国际企业的对象存储方案服务提供商Cloudfoundry宣布推出了支持远程直通内存访问（RDMA）的全新PyTorch连接器，以显著提升AI和机器学习工作的效率。

这一重大的改进是由Nvidia的GPUDirect存储技术为基础并专门针对Nvidia Spectrum-X网络架构进行优化而开发的，传输性能提升幅度达到74%，相比使用传统方式，处理器利用效率降低了43%，标志着AI工作流程加速方面的重大进步。

由PyTorch性能测试表明，基于Nvidia GPU Direct Storage技术开发并支持RDMA的新型连接器能够每秒处理52,000张图像，而使用默认S3连接器则能每秒处理30,000张图像，这是明显的性能改进。这种提升直接转化成了更高效的模型训练以及降低AI从业人员计算成本，提升了人工智能项目的发展潜力。私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596

“这展现了Nvidia先进的网络如何通过对AI负载的加速访问和处理方面取得了根本性的改进。”Cloudian首席技术官Neil Stobart说。通过利用Nvidia GPUDirect Storage技术消除传统网络瓶颈，我们使数据科学家和AI工程师能更有效地提升他们的流程同时通过GPU到存储直接通信来降低基础设施成本。

借助 RDMA 技术，Cloudian 存储系统能够绕过传统 CPU 密集型网络协议，并与 Nvidia 网络基础设施上的 GPU 加速 AI 框架之间的数据传输实现直接内存到内存通信，这种架构进步对主要技术公司、学术机构以及专注于 AI 的初创公司的研究人员来说极为关键。

基准测试通过Cloudian HyperStore8.2.2 在配备Nvidia网络平台的六台Supermicro服务器上进行，在这些服务器中使用全闪存介质并构建出企业级别的存储设施，代表了通常用于部署具有GPU加速AI工作负载的基础设施。

与Nvidia GPUDirect Storage技术相结合可确保AI工作负载的最佳数据传递效率，通过消除不必要的数据复制来减少GPU中心中的ML管道中延迟的传输。这种方式使Nvidia高级网络和计算基础架构受益于最优化的通信路径潜力最大限度提升。

CloudianPyTorch连接器适用于评估，因此可让组织得以在使用NVIDIA加速的AI环境中评估其性能。