Solutions d'IA et d'apprentissage automatique
La puissance de calcul ne doit pas rester inactive en attendant des données.
Dans l’IA et l’apprentissage automatique à grande échelle, les données sont un carburant. Qu'il s'agisse d'agréger des données brutes à l'échelle du pétaoctet vers des centres de calcul ou de distribuer des pondérations de modèles entraînés en périphérie, FileBolt fait le pont entre les silos de données, garantissant que les clusters GPU fonctionnent à pleine capacité.
1. Le défi : la gravité des données
L’entraînement de grands modèles nécessite des jeux de données massifs. Des journaux de conduite autonome au séquençage génomique, les jeux de données ont atteint l’échelle du pétaoctet. Le déplacement de ces données est souvent plus lent et plus incertain que le calcul lui-même.
Les équipes d’IA sont confrontées à des goulots d’étranglement majeurs en matière de transfert :
- Problèmes de migration entre centres de données : Les clusters d'entraînement se trouvent souvent dans des centres de données distants où l'énergie coûte peu, tandis que la collecte de données est mondiale. L'envoi massif de données entre régions souffre d’une faible utilisation de la bande passante.
- Coût élevé d’une interruption : Si le transfert d’un jeu de données de 50 To échoue à mi-chemin sans capacité de reprise, cela fait perdre des jours et laisse inutilisées des ressources GPU coûteuses.
- Confidentialité et conformité : Les données d'entraînement impliquant des visages, des voix ou des images médicales sont très sensibles. Les outils standards ne répondent souvent pas aux exigences de conformité telles que le RGPD.
2. Vitesse : alimenter les clusters hautes performances
FileBolt utilise l'optimisation basée sur UDP pour maximiser l'utilisation de la bande passante physique, en faisant correspondre la vitesse de calcul à la vitesse des données :
- Saturer les lignes louées : Que ce soit sur des réseaux 10 Gbit/s ou 100 Gbit/s, la concurrence multithread de FileBolt élève l'utilisation de la bande passante à plus de 98 %.
- Distribution rapide des modèles : Distribuez instantanément les pondérations de LLM entraînés vers des nœuds d'inférence mondiaux grâce aux réseaux edge, ce qui raccourcit le cycle de déploiement des modèles.
3. Sécurité : sauvegarde des actifs de données
Les données constituent le principal avantage concurrentiel des entreprises d’IA. Nous fournissons un chiffrement et un contrôle sur toute la chaîne pour éviter les fuites de jeux de données essentiels et de paramètres de modèles.
- Chiffrement de bout en bout : Les données sont chiffrées avant de quitter le point de collecte et déchiffrées uniquement lorsqu'elles atteignent le serveur d'entraînement. Les nœuds de transit ne peuvent pas consulter le contenu.
- Audit d'accès : (Fonctionnalité Entreprise) Journaux détaillés des adresses IP, des horodatages et des volumes de téléchargement pour chaque accès à un jeu de données, garantissant la traçabilité et répondant aux audits de conformité.
4. Expérience : conçue pour les data scientists
Simplifiez les MLOps en permettant aux ingénieurs de données de se concentrer sur les algorithmes plutôt que sur le transfert de fichiers :
- Prise en charge de la structure de répertoire : Transférez directement des structures de dossiers contenant des millions de fichiers d'annotations et de petites images sans compression et décompression fastidieuses.
- Intégration automatisée : Déclenchez des tâches de transfert via l'API pour réaliser une boucle fermée depuis le nettoyage et le transfert des données jusqu'à l'entraînement du modèle.