable y eficiente». – Seann Gardiner, VP of Business Development, Weights & Biases.
- «Las arquitecturas de referencia y las pruebas de concepto validadas para NVIDIA de Pure Storage proporcionan a las empresas de muchos sectores un atajo hacia el éxito en la IA. En lugar de dedicar un tiempo y recursos valiosos en construir una arquitectura de IA desde cero, los marcos demostrados de Pure permiten reducir el riesgo de costosos retrasos en el proyecto y además garantizan un elevado retorno de la inversión en gastos de equipos de IA, como las GPU». – Mike Leone, Analista Principal de ESG.
Importancia para el sector
Actualmente, la mayoría de las implementaciones de la IA están dispersas en diferentes entornos de datos fragmentados —de la nube a las soluciones de almacenamiento inapropiadas (muchas veces heredadas)—. Sin embargo, estos entornos fragmentados no pueden soportar los requisitos de rendimiento y de red necesarios para impulsar las canalizaciones de datos de la IA y liberar todo el potencial de los datos empresariales.
Las empresas están intensificando la adopción de la IA para impulsar la innovación, optimizar las operaciones y lograr una ventaja competitiva, por lo que la demanda de una infraestructura de IA robusta, de alto rendimiento y eficiente es mayor que nunca.
Pionera en implementaciones de IA empresarial, especialmente entre un conjunto de clientes empresariales de Fortune 500 en rápido crecimiento, Pure Storage proporciona una plataforma de almacenamiento sencilla, fiable y eficiente para que las empresas aprovechen plenamente el potencial de la IA, al tiempo que reducen el riesgo, el coste y el consumo energético asociados.
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