A NetApp, empresa global de infraestrutura de dados inteligentes, revelou nesta terça-feira (24/9) sua visão avançada de dados de IA generativa e soluções integradas de ponta a ponta que combinam o software de IA da Nvidia e a computação acelerada com a infraestrutura de dados inteligente da NetApp para Geração Aumentada de Recuperação (RAG) corporativa para impulsionar o futuro dos aplicativos de IA generativa.
Isso trará novos recursos para o sistema operacional de armazenamento unificado NetApp Ontap que pode aproveitar um novo Namespace de metadados globais da NetApp para unificar armazenamentos de dados para dezenas de milhares de empresas que confiam na NetApp para sua infraestrutura de dados. Ele abre exabytes de dados corporativos armazenados em Nuvens e infraestrutura local para impulsionar os recursos RAG que podem colocar todo o patrimônio de dados das empresas para funcionar, acelerando os aplicativos de IA de última geração.
A solução reúne a arquitetura comprovada do NetApp AIPod com o NetApp Ontap e o plano de controle unificado NetApp BlueXP, com Nvidia NeMo Retriever e Microsserviços NIM, que fazem parte do Nvidia AI Enterprise plataforma de software.
“Para potencializar aplicativos de IA e impulsionar o progresso transformador de seus negócios, as empresas devem liberar o potencial de seus dados”, disse Harv Bhela, diretor de Produtos da NetApp. “A combinação do mecanismo de gerenciamento de dados da NetApp e do software de IA da Nvidia permite que os aplicativos de IA acessem e aproveitem com segurança grandes quantidades de dados, abrindo caminho para uma IA inteligente que enfrenta desafios complexos de negócios e alimenta a inovação”, comentou.
“Os dados são fundamentais para a evolução da IA generativa”, disse Manuvir Das, vice-presidente de Computação Empresarial da Nvidia. “Ao combinar o software de IA da Nvidia e a computação acelerada com a infraestrutura de dados inteligente da NetApp, as empresas podem transformar seus dados em conhecimento, e os agentes de IA podem transformar esse conhecimento em ação”, airmou.
Novos recursos
Com os novos recursos de IA da NetApp integrados ao NetApp AIPod – certificado para Nvidia DGX BasePOD infraestrutura e Nvidia OVX e gerenciados por meio do BlueXP, os clientes da NetApp poderão descobrir, pesquisar e selecionar facilmente dados no local e na Nuvem pública com base em um conjunto de critérios, respeitando os critérios de governança baseados em políticas existentes.
Depois que a coleta de dados for estabelecida por meio do NetApp BlueXP, ela poderá ser conectada dinamicamente ao Nvidia NeMo Retriever, onde o conjunto de dados será processado e vetorizado para ser acessível para implementações corporativas de GenAI com controles de acesso apropriados e proteções de privacidade. Isso cria a base para um volante de IA generativa para alimentar aplicativos de IA agenciais de última geração que podem acessar dados de forma autônoma e segura para concluir uma ampla gama de tarefas para dar suporte ao atendimento ao cliente, operações comerciais, serviços financeiros e muito mais.
A integração de ponta a ponta desbloqueia dados corporativos para IA e adota uma abordagem responsável, preservando as proteções de segurança e políticas em todo o ciclo de vida dos dados e modelos de IA. Essa integração foi referenciada pela primeira vez como uma prova de conceito mostrada por Huang em seu discurso de abertura do Nvidia GTC 2024. Essa integração GenAI segura e compatível estará disponível para os clientes experimentarem no NetApp Insight hoje e deve ser lançada como uma prévia da tecnologia para os clientes ainda este ano.
A NetApp também iniciou o processo de certificação Nvidia do armazenamento NetApp Ontap na plataforma AFF A90 com Nvidia DGX SuperPOD, que permitirá que as organizações aproveitem os recursos de gerenciamento de dados líderes do setor para seus maiores projetos de IA. Essa certificação complementará e se baseará na certificação existente da NetApp Ontap com o Nvidia DGX BasePOD. O NetApp Ontap aborda os desafios de gerenciamento de dados para grandes modelos de linguagem, eliminando a necessidade de comprometer o gerenciamento de dados para cargas de trabalho de treinamento de IA.
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Campo digitalizado: sustentabilidade e eficiência
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