VAST Data taucht in die Welt der KI-Agenten ein, indem es Nvidias AI-Q-Blueprints in seine Speicherlösungen integriert. Ziel dieser Maßnahme ist es, Kunden bei ihrer Suche nach der Entwicklung und Bereitstellung ausgefeilter KI-Agenten zu unterstützen.
Das Verständnis von Nvidias AI-Q
AI-Q dient als umfassendes Referenzdesign. Es integriert Nvidia-GPUs sorgfältig mit einer Vielzahl von Speicherplattformen von Partnern, Softwarelösungen und dem Agent Intelligence Toolkit. Diese Integration ist speziell auf diejenigen zugeschnitten, die ehrgeizig KI-Agenten entwickeln. Der Blueprint enthält Nvidias Llama Nemotron Reasoning Models sowie NeMO Retriever und eine Auswahl von NIM-Microservices.
Das Agent Intelligence Toolkit, das als Open-Source-Softwarebibliothek auf GitHub erhältlich ist, soll die Verbindung, Profilerstellung und Optimierung von KI-Agententeams erleichtern. Seine Kompatibilität erstreckt sich auf gängige Frameworks und Tools wie CrewAI, LangGraph, Llama Stack, Microsoft Azure AI Agent Service und Letta.
In der Praxis spielt ein Speicherpartner, wie beispielsweise VAST Data, eine entscheidende Rolle. Der Partner verarbeitet kontinuierlich Daten und stellt so sicher, dass verbundene Agenten effektiv auf Datenänderungen reagieren, Reasoning nutzen und auf Erkenntnisse reagieren können, die aus den Daten gewonnen werden.
VAST Datas Perspektive
Jeff Denworth, Mitbegründer von VAST Data, betont das transformative Potenzial der agentischen Ära. Er stellt fest, dass diese bestehende Annahmen in Bezug auf den Umfang, die Leistung und den Gesamtwert traditioneller Infrastruktur in Frage stellt. Da Unternehmen ihre Bemühungen zur Operationalisierung von KI beschleunigen, reicht es nicht mehr aus, einfach intelligentere Modelle zu entwickeln. Diese Modelle benötigen einen sofortigen und uneingeschränkten Zugriff auf die Daten, die intelligente Entscheidungsfindung befeuern.
Die Strategie von VAST Data umfasst die Einbettung von NVIDIA AI-Q in eine Plattform, die sorgfältig für das KI-Zeitalter entwickelt wurde. Dies bietet eine skalierbare, leistungsstarke Datenplattform, die erforderlich ist, um die nächste Generation der Unternehmens-KI zu betreiben. Diese neue Generation zeichnet sich durch multimodale Echtzeitintelligenz, kontinuierliche Lernprozesse und dynamische agentische Pipelines aus.
VAST Data hebt hervor, dass der AI-Q-Blueprint eine robuste Umgebung bietet. Diese Umgebung ermöglicht eine schnelle Metadatenextraktion und stellt eine nahtlose Konnektivität zwischen Agenten, Tools und Datenquellen her. Dies rationalisiert die Erstellung und Operationalisierung ausgefeilter KI-Abfrage-Engines. Diese Engines können über eine Vielzahl von Datentypen hinweg Reasoning betreiben, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, und gleichzeitig Transparenz und Rückverfolgbarkeit gewährleisten.
Die Rolle von VAST Data innerhalb von AI-Q
Innerhalb des AI-Q-Frameworks fungiert der Datenstapel der Speicher- und KI-Engine-Komponenten von VAST Data als sichere, KI-native Pipeline. Diese spezielle Pipeline nimmt Rohdaten auf, transformiert sie und liefert sie effizient upstream an KI-Agenten. Ein Schlüsselelement dieses Prozesses ist die Verwendung von Nemo Retriever, das sowohl von VAST Data als auch von AI-Q verwendet wird, um relevante Daten zu extrahieren, einzubetten und neu zu ordnen, bevor sie an erweiterte Sprach- und Reasoningmodelle weitergegeben werden.
Die Zusammenarbeit zwischen VAST Data und AI-Q wird voraussichtlich mehrere wichtige Vorteile bringen, darunter:
- Multimodale unstrukturierte und semistrukturierte Daten RAG: Dies umfasst verschiedene Datentypen wie Unternehmensdokumente, Bilder, Videos, Chatprotokolle, PDFs und externe Quellen wie Websites, Blogs und Marktdaten.
- Strukturierte Datenkonnektivität: VAST Data ermöglicht direkte Verbindungen zwischen KI-Agenten und strukturierten Datenquellen. Zu diesen Quellen gehören ERP, CRM und Data Warehouses, die Echtzeitzugriff auf Betriebsaufzeichnungen, Geschäftskennzahlen und Transaktionssysteme bieten.
- Feingranulare Benutzer- und Agentenzugriffskontrolle: Dies wird durch die Implementierung robuster Richtlinien und umfassender Sicherheitsfunktionen erreicht.
- Echtzeit-Agentenoptimierung: Dies wird durch Nvidias Agent Intelligence Toolkit und die Telemetriefunktionen von VAST Data ermöglicht.
