UltiHash

UltiHash: Blitzschneller Objektspeicher für KI

Was ist UltiHash? UltiHash ist eine hochleistungsfähige, S3-kompatible Objektspeicherlösung, die speziell für KI-Workloads entwickelt wurde. Es bietet sowohl serverlose als auch selbstgehostete Optionen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Hauptmerkmale:

• Blitzschnelle Leistung: Optimiert für hohen Durchsatz, wodurch sichergestellt wird, dass GPUs und TPUs mit maximaler Effizienz versorgt werden.
• S3-Kompatibilität: Nahtlose Integration in bestehende Stacks mithilfe der S3-kompatiblen API.
• Kubernetes-Nativ: Entwickelt für Teams, die KI- und datenintensive Workloads in großem Umfang ausführen.
• Deduplizierung auf binärer Ebene: Reduziert die Speicherkosten, indem doppelte Daten auf binärer Ebene erkannt und beseitigt werden.
• Serverlose Option: Keine zu verwaltenden Cluster, was die Einrichtung und Skalierung vereinfacht.
• Selbstgehostete Option: Volle Kontrolle über die Bereitstellung und Konfiguration, ideal für PB-Scale-Workloads.

Anwendungsfälle:

• Generative KI: Organisiert und ruft unstrukturierte Daten für generative Modelle ab und verarbeitet Text, Bilder, Video und Audio ohne Engpässe.
• Modelltraining: Bietet hochleistungsfähigen Objektspeicher, um die GPUs voll ausgelastet zu halten und die Speicherkosten zu senken.
• Data Lakehouse: Vereinheitlicht Analysen und KI auf einer Speicherschicht und verwaltet strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen.

Vorteile:

• Niedrigere TCO: Die integrierte Deduplizierung und Speichereffizienz senken die Kosten.
• Sicher durch Design: Zu den Funktionen gehören Erasure Coding, Zugriffskontrolle, Versionierung und SOC-2 Type II-Zertifizierung.
• Flexible Bereitstellung: Stellen Sie lokal oder in einer VPC mit nativer Kubernetes-Integration bereit.

Wie fange ich an?

Sehen Sie, was UltiHash mit einem Testcluster leisten kann. Befolgen Sie die Installationsanleitung mit Kubernetes für die lokale oder Cloud-Bereitstellung.

UltiHash ermöglicht es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, KI-Anwendungen effizient zu erstellen und zu skalieren. Es ist eine Lösung, die die I/O-Engpässe und die hohen Speicherkosten behebt, die üblicherweise mit KI-Workloads verbunden sind.