L’appliance ready-to-go
GAIA è una soluzione potente che utilizza hardware esclusivamente di fascia alta: CPU a molti core, fino a 2TB di RAM, tecnologia NVMe per i dischi e multi-GPU interconnesse alla massima velocità.
L’end-user ha la possibilità di accedere a una serie di ambienti di lavoro containerizzati, per lo sviluppo di applicazioni di Data Analytics, Machine Learning e Deep Learning che utilizzano al meglio l’hardware sottostante. GAIA supporta, inoltre, i principali framework open-source (Rapids.AI, Tensorflow, PyTorch, MXnet, HuggingFace…).
Ingegnerizzata, non assemblata
GAIA fornisce un’interfaccia interattiva multiutente semplice da usare (basata su tecnologia notebook).
É una soluzione aperta, in cui è semplice integrare i container di terze parti (Nvidia, DockerHub,…). Inoltre, grazie ad aggiornamenti e integrazioni periodiche a cura di E4 Analytics, la soluzione fornita si mantiene allo stato dell’arte per la Data Science.
L’approccio GAIA
GAIA (GPU Artificial Intelligence Appliance) è la piattaforma abilitante per carichi di lavoro di Machine Learning e Deep Learning ad alte prestazioni e scalabili.
GAIA è la soluzione disegnata dai professionisti di E4 Analytics per massimizzare la produttività dei data scientist che devono raccogliere, ripulire e trasformare i dati aziendali, implementare e testare i più avanzati algoritmi di Machine Learning e mettere in produzione i servizi necessari per fruire dei risultati dell’analisi di grandi basi di dati (Big Data) in modo da trasformarli in valore per l’azienda.
POTENTE
La componente hardware di GAIA è un super server che integra CPU fino a 64 core, RAM fino a 2 TB, storage capiente e veloce basato su tecnologia NVMe e può ospitare fino a 8 GPU interconnesse all-to-all.
CONTAINERIZZATA
Gli ambienti di lavoro sono sempre implementati attraverso immagini di container: l’end user dispone di una molteplicità di ambienti di lavoro, studiati per eseguire al meglio i diversi stage del tipico workflow della Data Science, senza alcun compromesso in termini di prestazioni.
PRONTA ALL’USO
GAIA è una soluzione pronta all’uso che integra un’interfaccia web multi-utente basata sui Jupyter Notebook, per integrare codice con testo descrittivo, formule, visualizzazione grafica e contenuti multimediali, il tutto in modalità interattiva.
A PROVA DI FUTURO
Il mondo della Data Science è in costante e rapida evoluzione. Attraverso la sottoscrizione dei servizi di E4 Analytics, lo stack software di GAIA viene periodicamente aggiornato e arricchito con le proposte più innovative provenienti dal mondo open source.
Progettata per dare il meglio: sempre
Advanced Analytics e Artificial Intelligence: sistemi di supporto alle decisioni.
Business Intelligence: comprendere cosa è accaduto nel passato.
Artificial Intelligence: fare previsioni e generare raccomandazioni per il futuro.
Con l’utilizzo di queste tecnologie i computer vengono addestrati a svolgere attività specifiche tramite l’elaborazione di grandi quantità di dati e il riconoscimento dei modelli presenti nei dati stessi. Per questo vengono utilizzate componenti altamente performanti quali server accelerator (GPU e FPGA), networking e storage ad alte prestazioni.
Scopri tutti i vantaggi
Layout della soluzione
Caratteristiche tecniche
GAIA si compone di due moduli principali: la componente di infrastruttura (Kaptain singolo nodo) che offre servizi di orchestrazione ad alte prestazioni dei container, e la componente di piattaforma (E4AI-PLATFORM) che abilita servizi e funzionalità in grado di massimizzare la produttività dei data scientist.
Kaptain singolo nodo
Kaptain singolo nodo è la soluzione Kubernetes stand-alone disegnata per carichi di lavoro intensivi dal punto di vista computazionale, che include una web UI.
E4AI-PLATFORM
E4AI-PLATFORM è lo stack software che integra le componenti necessarie per implementare l’intero workflow dell’AI.