VAST Data betont, dass diese Zusammenarbeit mit Nvidia Unternehmen in die Lage versetzen wird, Echtzeit-KI-Intelligenz-Engines zu erstellen. Diese Engines ermöglichen es KI-Agententeams, genauere Antworten zu liefern, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu automatisieren und sich durch ein KI-gesteuertes Daten-Flywheel kontinuierlich zu verbessern.
Nvidias Perspektive
Justin Boitano, VP of Enterprise AI bei Nvidia, unterstreicht die Bedeutung von KI-gesteuerten Datenplattformen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effektiv für anspruchsvolle agentische KI-Systeme zu nutzen. Er betont, dass die Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und VAST den Weg für die nächste Generation der KI-Infrastruktur ebnet. Er sieht leistungsstarke KI-Systeme vor, die es Unternehmen ermöglichen, schnell Erkenntnisse und Wissen zu entdecken, die in ihren Geschäftsdaten enthalten sind.
VASTs Jon Mao, VP of Business Development and Alliances, erläuterte die Bedeutung dieser Partnerschaft in einem aktuellen Blogbeitrag. Durch die Nutzung des Nvidia AI-Q-Blueprints und einer robusten Suite von Nvidia-Softwaretechnologien – von Nvidia NeMo und Nvidia NIM Microservices bis hin zu Nvidia Dynamo, Nvidia Agent Intelligence Toolkit und mehr – zusammen mit der VAST InsightEngine und ihrer VUA-Beschleunigungsschicht, ermöglicht diese Plattform Unternehmen die Bereitstellung von KI-Agentensystemen, die über Unternehmensdaten Reasoning betreiben können, um schnellere, intelligentere Ergebnisse zu erzielen. Es ist eine neue Art von Enterprise-KI-Stack, der für die Ära der KI-Agenten entwickelt wurde – und VAST ist stolz darauf, führend zu sein.
Die sich entwickelnde Landschaft der KI-Infrastruktur
Traditionell mussten Speichersysteme in erster Linie GPUDirect unterstützen, um eine schnelle Datenlieferung an Nvidias GPUs zu ermöglichen. Die Anforderungen moderner KI-Anwendungen haben sich jedoch erheblich weiterentwickelt. Jetzt müssen Speichersysteme nahtlos in den Nvidia AI-Q-Blueprint integriert werden und kontinuierlich Daten an Nvidia-Agenten und KI-Softwarestapelkomponenten liefern, die GPUs nutzen, um effektiv als Nvidia AI-Datenplattform zu fungieren. Branchenanalysten prognostizieren, dass eine wachsende Anzahl von Speicheranbietern AI-Q annehmen wird, um die sich entwickelnden Anforderungen der KI-Landschaft zu erfüllen.
Ein tieferer Einblick in die VAST Data- und Nvidia-Partnerschaft
Die Integration der Speicherlösungen von VAST Data in den AI-Q-Blueprint von Nvidia stellt einen strategischen Schritt dar, um die wachsenden Komplexitäten der KI-gesteuerten Datenverwaltung anzugehen. Dieser Schritt zielt darauf ab, Unternehmen einen rationalisierteren und effizienteren Ansatz zur Nutzung von KI in ihren Abläufen zu bieten.
Enthüllung der technischen Synergien
Die technischen Grundlagen dieser Partnerschaft sind besonders bemerkenswert. Die Architektur von VAST Data ist in einzigartiger Weise für die Verarbeitung der massiven Datensätze und anspruchsvollen Workloads geeignet, die mit KI-Anwendungen verbunden sind. Durch die Kombination der Fähigkeiten von VAST mit Nvidias AI-Q ist die resultierende Infrastruktur bereit, eine beispiellose Leistung und Skalierbarkeit zu liefern.
Die nahtlose Integration dieser Technologien ermöglicht eine effizientere Datenverarbeitung, ein schnelleres Modelltraining und eine verbesserte Gesamtleistung der KI. Diese Synergie ist besonders wichtig für Unternehmen, die KI in großem Maßstab einsetzen möchten.
Bewältigung der Herausforderungen der KI-Datenverwaltung
Die KI-Datenverwaltung stellt eine Reihe einzigartiger Herausforderungen dar, darunter der Bedarf an Hochleistungsspeicher, effizientem Datenzugriff und robusten Sicherheitsmaßnahmen. Die VAST Data- und Nvidia-Partnerschaft geht diese Herausforderungen direkt an, indem sie eine umfassende Lösung bietet, die alle Aspekte der KI-Datenverwaltung umfasst.
Die Lösung ist für die Verarbeitung einer breiten Palette von Datentypen konzipiert, von strukturierten Daten, die in Datenbanken gespeichert sind, bis hin zu unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos und Text. Diese Vielseitigkeit ist entscheidend für Unternehmen, die Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen gewinnen möchten.
Verbesserte Sicherheit und Zugriffskontrolle
Sicherheit ist eine kritische Überlegung bei jeder KI-Bereitstellung, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Daten. Die VAST Data- und Nvidia-Partnerschaft umfasst fortschrittliche Sicherheitsfunktionen, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen und die Einhaltung von Branchenvorschriften sicherzustellen.
