Solutions IA et Machine Learning
La puissance de calcul ne devrait pas être inactive en attendant les données.
En IA et apprentissage automatique à grande échelle, les données sont le carburant. Qu\'il s\'agisse d\'agréger des données brutes à l\'échelle du PB vers des centres de calcul ou de distribuer des poids de modèles entraînés vers la périphérie (edge), FileBolt connecte les silos de données, assurant que les clusters de GPU fonctionnent à pleine capacité.
1. Le Défi : La Gravité des Données
L\'entraînement de grands modèles nécessite des ensembles de données massifs. Des journaux de conduite autonome au séquençage génomique, les datasets ont atteint l\'échelle du pétaoctet. Déplacer ces données est souvent plus lent et incertain que le calcul lui-même.
Goulots d\'étranglement de transfert pour les équipes IA :
- Problèmes de Migration Inter-DC : Les clusters d\'entraînement sont souvent dans des centres de données distants à faible coût énergétique, tandis que la collecte de données est mondiale.
- Coût Élevé d\'Interruption : Si un transfert de dataset de 50 To échoue à mi-chemin sans capacité de reprise, cela gaspille des jours et laisse des ressources GPU coûteuses inactives.
- Confidentialité et Conformité : Les données d\'entraînement impliquant des visages, des voix ou des images médicales sont hautement sensibles. Les outils standard échouent souvent en matière de conformité (RGPD).
2. Vitesse : Alimenter les Clusters Haute Performance
FileBolt utilise une optimisation basée sur UDP pour maximiser l\'utilisation de la bande passante physique, égalant la vitesse de calcul avec la vitesse des données :
- Saturer les Lignes Dédiées : Que ce soit sur des réseaux de 10 Gbps ou 100 Gbps, la concurrence multi-thread de FileBolt élève l\'utilisation de la bande passante à plus de 98 %.
- Distribution Rapide de Modèles : Distribuez des poids de modèles LLM entraînés vers des nœuds d\'inférence mondiaux instantanément en utilisant des réseaux edge, raccourcissant le cycle de déploiement.
3. Sécurité : Sauvegarder les Actifs de Données
Les données sont le fossé central des entreprises d\'IA. Nous fournissons un chiffrement et un contrôle de lien complet pour prévenir les fuites de datasets et de paramètres de modèles.
- Chiffrement de Bout en Bout : Les données sont chiffrées avant de quitter le point de collecte et déchiffrées uniquement à l\'arrivée sur le serveur d\'entraînement.
- Audit d\'Accès : (Fonction Enterprise) Journaux détaillés des IP, horodatages et volumes de téléchargement pour chaque accès aux datasets, assurant la traçabilité.
4. Expérience : Conçu pour les Data Scientists
Simplifiez le MLOps, permettant aux ingénieurs de données de se concentrer sur les algorithmes plutôt que sur le transfert de fichiers :
- Support de Structure de Répertoire : Transférez directement des structures de dossiers avec des millions de fichiers d\'annotation et de petites images sans compression et décompression.
- Intégration Automatisée : Déclenchez des tâches de transfert via API pour réaliser un cycle fermé du nettoyage des données et transfert jusqu\'à l\'entraînement des modèles.