GPUサーバーが必要とするデータを送り、
結果をストレージへ戻す。

はい。対応するオブジェクトストレージとGPUサーバーを接続し、データセット、モデル、その他のファイルを転送できます。ストレージとGPUサーバーの接続条件は、お使いの環境に合わせて確認する必要があります。

対応するオンプレミスサーバーとクラウドのオブジェクトストレージを、ソースまたはターゲットとして設定できます。

対応するファイルサーバーやNAS環境を接続し、GPUサーバーへデータを配信できます。実際の接続方法はオペレーティングシステム、ファイルシステム、ネットワーク構成によって異なります。

はい。AIの作業で使用または生成されるデータセット、モデルの重み、チェックポイント、評価データ、結果などのファイルを転送できます。

INNORIXは非常に大きな単一ファイルと、数が多い小さなファイルの両方に対応しています。実際の転送性能は、ファイル構成、ストレージAPI、ネットワーク、デバイスの仕様によって変わります。

チェックポイントファイルは、スケジュール、イベント、または外部システムからの要求に応じてストレージへ送られるように設定できます。チェックポイントが実際に存在するかどうか、どのファイルを選択するかは、既存のAIシステムと転送設定によって決まります。

いいえ。GPUプロビジョニング、スケジューリング、トレーニング、AIパイプラインは既存のインフラが担います。INNORIXはその作業に必要なファイル移動を行います。

既存のオーケストレーターはAPIを通じてファイル転送を要求し、完了結果を確認できます。特定のフレームワークとの連携については、実際のAPIと実行環境に基づいて確認する必要があります。

既存のオーケストレーターは転送の完了結果を確認した上でトレーニングを開始できます。転送要求が受け付けられたことと、データが実際に届いたことは区別して扱う必要があります。

対応するResumeとRetry機能を使って、中断した転送を継続できます。どこまでリカバリできるかは、ファイルの種類と転送環境によって異なります。

既存のスケジューラーが選択したGPUエンドポイントを、転送先として接続できます。実行時に変化するエンドポイントの扱いについては、Dynamic Endpoint Transferの製品ページで詳しく説明しています。

INNORIX StudioのRunsで転送の進捗と完了結果を確認できます。既存のAIシステムは、対応するAPIを通じて状態と結果を照会することもできます。