Innoviz将通过WekaIO加速自动驾驶汽车的AI

今天，WekaIO宣布，领先的高性能固态光检测和测距(LiDAR)传感器和感知软件的领先制造商Innoviz选择了Weka File System(WekaFS)来加速其自动驾驶汽车的生产。人工智能(AI)和深度学习工作流程。Innoviz已选择WekaFS来大规模提高应用程序性能，并为其GPU集群提供高带宽I / O。

Weka的存储可扩展性以及在不损失性能的情况下扩展基础架构的能力是选择Weka文件系统的关键因素。” Innoviz IT经理Oren Ben Ibghei说道。

Innoviz的固态LiDAR传感器是自动驾驶汽车未来的关键。传感器和感知软件可识别，分类，分割和跟踪对象，以使自动驾驶汽车更好地理解3D驾驶场景，这很大程度上取决于AI。

Innoviz最近以1.7亿美元的资金完成了C轮融资后，正在选择和开发合适的技术，以使其能够实现其扩展计划并增强其制造能力。Innoviz的远景规划的一部分是加快大规模生产的进度，并满足对实现自主性的可负担传感解决方案不断增长的需求。

与传统的基于NFS的NAS存储解决方案进行比较后，Innoviz选择了WekaFS，因为WekaFS的性能改进满足了公司的需求。

在管理多个PB本地数据和支持I / O密集型工作负载方面，像Innoviz这样的客户正在寻找可替代传统存储系统的替代方案，这些传统存储系统规模庞大且性能欠佳，” Doron Zuberman表示。 E&M Computing(Emet)的副总裁，该集成商与Weka合作提供了该解决方案。“数据集越大，AI结果越好，因此对存储解决方案的关键要求是立即访问数据湖。作为纯软件解决方案，Weka是AI工作负载的完美存储替代方案，因为它允许大规模构建最经济的基础架构。”

WekaFS的架构旨在利用NVMe闪存技术的优势，提供高性能，高带宽和低延迟的存储基础架构，以满足数据中心和云中当今基于GPU的AI和HPC工作负载的需求。WekaFS是用于AI系统的世界上最快，可扩展性最高的文件系统，该文件系统会生成不可预测的I / O工作负载，并具有跨大小文件的高度随机访问模式。我们已经证明，Weka对单个GPU节点的每秒带宽可扩展性能超过70 GB，这是NFS的10倍，本地NVMe SSD的3倍。

许多AI公司正在使用Weka来显着减少AI培训时代。我们可以通过确保GPU集群完全充满应用程序所需的数据，来帮助公司缩短挂钟时间。当AI培训系统跨越多个GPU节点时，管理大量数据具有挑战性。共享文件系统消除了这一挑战，但是基于NFS的传统NAS可能导致GPU的I / O匮乏。” WekaIO联合创始人兼首席执行官Liran Zvibel说。“ Weka解决了这些问题，WekaFS向GPU服务器提供了一个共享的POSIX文件系统，并提供了卓越的性能以保持数据密集型应用程序的计算绑定。”

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