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NetApp与NVIDIA合作重新定义企业级RAG并助力代理型人工智能

发布时间:2024-09-26 13:39


NetApp的端到端企业人工智能愿景和智能ONTAP数据基础架构与强大的NVIDIA NeMo Retriever和NIM微服务相结合,改变了客户在混合多云中发现、搜索和整理数据的方式,为人工智能应用提供动力

加州圣何塞--(美国商业资讯)--智能数据基础架构公司NetApp®(NASDAQ: NTAP)今天发布了先进的生成式人工智能数据远景和端到端集成解决方案,将NVIDIA人工智能软件和加速计算与面向企业检索增强生成(RAG)的NetApp智能数据基础架构相结合,为未来的代理式人工智能应用提供支持。

这将为NetApp ONTAP统一存储操作系统带来新功能,从而能够利用全新NetApp全局元数据命名空间为信赖NetApp数据基础架构的数万家企业统一数据存储。它开放跨云和企业内部基础架构存储的数十亿字节的企业数据,以推动RAG功能,让企业的整个数据资产发挥作用,从而加速下一代代理人工智能应用。

该解决方案将具备NetApp ONTAP、NetApp BlueXP统一控制平面的成熟NetApp AIPod架构与NVIDIA NeMo RetrieverNIM微服务(隶属NVIDIA AI Enterprise软件平台)结合起来。

NetApp首席产品官Harv Bhela表示:“要为人工智能应用提供动力并推动业务取得变革性进展,企业必须释放数据的潜力。将NetApp数据管理引擎与NVIDIA人工智能软件相结合,使人工智能应用能够安全地访问和利用海量数据,为应对复杂业务挑战和推动创新的智能代理型人工智能铺平了道路。”

NVIDIA企业计算部副总裁Manuvir Das表示:“数据是生成式人工智能发展的基础。通过将NVIDIA人工智能软件和加速计算与NetApp智能数据基础架构相结合,企业可以将数据转化为知识,而人工智能代理可以将知识转化为行动。"

凭借内置于NetApp AIPod(已通过NVIDIA DGX BasePOD基础架构和NVIDIA OVX解决方案认证)并通过BlueXP进行管理的全新NetApp人工智能功能,NetApp客户能够根据一系列标准轻松发现、搜索和整理内部部署和公共云中的数据,并尊重现有的基于策略的管理标准。

通过NetApp BlueXP建立数据集合后,就可以动态连接到NVIDIA NeMo Retriever,并在其中对数据集进行处理和矢量化,从而使企业生成式人工智能部署能够访问使用,并提供适当的访问控制和隐私保护措施。这为生成式人工智能飞轮奠定了基础,为下一代代理式人工智能应用提供动力,使其能够自主、安全地利用数据完成各种任务,为客户服务、业务运营、金融服务等提供支持。

这种端到端的集成为人工智能解锁了企业数据,并采取一种负责任的方法,在整个人工智能数据和模型生命周期中保留安全和策略护栏。黄仁勋在NVIDIA GTC 2024主题演讲中首次提到了这一集成,并展示了概念验证。这种安全、合规的生成式人工智能集成将在今天的NetApp INSIGHT上供客户体验,并计划在今年晚些时候作为技术预览版向客户发布。

此外,NetApp还启动了AFF A90平台NetApp ONTAP存储的NVIDIA DGX SuperPOD的NVIDIA认证流程,这将使企业能够利用行业领先的数据管理功能来实施其最大的人工智能项目。该认证将对NetApp ONTAP的NVIDIA DGX BasePOD现有认证进行补充和完善。NetApp ONTAP解决了大型语言模型的数据管理难题,无需为人工智能训练工作负载的数据管理做出妥协。

关于NetApp

NetApp是一家智能数据基础设施公司,将统一数据存储、集成数据服务和CloudOps解决方案相结合,让充满颠覆变化的世界为每个客户带来机遇。NetApp创建无孤岛的基础设施,然后运用可观察性和人工智能来实现最佳的数据管理。作为唯一原生嵌入全球最大云中的企业级存储服务,我们的数据存储提供无缝的灵活性,我们的数据服务具有卓越的网络弹性、治理和应用程序敏捷性,为用户创造数据优势。我们的CloudOp解决方案通过可观察性和人工智能来持续优化性能和效率。无论数据类型、工作负载或环境如何,都可以通过NetApp改造数据基础架构以实现业务机遇。如需了解更多信息,请访问 www.netapp.com 或在 X 、 LinkedIn 、 Facebook 和 Instagram.

NETAPP、NETAPP徽标以及 www.netapp.com/TM 上列出的标记是NetApp, Inc.的商标。其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商标。

免责声明:本公告之原文版本乃官方授权版本。译文仅供方便了解之用,烦请参照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

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