- Identity access management system: autenticazione e gestione degli utenti con opzione 2FA
- Object Storage: servizio per lo storage ad alte prestazioni accessibile con protocollo S3
- Cloud native batch scheduler: sistema di batch scheduling per carichi di lavoro ad alta intensità computazionale
- ICE4AI: ambiente di lavoro interattivo multi-utente basato sui Jupyter Notebook
- Data Services: insieme dei servizi necessari per implementare e automatizzare AI workflows
ICE4AI
- ICE4AI è un ambiente di computing interattivo (Interactive Computing Environment) per lo sviluppo in Python e non solo, basato sulla tecnologia dei Jupyter Notebook
- ICE4AI è studiato e configurato per lavorare in ambito Data Analysis, Machine Learning e Deep Learning
- ICE4AI include diversi ambienti di lavoro: pyData XXL (supporta lo sviluppo in Python, Julia e R), Rapids.AI, PyTorch, Tensorflow, MxNet e HuggingFace
- ICE4AI può essere configurato per offrire all’end-user risorse di calcolo dedicate
- ICE4AI è facilmente integrabile con i principali container NVIDIA (NGC)
Vantaggi architetturali
HIGH PERFORMANCE APPLIANCE
GAIA è una soluzione pronta all’uso e ad alte prestazioni, per lo sviluppo, il testing ed il deployment di applicazioni di Data Analytics, Machine Learning e Deep Learning scalabili. É la soluzione ideale per estrarre valore dai dati disponibili in azienda.
VERSATILE
GAIA consente di avere online diverse versioni per ciascuno degli ambienti di lavoro integrati e garantisce all’end user la possibilità di crearne ulteriori personalizzati secondo le proprie esigenze.
OPEN SOURCE
GAIA integra esclusivamente tecnologie Open Source sviluppate presso le più rilevanti comunità attive in ambito Data Science.
SCALABILE
L’architettura di GAIA consente di rispondere a esigenze crescenti in termini di risorse di calcolo, permettendo la creazione di un cluster costituito da più GAIA in funzione di worker node.
Perché scegliere la soluzione E4
READY-TO-USE
Appliance ready-to-use dotata di Interactive Computing Environment multiutente specifici per la data science.
I diversi ambienti di lavoro inclusi sono stati integrati per massimizzare la produttività dei data scientist.
VALIDATA
Vengono eseguiti dei test di performance su tutti i nodi che compongono la soluzione, prima del rilascio al cliente. Oltre ai consueti firmware check, homogeneity check, sanity check e setup check utilizziamo ulteriori strumenti specifici per verificare che le effettive prestazioni corrispondano ai requisiti espressi dal cliente. Tra i vari test utilizzati segnaliamo HPL (High Performance Linpack) per la misura della potenza di calcolo della singola macchina in termini di FLOPs; STREAM per misurare la banda di accesso alla memoria espressa in MB/s; IOzone per misurare la velocità di accesso ai dischi espressa in MB/s e IOPS.
COLLAUDATA
I singoli componenti vengono collaudati tramite test di burn in sviluppati in E4 per un periodo fino a 120 ore per garantire un unico sistema perfettamente ingegnerizzato e funzionante, abbattendo in questo modo sia il DoA (Dead on Arrival) che la “early failure rate” dei sistemi dopo il rilascio. Viene così ottenuto un significativo miglioramento dell’affidabilità complessiva della soluzione marchiata E4.
SERVITA
E4 è fra le poche aziende che attualmente erogano servizi di altissimo livello in grandi infrastrutture sia accademiche che private oltre che in centri di ricerca nazionali e internazionali di elevata complessità e rilevanza.
Supporto sistemistico e personalizzazione della soluzione
• a giornata
• a pacchetti di “x” giornate a consumo
• a progetto
*minimo fatturabile 1/2 giornata
Consulenza data science
• a giornata
• a pacchetti di “x” giornate a consumo
• a progetto
*minimo fatturabile 1/2 giornata
Training funzionale sull’ambiente E4AI-Platform
Moduli aggiuntivi | Nuove funzionalità in arrivo
NUOVE FUNZIONALITA’
• Gaia integrerà direttamente alcuni container NVIDIA (NGC)
• Gaia versione enterprise con E4 VStone
GPU ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLIANCE
