SINGAPURA – Media OutReach Newswire – NetApp® (NASDAQ: NTAP), perusahaan infrastruktur data cerdas, hari ini meluncurkan visi data AI generatif yang canggih dan solusi terintegrasi dari ujung ke ujung yang menggabungkan perangkat lunak AI NVIDIA dan komputasi yang diakselerasi dengan infrastruktur data cerdas NetApp untuk pengambilan data perusahaan yang ditingkatkan (Retrieval Augmented Generation/RAG) guna mendukung masa depan aplikasi-aplikasi AI yang bersifat agenik.
Hal ini akan menghadirkan kemampuan baru pada sistem operasi penyimpanan terpadu NetApp ONTAP yang bisa memanfaatkan ruang nama metadata global NetApp yang baru untuk menyatukan penyimpanan data bagi puluhan ribu perusahaan yang mempercayai NetApp untuk infrastruktur data mereka. Sistem ini membuka exabyte data perusahaan yang tersimpan di seluruh cloud dan infrastruktur lokal untuk mendorong kemampuan RAG yang bisa membuat seluruh data estate perusahaan bekerja, mempercepat aplikasi agentic AI generasi berikutnya.
Solusi ini menyatukan arsitektur NetApp AIPod yang telah terbukti dengan NetApp ONTAP dan NetApp BlueXP unified control plane, dengan layanan mikro NVIDIA NeMo Retriever dan NIM, yang merupakan bagian dari platform perangkat lunak NVIDIA AI Enterprise.
“Untuk mendukung aplikasi AI dan mendorong kemajuan transformatif bagi bisnis mereka, perusahaan harus membuka potensi data mereka,” kata Harv Bhela, Chief Product Officer NetApp. “Menggabungkan mesin manajemen data NetApp dan perangkat lunak NVIDIA AI memberdayakan aplikasi AI untuk mengakses dan memanfaatkan data dalam jumlah yang sangat besar dengan aman, membuka jalan bagi AI yang cerdas dan agentic yang mampu mengatasi tantangan bisnis yang kompleks dan mendorong inovasi.”
“Data merupakan hal yang fundamental dalam evolusi AI generatif,” ujar Manuvir Das, vice president, Enterprise Computing NVIDIA. “Dengan menggabungkan perangkat lunak AI NVIDIA dan komputasi yang dipercepat dengan infrastruktur data cerdas NetApp, perusahaan bisa mengubah data mereka menjadi pengetahuan, dan agen AI bisa mengubah pengetahuan tersebut menjadi tindakan.”
Dengan kemampuan NetApp AI yang baru yang ada di dalam NetApp AIPod – yang telah tersertifikasi untuk infrastruktur NVIDIA DGX BasePOD dan solusi-solusi NVIDIA OVX – dan dikelola melalui BlueXP, para pelanggan NetApp dapat dengan mudah menemukan, mencari, dan mengkurasi data di on-prem maupun di cloud publik berdasarkan serangkaian kriteria, dengan tetap memperhatikan kriteria-kriteria tata kelola yang telah ditetapkan.
Setelah pengumpulan data dibuat melalui NetApp BlueXP, data tersebut bisa dihubungkan secara dinamis ke NVIDIA NeMo Retriever, di mana kumpulan data tersebut akan diproses dan divisualisasikan agar bisa diakses oleh penerapan GenAI di perusahaan dengan kontrol akses yang sesuai dan pagar privasi. Hal ini menciptakan fondasi untuk roda gila AI generatif untuk mendukung aplikasi AI agentik generasi berikutnya yang dapat secara mandiri dan aman memanfaatkan data untuk menyelesaikan berbagai tugas guna mendukung layanan pelanggan, operasi bisnis, layanan keuangan, dan lainnya.
Integrasi end-to-end membuka data perusahaan untuk AI dan mengambil pendekatan yang bertanggung jawab dengan menjaga keamanan dan pagar pembatas kebijakan di seluruh data AI dan siklus hidup model. Integrasi ini pertama kali direferensikan sebagai bukti konsep yang ditunjukkan oleh Huang dalam pidato utama NVIDIA GTC 2024. Integrasi GenAI yang aman dan sesuai dengan peraturan ini akan tersedia bagi para pelanggan untuk dicoba di NetApp INSIGHT hari ini dan ditargetkan untuk dirilis sebagai pratinjau teknologi bagi para pelanggan di akhir tahun ini.
NetApp juga telah memulai proses sertifikasi NVIDIA untuk penyimpanan NetApp ONTAP pada platform AFF A90 dengan NVIDIA DGX SuperPOD, yang akan memungkinkan organisasi-organisasi untuk memanfaatkan kemampuan manajemen data yang terdepan di industri ini untuk proyek-proyek AI terbesar mereka. Sertifikasi ini akan melengkapi dan mengembangkan sertifikasi NetApp ONTAP yang sudah ada sebelumnya dengan NVIDIA DGX BasePOD. NetApp ONTAP menjawab tantangan manajemen data untuk model bahasa yang besar, sehingga tidak perlu lagi mengorbankan manajemen data untuk beban kerja pelatihan AI.
Recent Comments