Soluciones de IA y Aprendizaje Automático

La potencia de cómputo no debería estar ociosa esperando datos.
En IA y aprendizaje automático a gran escala, los datos son combustible. Ya sea agregando datos brutos a escala PB a centros de cómputo o distribuyendo pesos de modelos entrenados al borde, FileBolt conecta silos de datos, asegurando que los clústeres de GPU funcionen a plena capacidad.

1. El Desafío: Gravedad de Datos

El entrenamiento de modelos grandes requiere conjuntos de datos masivos. Desde registros de conducción autónoma hasta secuenciación genómica, los datasets han alcanzado la escala de Petabytes. Mover estos datos es a menudo más lento e incierto que el cálculo en sí.

Cuellos de botella de transferencia para equipos de IA:

Problemas de Migración Cross-DC: Los clústeres de entrenamiento suelen estar en centros de datos remotos con bajo costo energético, mientras que la recolección de datos es global.
Alto Costo de Interrupción: Si una transferencia de dataset de 50TB falla a la mitad sin capacidad de reanudación, desperdicia días y deja recursos de GPU costosos ociosos.
Privacidad y Cumplimiento: Datos de entrenamiento que involucran rostros, voz o imágenes médicas son altamente sensibles. Las herramientas estándar a menudo fallan en cumplimiento (GDPR).

2. Velocidad: Alimentando Clústeres de Alto Rendimiento

FileBolt usa optimización basada en UDP para maximizar el uso de ancho de banda físico, igualando la velocidad de cómputo con la velocidad de datos:

Saturar Líneas Dedicadas: Ya sea en redes de 10Gbps o 100Gbps, la concurrencia multi-hilo de FileBolt eleva la utilización de ancho de banda a más del 98%.
Distribución Rápida de Modelos: Distribuya pesos de modelos LLM entrenados a nodos de inferencia globales al instante usando redes edge, acortando el ciclo de despliegue.

3. Seguridad: Salvaguardando Activos de Datos

Los datos son el foso central de las empresas de IA. Proveemos encriptación y control de enlace completo para prevenir fugas de datasets y parámetros de modelos.

Encriptación de Extremo a Extremo: Los datos se encriptan antes de salir del punto de recolección y se desencriptan solo al llegar al servidor de entrenamiento.
Auditoría de Acceso: (Función Enterprise) Registros detallados de IPs, marcas de tiempo y volúmenes de descarga para cada acceso a datasets, asegurando trazabilidad.

4. Experiencia: Diseñado para Científicos de Datos

Simplifique MLOps, permitiendo a los ingenieros de datos enfocarse en algoritmos en lugar de transferencia de archivos:

Soporte de Estructura de Directorios: Transfiera directamente estructuras de carpetas con millones de archivos de anotación e imágenes pequeñas sin comprimir y descomprimir.
Integración Automatizada: Active tareas de transferencia vía API para lograr un ciclo cerrado desde limpieza de datos y transferencia hasta entrenamiento de modelos.