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Volumez 已更新其面向容器化应用的云表块存储成就行状，通过其数据基础步伐即行状 (DIaaS) 产物来援手生成式 AI。

该公司暗示，其本领不错最大化 GPU 哄骗率并完竣 AI 和机器学习 (ML) 活水线的自动化。现存的数据传输和 AI/ML 基础步伐部署历程时常受到存储成果低下、GPU 哄骗率不及、资源过度成就、系统性能不服衡、本钱加多、处置复杂以及器具集成度差等问题的影响，这些王人会耗尽 AI 团队的带宽并蔓延名目进程。

Volumez 的首席产物和业务官 John Blumenthal 在 1 月份硅谷举行的 IT Press Tour 会议上指出，AI/生成式 AI 责任负载需要在密集的基础步伐中蚁以为较和存储智商。这么不错在减少硬件彭胀的同期完竣可合手续性、本钱效益和动力优化。

Volumez DIaaS 建设在对云行状提供商基础步伐即行状 (IaaS) 产物的长远清楚之上，旨在为 AI 责任负载创建平衡的基础步伐。这包括基于声明式和组合式 NVMe/TCP 实例的存储基础步伐。它使用 Linux 内置行状，且数据旅途中莫得存储抑遏器。

布景是像 AWS 和 Azure 这么的公有云出租计较和存储资源，它们并不会主动优化客户若何高效均匀地使用这些资源。Volumez 通过在公有云优化本人资源与客户需求之间的区域运营来盈利，匡助客户从性能、本钱和简便运维方面优化这些资源的使用成果。

如图表所示，Volumez 为其块存储提供了比 AWS 实例更好的性价比：

它不错从数据科学家的札记本电脑上设立 AWS 或 Azure 数据基础步伐，将 Volumez 行为 PyTorch 库导入并自动计较存储基础步伐需求。

Volumez 暗示，MLPerf Storage 基准测试泄漏其基础步伐发扬细腻。

Blumenthal 暗示，AI 责任负载需要在可承受的本钱下平衡高容量、高带宽和高性能，他宣称 Volumez 不错作念到这少许。他暗示这提高了 GPU 哄骗率 - 减少了数据恭候时候 - 从而提高了基础步伐的磨砺和推理成果。