AI 部署的成功依靠速度、数据和规模。因此，NVIDIA 正在扩展 NVIDIA 认证系统，现在已将企业存储纳入其中，旨在通过加速计算、网络、软件和存储，助力企业更高效地部署 AI 工厂。
在企业构建 AI 工厂的过程中，获取高质量数据对于确保 AI 模型的卓越性能和可靠性至关重要。在 NVIDIA GTC 全球 AI 大会上，NVIDIA 推出了全新的 NVIDIA 认证存储计划，该计划旨在验证企业存储系统，以确认其满足 AI 和高性能计算工作负载对性能和可扩展性数据的严格要求。
众多领先的企业数据平台和存储提供商已加入该计划，为企业提供值得信赖的选择，包括 DDN、戴尔科技、慧与、Hitachi Vantara、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、VAST Data 和 WEKA。
为新型企业基础设施构建模块
在 GTC 上，NVIDIA 还发布了 NVIDIA AI 数据平台，这是一项可自定义的参考设计，旨在打造新型企业基础设施，以满足代理式 AI 工作负载的严苛要求。
对于基于 NVIDIA AI 数据平台开发代理式 AI 基础设施解决方案的合作伙伴而言，获得 NVIDIA 认证存储资质是必要条件。这些获得认证的存储合作伙伴将与 NVIDIA 合作，为企业提供定制化的 AI 数据平台，使其能够利用企业数据来推理和响应复杂的查询。
NVIDIA 认证计划开始于四年多前，是业内首个专注于优化 AI 系统的性能、可管理性和可扩展性的认证计划。每一个 NVIDIA 认证系统都经过了严格测试和验证，以确保其能够提供企业级的 AI 性能。
目前，已有 50 多家合作伙伴提供了 500 多个 NVIDIA 认证系统，为企业提供针对性能进行了优化的多样化的系统来运行加速计算工作负载，从而帮助企业缩短部署时间、降低成本并减少复杂性。
NVIDIA 企业参考架构 (RAs) 于去年秋季推出，旨在为合作伙伴提供 AI 基础设施最佳实践和配置指南，助力其部署 NVIDIA 认证服务器、NVIDIA Spectrum-X 网络平台和 NVIDIA AI Enterprise 软件。
全球领先的系统供应商提供的基于 NVIDIA 企业参考架构的解决方案，能够缩短企业部署 AI 的时间、降低成本并减少复杂性。目前，NVIDIA 企业参考架构已适配广泛的 NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Blackwell 平台，包括 NVIDIA HGX B200 系统和全新的 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版。
这些 NVIDIA 技术和合作伙伴解决方案构成了企业 AI 工厂的构建模块，代表了支持大规模高性能 AI 部署的新型企业基础设施。
企业 AI 需要可扩展的存储
随着 AI 创新和应用的发展加快，安全可靠地访问高质量企业数据的重要性尤其凸显。数据是 AI 工厂的燃料。据 IDC 预测，到 2028 年，企业数据创建量将达到每年 317 ZB*。因此，AI 工作负载要求存储架构能够处理海量的、非结构化和多模态的数据集。
NVIDIA 扩展存储认证计划，旨在满足这种需求，并帮助企业利用高性能、可靠的数据存储解决方案来构建 AI 工厂。该计划不仅包括性能测试，还能验证合作伙伴存储系统是否遵循设计最佳实践，以提升企业 AI 工作负载的性能和可扩展性。
NVIDIA 认证存储将被纳入 NVIDIA 企业参考架构，通过全球系统合作伙伴提供的全栈解决方案，为 AI 工厂部署提供企业级数据存储。
适配各类部署场景的认证存储
该认证基于当前的 NVIDIA DGX 系统和 NVIDIA 云合作伙伴（NCP）存储计划，进一步拓展了 AI 基础设施的数据生态系统。
这些存储认证计划与相应的部署模型和架构紧密适配：
- NVIDIA DGX BasePOD 和 DGX SuperPOD 存储认证，专为使用 NVIDIA DGX 系统的企业 AI 工厂部署而设计。
- NCP 存储认证，专为云服务提供商的大规模 NCP 参考架构 AI 工厂部署而设计。
- NVIDIA 认证存储，基于 NVIDIA 企业参考架构指南，专为企业 AI 工厂部署而设计，使用全球合作伙伴提供的 NVIDIA 认证服务器。
借助这一框架，从超大规模云服务提供商到各类企业，不同规模的组织都能够构建 AI 工厂，以用于处理海量数据、更快地训练模型并获得更准确、可靠的 AI 成果。
详细了解 NVIDIA 认证系统如何实现无缝的高速性能，欢迎参加 GTC 大会上的相关会议：
*数据来源：国际数据公司 (IDC)，《全球 IDC 数据预测：2024 – 2028 年》：AI 无处不在，但数据增长需要时间，文档编号 US52076224，2024 年 5 月