Soluzioni per IA e Machine Learning

La potenza di calcolo non dovrebbe restare inattiva in attesa dei dati.
Nell'IA e machine learning su larga scala, i dati sono carburante. Che si tratti di aggregare dati grezzi su scala PB verso centri di calcolo o distribuire pesi di modelli addestrati all'edge, FileBolt collega i silos di dati, assicurando che i cluster GPU funzionino a piena capacità.

1. La Sfida: Gravità dei Dati

L'addestramento di grandi modelli richiede dataset massicci. Dai log di guida autonoma al sequenziamento genomico, i dataset hanno raggiunto la scala dei Petabyte. Spostare questi dati è spesso più lento e incerto del calcolo stesso.

Colli di bottiglia di trasferimento per team IA:

Problemi di Migrazione Cross-DC: I cluster di addestramento sono spesso in data center remoti a basso costo energetico, mentre la raccolta dati è globale.
Alto Costo di Interruzione: Se un trasferimento di dataset da 50TB fallisce a metà senza capacità di ripresa, spreca giorni e lascia costose risorse GPU inattive.
Privacy e Conformità: Dati di training che coinvolgono volti, voce o immagini mediche sono altamente sensibili. Gli strumenti standard spesso falliscono nella conformità (GDPR).

2. Velocità: Alimentare Cluster ad Alte Prestazioni

FileBolt usa ottimizzazione basata su UDP per massimizzare l'uso della larghezza di banda fisica, eguagliando velocità di calcolo e dati:

Saturare Linee Dedicate: Che sia su reti 10Gbps o 100Gbps, la concorrenza multi-thread di FileBolt eleva l'utilizzo della banda a oltre il 98%.
Distribuzione Rapida Modelli: Distribuisci pesi di modelli LLM addestrati a nodi di inferenza globali istantaneamente usando reti edge, accorciando il ciclo di deploy.

3. Sicurezza: Salvaguardare Asset Dati

I dati sono il fossato centrale delle aziende IA. Forniamo crittografia e controllo di collegamento completo per prevenire fughe di dataset e parametri modelli.

Crittografia End-to-End: I dati sono crittografati prima di uscire dal punto di raccolta e decrittati solo all'arrivo sul server di addestramento.
Audit di Accesso: (Funzione Enterprise) Registri dettagliati di IP, timestamp e volumi di download per ogni accesso ai dataset, assicurando tracciabilità.

4. Esperienza: Progettato per Data Scientist

Semplifica MLOps, permettendo agli ingegneri dei dati di concentrarsi sugli algoritmi invece che sul trasferimento file:

Supporto Struttura Directory: Trasferisci direttamente strutture di cartelle con milioni di file di annotazione e piccole immagini senza comprimere e decomprimere.
Integrazione Automatizzata: Attiva task di trasferimento via API per ottenere un ciclo chiuso dalla pulizia dati e trasferimento all'addestramento modelli.