Soluzioni per IA e machine learning

1. La sfida: la gravità dei dati

L'addestramento di modelli di grandi dimensioni richiede set di dati enormi. Dai registri di guida autonoma al sequenziamento genomico, i set di dati hanno raggiunto la scala del petabyte. Spostare questi dati è spesso più lento e più incerto del calcolo stesso.

I team di IA devono affrontare importanti colli di bottiglia nei trasferimenti:

• Problemi di migrazione tra data center: I cluster di addestramento si trovano spesso in data center remoti con bassi costi energetici, mentre la raccolta dei dati è globale. Caricare enormi quantità di dati da una regione all'altra comporta un basso utilizzo della larghezza di banda.
• Alto costo delle interruzioni: Se il trasferimento di un dataset da 50 TB fallisce a metà senza possibilità di ripresa, si perdono giorni e le costose risorse GPU restano inattive.
• Privacy e conformità: I dati di addestramento che coinvolgono volti, voce o immagini mediche sono altamente sensibili. Gli strumenti standard spesso non soddisfano requisiti di conformità come il GDPR.

2. Velocità: alimentare i cluster ad alte prestazioni

FileBolt usa un'ottimizzazione basata su UDP per sfruttare al massimo la larghezza di banda fisica, allineando la velocità dei dati a quella di calcolo:

• Satura le linee dedicate: Sia su reti da 10 Gbps sia da 100 Gbps, la concorrenza multi-thread di FileBolt porta l'utilizzo della larghezza di banda oltre il 98%.
• Distribuzione rapida dei modelli: Distribuisci subito i pesi degli LLM addestrati ai nodi di inferenza globali tramite le reti edge, accorciando il ciclo di rilascio dei modelli.

3. Sicurezza: proteggere il patrimonio di dati

I dati sono il principale vantaggio competitivo delle aziende di IA. Offriamo crittografia e controllo su tutto il percorso per prevenire la fuga dei dataset fondamentali e dei parametri dei modelli.

• Crittografia end-to-end: I dati vengono crittografati prima di lasciare il punto di raccolta e decrittografati solo quando raggiungono il server di addestramento. I nodi di transito non possono vederne il contenuto.
• Audit degli accessi: (Funzione Enterprise) Registri dettagliati di IP, timestamp e volumi di download per ogni accesso a un dataset, per garantire la tracciabilità e superare gli audit di conformità.

4. Esperienza: pensata per i data scientist

Semplifica gli MLOps, permettendo ai data engineer di concentrarsi sugli algoritmi anziché sul trasferimento dei file:

• Supporto delle strutture di directory: Trasferisci direttamente strutture di cartelle con milioni di file di annotazioni e piccole immagini, senza lunghe operazioni di compressione e decompressione.
• Integrazione automatizzata: Avvia i trasferimenti tramite API per ottenere un ciclo chiuso: dalla pulizia dei dati al trasferimento, fino all'addestramento del modello.