WEKA သည် AI စက်ရုံဖြန့်ကျက်မှုများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော enterprise-focused, composable infrastructure တစ်ခုဖြစ်သည့် ၎င်း၏ NeuralMesh AI Data Platform ကို ယေဘုယျရရှိနိုင်ကြောင်း ကြေညာခဲ့သည်။ NVIDIA AI Data Platform reference architecture ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော NeuralMesh AIDP သည် ကြီးမားသော AI application များအတွက် ဖြန့်ကျက်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်တင်ရန် အဓိကထား၍ production environments များသို့ AI-ready data ပို့ဆောင်ပေးသည့် integrated stack တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဤပလက်ဖောင်းသည် Enterprise AI လက်ခံကျင့်သုံးမှုတွင် စဉ်ဆက်မပြတ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုကို ပစ်မှတ်ထားသည်။ အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် proof-of-concept ပရောဂျက်များကို ပြီးမြောက်အောင်လုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင်၊ ထိုအကောင်အထည်ဖော်မှုများကို ထုတ်လုပ်မှုသို့ ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံ၊ စွမ်းဆောင်ရည် တသမတ်တည်းရှိမှုနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုရှုပ်ထွေးမှုတို့တွင် ကန့်သတ်ချက်များကို မကြာခဏ ဖော်ထုတ်လေ့ရှိသည်။ NeuralMesh ကို အစောပိုင်းအဆင့် စမ်းသပ်ချက်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် အလုပ်ပမာဏ နှစ်မျိုးလုံးအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော စုစည်းထားသော ဒေတာပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဤအကူးအပြောင်းကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဗိသုကာပညာနှင့်ဒီဇိုင်း
NeuralMesh ကို ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကျော် AI-native storage ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး မူပိုင်ခွင့် ၁၇၀ ကျော် ပါဝင်သည်။ ဤပလက်ဖောင်းကို စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ခံနိုင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် exabyte-class ပတ်ဝန်းကျင်များသို့ ထိရောက်စွာ တိုးချဲ့နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ WEKA သည် NeuralMesh ကို ဖြန့်ကျက်မှုများ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ အထူးသဖြင့် ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ပုံစံများနှင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်း တိုးတက်လာသည့် ဖြန့်ဝေထားသော AI ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် တိုးတက်လာသည့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသည့် စနစ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။
ပလက်ဖောင်း၏ အဓိကအချက်မှာ WEKA ၏ Augmented Memory Grid ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် GPU မှတ်ဉာဏ်ကို externalization လုပ်ခြင်းနှင့် inference context ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းဖြင့် တိုးချဲ့ပေးသည်။ ဤဗိသုကာလက်ရာသည် မလိုအပ်သော တွက်ချက်မှုကို လျှော့ချခြင်းနှင့် session များတစ်လျှောက် context ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းဖြင့် GPU အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုအသုံးချနိုင်စေပါသည်။ inference workloads များတွင်၊ ကုမ္ပဏီသည် ရိုးရာသိုလှောင်မှုနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက GPU တစ်ခုလျှင် tokens ၆.၅ ဆအထိ ပိုမိုအစီရင်ခံပြီး ကြီးမားသော context window များနှင့် concurrent workloads များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထင်ဟပ်စေသည်။
NVIDIA AI အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း
NeuralMesh AIDP သည် NVIDIA ၏ AI Data Platform နှင့် ပေါင်းစပ်ထားပြီး GPU၊ ကွန်ရက်နှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများနှင့် တင်းကျပ်စွာပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။ ဤပလက်ဖောင်းကို ထုတ်လုပ်မှုအေးဂျင့် AI စနစ်များအတွက် အရေးကြီးသော စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာပိုက်လိုင်းများနှင့် persistent inference context ကို ပံ့ပိုးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ NVIDIA သည် inference workloads များ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ တည်ငြိမ်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် persistent context layer ၏ အရေးပါမှုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
ဒီဖြေရှင်းချက်ကို NVIDIA RTX 6000 PRO နဲ့ RTX 4500 PRO Server Edition GPU တွေနဲ့ အတည်ပြုထားတဲ့ configuration တွေအပြင် Red Hat၊ Spectro Cloud နဲ့ Supermicro လိုမျိုး ရောင်းချသူတွေဆီက ecosystem integration တွေ ပါဝင်တဲ့ pre-integrated platform အနေနဲ့ ရရှိနိုင်ပါတယ် ။ ဒီ appliance-style delivery model က deployment complexity ကို လျှော့ချပေးပြီး production အတွက် အချိန်ကို မြန်ဆန်စေပါတယ်။
AI စက်ရုံ စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ခြင်း
WEKA သည် NeuralMesh AIDP ကို AI စက်ရုံများအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် နေရာချထားပြီး ဒေတာထည့်သွင်းခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်းတို့သည် စဉ်ဆက်မပြတ် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော workflow များအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤပတ်ဝန်းကျင်များသည် raw storage capacity ထက်ပို၍ လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ရေရှည်တည်တံ့သော ဒေတာရွေ့လျားမှု၊ context persistence နှင့် load အောက်ရှိ ခန့်မှန်းနိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်တို့အပေါ် မူတည်ပါသည်။
NeuralMesh ကို သိုလှောင်မှုနှင့် တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်များအကြား စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာကွင်းဆက်တစ်ခုကို ဖွင့်ပေးခြင်းဖြင့် ဤလိုအပ်ချက်များကို ပံ့ပိုးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ခြင်း၊ အသေးစိတ်ချိန်ညှိခြင်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်းအပါအဝင် dynamic, multi-stage AI pipelines များကို ပံ့ပိုးပေးနေစဉ်တွင် အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် GPU အသုံးပြုမှုမြင့်မားမှုကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေပါသည်။
ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော AI လုပ်ငန်းဝန်များ
ယင်းပလက်ဖောင်းတွင် AI အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော ပိုက်လိုင်းများ ပါဝင်ပြီး အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော ပေါင်းစည်းမှုမရှိဘဲ ဘုံအလုပ်များကို ဖြန့်ကျက်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် semantic search၊ ဗီဒီယိုရှာဖွေမှုနှင့် summarization၊ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် AlphaFold workflows နှင့် agentic retrieval-augmented generation use cases များ ပါဝင်သည်။
ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် NeuralMesh ကို ကဏ္ဍများစွာတွင် အသုံးချလျက်ရှိသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဇီဝသိပ္ပံများတွင် လူနာအုပ်စုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် cryo-electron microscopy dataset များကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းကဲ့သို့သော ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုများတွင် ၎င်းသည် ဈေးကွက်အချက်ပြမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာဗဟုသုတများကို လုံခြုံစွာဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ အစိုးရကဏ္ဍဖြန့်ကျက်မှုများသည် ဆက်စပ်ခြိမ်းခြောက်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်သက်သေအထောက်အထားပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်သည်။ ရိုဘော့တစ်နှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI တွင် ပလက်ဖောင်းသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းကြားအချိန်ကို လျှော့ချပေးပြီး စနစ်တုံ့ပြန်မှုနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုစက်ဝန်းများကို တိုးတက်စေသည်။
အသုံးပြုနိုင်မှု
NeuralMesh AI Data Platform ကို ပစ္စည်းကိရိယာပုံစံ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအဖြစ် ချက်ချင်းရရှိနိုင်ပါသည်။
အမေဇုံ