Primer servidor Cisco creado para cargas de trabajo AI y ML


Servidor Cisco UCS

Cisco ha presentado su primer servidor de Unified Compute System (UCS) diseñado específicamente para manejar cargas de trabajo de inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML). El servidor Cisco UCS C480 ML está diseñado específicamente para que los científicos de datos realicen AI y ML en cada etapa del ciclo de vida.

Es un conjunto de muchos componentes de alta gama. El servidor Cisco UCS C480 ML M5 es un dispositivo de 4U con los últimos procesadores Intel Xeon y 8 GPU Nvidia Tesla V100-32G con interconexiones NVLink.

La configuración de primera línea incluye dos procesadores Xeon, hasta 128 GB de RAM DDR4, 24 discos duros SATA o SSD, seis unidades SSD NVMe y cuatro tarjetas de interfaz virtual (VIC) x100G. El UCS C480 ML M5 está diseñado para funcionar con varios servidores de Cisco y sistemas HyperFlex con GPU.

Cisco dice que cubre cada etapa del ciclo de vida de AI y ML con este servidor. Esto abarca desde la recopilación y el análisis de datos hasta la preparación y capacitación de datos en el centro de datos, incluido la inferencia en tiempo real en el corazón de AI. Este servidor Cisco está diseñado para permitir que los clientes extraigan más inteligencia de sus datos y la utilicen para tomar decisiones mejores y más rápidas.

Con su nuevo DevNet AI Developer Center y DevNet Ecosystem Exchange, Cisco también brinda a los científicos y desarrolladores de datos las herramientas y los recursos para crear una nueva generación de aplicaciones.

Características del servidor Cisco UCS

El servidor Cisco UCS está diseñado para trabajar con aplicaciones en contenedores y modelos de computación en múltiples nubes para sistemas AI con conjuntos de datos almacenados en múltiples servidores y servicios.

Es totalmente compatible con soluciones AI de Cisco, que incluye Data Science Workbench de Cloudera, con marcos como TensorFlow y PyTorch, Hadoop 3.1 de Hortonworks, Apache Spark en cargas de trabajo analíticas de TensorFlow de Google y canales de datos de MapR.

Además, Cisco está trabajando con Hortonworks para validar Hadoop 3.1 en un diseño donde el servidor Cisco UCS C480 ML forma parte del clúster de big data, almacena datos en las unidades de disco C480 ML y admite contenedores Docker que ejecutan cargas de trabajo analíticas como Apache Spark y Google TensorFlow, que requieren CPUs y GPUs.

El servidor de rack Cisco UCS C480 ML M5 se basa en la cartera de sistemas UCS serie B, serie C e HyperFlex de Cisco. Estará disponible en el cuarto trimestre de 2018, junto con una gama de capacidades de soporte de AI y ML de los servicios de Cisco que abarcan análisis, aprendizaje profundo y automatización. Si te gustaría recibir más información sobre este producto, ponte en contacto con nosotros.

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