Speed up your data science initiatives

Mike McNamara
Mike McNamara

NetApp and Run:AI have partnered to simplify the orchestration of AI workloads, streamlining the process of both data pipelines & machine scheduling for DL.Fast experimentation and successful business outcomes of AI are directly correlated, but many AI projects are rife with inefficient processes. The combination of data processing time and outdated storage solutions creates bottlenecks and workload orchestration issues, and static allocation of GPU compute resources limits the number of experiments that researchers can run.

NetApp and Run:AI have partnered to simplify the orchestration of AI workloads, streamlining the process of both data pipelines and machine scheduling for deep learning (DL). With the NetApp® ONTAP® AI proven architecture, you can fully realize the promise of AI and DL by simplifying, accelerating, and integrating your data pipeline. And to help your researchers manage and optimize GPU utilization, Run:AI’s orchestration of AI workloads adds a Kubernetes-based scheduling and resource utilization platform.

Together, NetApp and Run:AI products enable numerous experiments to run in parallel on different compute nodes, with fast access to many datasets on centralized storage. With the combined solution from NetApp, NVIDIA, and Run:AI, you get an infrastructure stack that is purpose-built for enterprise AI workloads.Infrastructure stack for AIBy using Run:AI’s centralized resource pooling, queueing, and prioritization mechanisms together with NetApp ONTAP AI, your researchers are removed from infrastructure management hassles and can focus exclusively on data science. You can increase productivity by running as many workloads as you need without bottlenecks in your compute or data pipeline. And with the Run:AI scheduler and virtualization technology, you can easily use fractional GPUs, integer GPUs, and multiple nodes of GPUs for distributed training on Kubernetes. In that way, AI workloads run based on need, not on capacity. Your data science teams can run more AI experiments on the same infrastructure.

Run:AI DashboardWith NetApp and Run:AI technology, if your company scales AI, you get a double benefit: faster experiments and full resource utilization. To learn how to streamline and accelerate your data science initiative, read the technical report.

Mike McNamara

Mike McNamara

Mike McNamara는 NetApp의 제품 및 솔루션 마케팅 분야의 고위 경영진이며 25년이 넘는 데이터 관리 및 클라우드 스토리지 마케팅 경험을 보유하고 있습니다. 10년 전 NetApp에 입사하기에 앞서, McNamara는 Adaptec, Dell EMC, HPE에서 근무했습니다. McNamara는 자사 클라우드 스토리지 오퍼링 및 업계 최초의 클라우드 연결형 AI/ML 솔루션(NetApp), 유니파이드 스케일아웃 및 하이브리드 클라우드 스토리지 시스템 및 소프트웨어(NetApp), iSCSI 및 SAS 스토리지 시스템 및 소프트웨어(Adaptec), 파이버 채널 스토리지 시스템(EMC CLARiiON)의 출시를 이끈 핵심 팀 리더입니다.McNamara는 Fibre Channel Industry Association에서 마케팅 의장을 역임한 경력 외에도 Ethernet Technology Summit Conference Advisory Board와 Ethernet Alliance에서 회원으로 활동하고 있으며, 업계 저널의 고정 기고자로 활동하며 여러 행사에서 연설을 맡기도 했습니다. McNamara는 또한 FriesenPress에서 'Scale-Out Storage - The Next Frontier in Enterprise Data Management'라는 책을 출간했으며, Kapos가 선정한 눈 여겨 볼 상위 50대 B2B 제품 마케터에 이름을 올렸습니다.Mike McNamara의 모든 게시물 보기

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