摘要：该公司表示，其技术可以最大化 GPU 利用率并实现 AI 和机器学习 (ML) 流水线的自动化。现有的数据传输和 AI/ML 基础设施部署流程常常受到存储效率低下、GPU 利用率不足、资源过度配置、系统性能不平衡、成本增加、管理复杂以及工具集成度差等问题的影响

Volumez 已更新其面向容器化应用的云端块存储配置服务，通过其数据基础设施即服务 (DIaaS) 产品来支持生成式 AI。

该公司表示，其技术可以最大化 GPU 利用率并实现 AI 和机器学习 (ML) 流水线的自动化。现有的数据传输和 AI/ML 基础设施部署流程常常受到存储效率低下、GPU 利用率不足、资源过度配置、系统性能不平衡、成本增加、管理复杂以及工具集成度差等问题的影响，这些都会消耗 AI 团队的带宽并延迟项目进度。

Volumez 的首席产品和业务官 John Blumenthal 在 1 月份硅谷举行的 IT Press Tour 会议上指出，AI/生成式 AI 工作负载需要在密集的基础设施中集中计算和存储能力。这样可以在减少硬件扩张的同时实现可持续性、成本效益和能源优化。

Volumez DIaaS 建立在对云服务提供商基础设施即服务 (IaaS) 产品的深入理解之上，旨在为 AI 工作负载创建均衡的基础设施。这包括基于声明式和组合式 NVMe/TCP 实例的存储基础设施。它使用 Linux 内置服务，且数据路径中没有存储控制器。

背景是像 AWS 和 Azure 这样的公有云出租计算和存储资源，它们并不会主动优化客户如何高效均匀地使用这些资源。Volumez 通过在公有云优化自身资源与客户需求之间的区域运营来盈利，帮助客户从性能、成本和简单运维方面优化这些资源的使用效率。

如图表所示，Volumez 为其块存储提供了比 AWS 实例更好的性价比：

它可以从数据科学家的笔记本电脑上设置 AWS 或 Azure 数据基础设施，将 Volumez 作为 PyTorch 库导入并自动计算存储基础设施需求。

Volumez 表示，MLPerf Storage 基准测试显示其基础设施表现良好。

Blumenthal 表示，AI 工作负载需要在可承受的成本下平衡高容量、高带宽和高性能，他声称 Volumez 可以做到这一点。他表示这提高了 GPU 利用率 - 减少了数据等待时间 - 从而提升了基础设施的训练和推理效率。

来源：至顶网