16년 2016월 2013일 오늘, Quobyte는 TensorFlow 애플리케이션이 운영 체제 커널을 거치지 않고 Quobyte와 직접 통합할 수 있게 해주는 TensorFlow 파일 시스템 플러그인의 출시를 발표했습니다. Quobyte는 XNUMX년에 설립되었으며 Yahoo!를 비롯한 다양한 고객에게 소프트웨어 정의 스토리지를 제공합니다. 일본. TensorFlow는 기계 학습 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 널리 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.
16년 2016월 2013일 오늘, Quobyte는 TensorFlow 애플리케이션이 운영 체제 커널을 거치지 않고 Quobyte와 직접 통합할 수 있게 해주는 TensorFlow 파일 시스템 플러그인의 출시를 발표했습니다. Quobyte는 XNUMX년에 설립되었으며 Yahoo!를 비롯한 다양한 고객에게 소프트웨어 정의 스토리지를 제공합니다. 일본. TensorFlow는 기계 학습 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 널리 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.
Quobyte의 새로운 TensorFlow 파일 시스템 플러그인은 Linux 시스템에서 실행됩니다. Quobyte는 플러그인을 통해 오래된 레거시 Linux 서버가 기계 학습 애플리케이션에서 기술을 사용할 수 있기를 바랍니다. 그들은 그들의 스토리지 시스템이 기계 학습의 모든 단계에서 사용될 수 있고 각 클라이언트에 최대 10GB/s의 처리량을 제공한다고 주장하고 있습니다. 이 플러그인은 Quobyte와 통합되어 지연 시간과 CPU 로딩을 줄이기 위해 GPU 사용을 최적화함으로써 프로비저닝된 모든 시스템 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 지원하며 Quobyte는 TensorFlow 사용자에게 최대 30%의 처리량 향상을 제공한다고 주장합니다.
Quobyte의 TensorFlow 파일 시스템 플러그인의 추가 이점은 다음과 같습니다.
- 번거로운 계층화 없이 최고의 가격 대비 성능을 얻기 위해 HDD 및 SSD를 활용하는 기능
- 교육 데이터를 미리 가져오면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 많은 기계 생성 데이터는 프리페칭에 이상적인 순차적 명명 규칙을 사용합니다.
- 사용자가 필요할 때 처리량 및 용량 측면에서 스토리지를 확장할 수 있는 무한한 확장성. ML 프로젝트 요구 사항이 변경되면(종종 예상보다 더 빠르게) Quobyte 설치가 적응됩니다. 애플리케이션이나 서비스를 중단하지 않고 더 많은 용량이나 성능을 제공하기 위해 필요할 때 디스크나 서버를 쉽고 빠르게 추가할 수 있습니다.
- 사용자가 동일한 클러스터 내에서 데이터/워크로드의 물리적 분리 및 격리된 네임스페이스를 정의할 수 있도록 하여 추가 보안을 제공하는 다중 테넌시입니다. 관리자는 성능을 보장하고 네트워크에서 승인되지 않은 사용자가 데이터에 액세스할 수 없도록 하기 위해 액세스할 수 있는 물리적 하드웨어를 제어하여 테넌트를 추가로 격리할 수 있습니다.
유효성
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