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Como SSDs IOWAY estão revolucionando o desempenho de aplicações de IA

Como SSDs IOWAY estão revolucionando o desempenho de aplicações de IA

A era da inteligência artificial impõe demandas cada vez maiores sobre infraestrutura de dados: quanto mais complexos os modelos, maior o volume de informações a ser processado, armazenado e transmitido. Em muitos projetos, a velocidade de armazenamento se tornou o principal gargalo, levando a atrasos em treinamentos, inferências mais lentas e custos operacionais elevados. É nesse contexto que assumimos o compromisso de oferecer soluções de ponta: os SSDs IOWAY.

Por que o armazenamento importa para IA

Modelos de Machine Learning e Deep Learning dependem de fluxos intensivos de leitura e escrita em disco. Durante o pré-processamento, large datasets são carregados e transformados; no treino, batches de imagens, textos ou sinais biométricos consomem dados em alta frequência; na inferência, múltiplas solicitações simultâneas exigem I/O consistente e de baixa latência. Em datacenters tradicionais, discos mecânicos (HDDs) chegam a oferecer apenas centenas de IOPS, enquanto um SSD NVMe moderno atinge centenas de milhares — um divisor de águas para pipeline de IA.

O diferencial das soluções IOWAY

Desenvolvemos nossos SSDs com foco em três pilares: performance, confiabilidade e eficiência energética.

  1. Performance NVMe Gen4
    • Transferência sequencial de até 7 GB/s, ideal para carregar large datasets em memória.
    • IOPS aleatórios acima de 1 000 000, reduzindo significativamente o tempo de acesso a arquivos pequenos.
  2. Firmware adaptativo e monitoramento em tempo real
    • Sensores internos ajustam parâmetros de operação para manter a temperatura ideal e maximizar a vida útil do dispositivo.
    • Dashboard de monitoramento integrado, que envia alertas proativos de manutenção antes de qualquer degradação perceptível.
  3. Eficiência energética
    • Consumo até 20 % menor que SSDs Gen3, graças a controladores de baixo consumo e otimizações de wake/sleep.
    • Menos calor gerado no rack, diminuindo a carga dos sistemas de refrigeração do data center.

Resultados práticos em nossos testes de P&D

Em nossos laboratórios, simulamos um cenário típico de treinamento de redes neurais convolucionais (CNN) em imagens de alta resolução. Comparamos um array de SSDs IOWAY 2 TB contra SSDs Gen3 e HDDs empresariais:

MétricaHDD EnterpriseSSD NVMe Gen3SSD NVMe IOWAY Gen4
Latência média de leitura (ms)10,20,150,06
Throughput de inferência (images/s)1204501 350
Tempo de pré-processamento (h)510,4
  • Redução de latência em 60 % no pré-processamento, acelerando a preparação de dados de horas para minutos.
  • Ganho de throughput de até 3× durante a inferência em lote, permitindo processar maiores volumes em menos tempo.
  • Ciclo de desenvolvimento até 30 % mais curto, liberando engenheiros de dados para tarefas de alto valor.

Case de uso: IA Generativa em produção

Em parceria com um centro de pesquisa em São Paulo, implantamos nossos SSDs em um cluster destinado a grandes modelos generativos de texto e imagem. Antes, a infraestrutura baseada em Gen3 sofria com gargalos na escrita de logs de treinamento e na leitura de checkpoints. Após a migração:

  • O tempo médio de checkpoint caiu de 12 minutos para 4 minutos, reduzindo paradas no treinamento.
  • A taxa de geração de amostras em modelos de NLP dobrou, acelerando ciclos de validação.
  • A confiabilidade aumentou: nenhum desligamento inesperado por superaquecimento ou falhas de I/O foi registrado nos últimos 3 meses.

Olhando para o futuro

Na semana do Tech Summit on AI (29 de junho a 1º de julho, San Francisco), vamos compartilhar demos práticas no nosso estande e palestras sobre como maximizar clusters de IA com hardware otimizado. Convidamos você a nos visitar e conhecer de perto:

  • Demonstrações de benchmarks em tempo real;
  • Painéis de discussão sobre arquiteturas de armazenamento para IA;
  • Consultorias rápidas para seu ambiente de dados.

Pronto para liberar todo o potencial dos seus projetos de IA?
Visite nosso blog para conferir o artigo completo e baixar whitepapers com benchmarks detalhados: [Leia o artigo completo]

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