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Da Marvell nuove architetture per controller SSD dotate di Intelligenza Artificiale


MARV-PR18-420x300 Da Marvell nuove architetture per controller SSD dotate di Intelligenza Artificiale

I significativi vantaggi della tecnologia di apprendimento automatico applicata all’interno di SSD e acceleratori di storage, si estendono ai data center e agli edge-point con un incremento delle prestazioni e una riduzione dei costi.

Durante il recente Flash Memory Summit di Santa Clara (USA), Marvell ha dimostrato come è possibile fornire capacità di intelligenza artificiale a una vasta gamma di prodotti industriali incorporando la tecnologia NVDLA (Deep Learning Accelerator) di  NVIDIA nella sua famiglia di controller per SSD utilizzati principalmente nei data center.

L’architettura del controller AI SSD di Marvell ha evidenziato il modo in cui l’apprendimento automatico può aiutare le applicazioni ad accelerare, pur con una limitata larghezza di banda della rete e nessuna elaborazione da parte della CPU host, offrendo una significativa riduzione del costo totale di sistema. Si prevede che tale architettura sarà alla base di una nuova era di soluzioni SSD di storage in aree quali cloud e edge data center, automotive, industriale, networking, monitoraggio ambientale, servizi bancari e altri ancora.

I grandi sistemi di analisi dei dati richiedono enormi quantità di informazioni da elaborare per ottenere informazioni utili. Per eseguire questa elaborazione in modo efficiente ed efficace è richiesto il tagging dei metadati. Le soluzioni di archiviazione devono diventare più intelligenti per consentire la generazione di questi metadati negli end-point di storage, al fine di aiutare ad ottimizzare l’efficienza generale, migliorando nel contempo la user experience e la produttività aziendale.

Aggiungendo NVDLA ai suoi controller, Marvell sta portando l’inferenza di deep learning ai sistemi SSD, migliorando l’efficienza, riducendo il consumo energetico, massimizzando la scalabilità e ottimizzando la distribuzione delle risorse. Anche i set di dati su larga scala possono essere pienamente supportati, contenendo gli investimenti hardware e le spese operative. La scalabilità di questa soluzione consente alle aziende e ai fornitori di servizi cloud di aggiungere maggiori offerte e funzionalità ai loro portafogli di prodotti sfruttando le tecnologie IA. Questa architettura programmabile consente anche di aggiornare rapidamente i modelli AI, in modo che i nuovi casi d’uso possano essere affrontati non appena emergono.

Man mano che una quantità sempre maggiore di dati viene generata agli edge e dagli end point, è fondamentale sviluppare nuove soluzioni di architettura end-to-end per aumentare la produttività generale, affrontando al contempo i punti critici del tempo di risposta dell’applicazione e il costo totale di sistema“, ha affermato Nigel Alvares, VP of SSD and Data Center Storage Products, Marvell. “La nostra soluzione di architettura proof-of-concept del controller AI SSD che sfrutta la tecnologia NVDLA di NVIDIA offre ai nostri clienti e partner un framework per collaborare e sviluppare la prossima generazione di soluzioni di architettura di infrastrutture SSD e client-cloud necessarie per abilitare e fornire le soluzioni del futuro“.

È l’accesso ai dati che alimenterà l’analisi dei big data“, ha aggiunto Noam Mizrahi, VP of Technology & Architecture, Marvell. “I sistemi dovranno essere in grado di analizzare grandi quantità di dati – di diversi tipi e da diverse posizioni. La corretta generazione di metadati per rappresentare tutti questi dati sarà fondamentale per un’elaborazione efficiente. La tecnologia AI in esecuzione sul dispositivo di archiviazione può essere utilizzata per generare efficacemente questi metadati, preparandoli per ulteriori analisi da parte di livelli di elaborazione più elevati. La nostra soluzione proof-of-concept del controller AI SSD avanzato crea un nuovo paradigma per un utilizzo più efficiente delle risorse di sistema disponibili, con il risultato di un’archiviazione scalabile ed economica dei dati per tutti i tipi di attività di apprendimento automatico“.

NVIDIA e Marvell condividono gli obiettivi di rendere l’intelligenza artificiale più accessibile e la creazione di nuove entusiasmanti soluzioni basate su questa tecnologia“, ha affermato Deepu Talla, VP e General Manager of Autonomous Machines di NVIDIA. “La nostra architettura NVDLA aperta, basata sulla tecnologia Xavier avanzata, raggiunge questo risultato offrendo ai partner capacità di apprendimento approfondite e all’avanguardia.”

www.marvell.com

 

 

 

Arsenio Spadoni

Journalist, ElettronicaIn Publisher & Founder, Futura Elettronica Founder,

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