Feingranulare Zugriffskontrollmechanismen ermöglichen es Unternehmen, granulare Berechtigungen für Benutzer und Agenten zu definieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte Entitäten auf bestimmte Datenressourcen zugreifen können. Diese Kontrollebene ist unerlässlich, um die Datenprivatsphäre und -sicherheit zu gewährleisten.
Echtzeitoptimierung und kontinuierliches Lernen
Die Fähigkeit, KI-Modelle in Echtzeit zu optimieren und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern, ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal in der wettbewerbsintensiven KI-Landschaft. Die VAST Data- und Nvidia-Partnerschaft nutzt Nvidias Agent Intelligence Toolkit und die Telemetriefunktionen von VAST Data, um Echtzeit-Einblicke in die KI-Leistung zu erhalten.
Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre KI-Modelle zu optimieren, ihre Infrastruktur zu optimieren und die Genauigkeit und Effizienz ihrer KI-Anwendungen kontinuierlich zu verbessern. Dieser iterative Ansatz ist entscheidend, um langfristigen Mehrwert aus KI-Investitionen zu erzielen.
Die breiteren Auswirkungen für Enterprise AI
Die VAST Data- und Nvidia-Partnerschaft hat weitreichende Auswirkungen auf die breitere Enterprise AI-Landschaft. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Lösung für die KI-Datenverwaltung senkt diese Partnerschaft die Eintrittsbarriere für Unternehmen, die KI in großem Maßstab einsetzen möchten.
Die resultierende Infrastruktur ist effizienter, sicherer und skalierbarer, sodass Unternehmen einen größeren Mehrwert aus ihren KI-Investitionen ziehen können. Dies wiederum treibt Innovationen voran und fördert neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von Branchen.
Die Zukunft der KI-Infrastruktur
Die VAST Data- und Nvidia-Partnerschaft stellt einen bedeutenden Schritt nach vorn in der Entwicklung der KI-Infrastruktur dar. Da sich KI ständig weiterentwickelt und immer allgegenwärtiger wird, wird der Bedarf an robusten und effizienten KI-Datenverwaltungslösungen nur noch wachsen.
Diese Partnerschaft ist gut positioniert, um diese Trends zu nutzen und Unternehmen weiterhin die Tools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um im Zeitalter der KI erfolgreich zu sein. Die Kombination aus den innovativen Speicherlösungen von VAST Data und den hochmodernen KI-Technologien von Nvidia ist eine starke Kraft, die die Zukunft der KI-Infrastruktur prägt.
Ein Wettbewerbsvorteil
Die Vorteile der Einführung dieses integrierten Ansatzes erstrecken sich auf eine verbesserte multimodale unstrukturierte und semistrukturierte Daten-RAG (Retrieval-Augmented Generation). Dies beinhaltet die nahtlose Integration von Unternehmensdokumenten, Bildern, Videos, Chatprotokollen, PDFs und externen Quellen wie Websites, Blogs und Marktdaten für eine umfassende Analyse.
Darüber hinaus bietet die Plattform strukturierte Datenkonnektivität. Die KI-Agenten von VAST können direkt mit strukturierten Datenquellen wie ERP, CRM und Data Warehouses interagieren und Echtzeitzugriff auf Betriebsaufzeichnungen, Geschäftskennzahlen und Transaktionssysteme ermöglichen. Diese ganzheitliche Sichtweise ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage eines vollständigen und aktuellen Bildes ihrer Abläufe zu treffen.
Ermächtigung von KI-Agenten
Die Fähigkeit, KI-Agenten mit feingranularer Benutzer- und Agentenzugriffskontrolle zu befähigen, ist ein weiterer wesentlicher Vorteil. Dies wird durch klar definierte Richtlinien und robuste Sicherheitsfunktionen erreicht, die sicherstellen, dass der Datenzugriff streng kontrolliert wird und den Organisationsstandards entspricht.
Die Plattform ermöglicht auch die Echtzeit-Agentenoptimierung durch Nvidias Agent Intelligence Toolkit und VASTs Telemetriefunktionen. Dies stellt sicher, dass KI-Agenten mit Höchstleistung arbeiten und optimale Ergebnisse liefern.
Das Aufkommen von Echtzeit-KI-Intelligenz-Engines
Die Partnerschaft zwischen VAST Data und Nvidia katalysiert die Entwicklung von Echtzeit-KI-Intelligenz-Engines. Diese Engines ermöglichen es KI-Agententeams, präzisere Antworten zu geben, komplizierte, mehrstufige Prozesse zu automatisieren und ihre Leistung durch ein KI-gesteuertes Daten-Flywheel kontinuierlich zu verfeinern. Diese iterative Feedbackschleife stellt sicher, dass KI-Anwendungen anpassungsfähig bleiben und für sich ändernde Geschäftsanforderungen optimiert sind.
Die Worte von Nvidias Justin Boitano bekräftigen diese Vision. Er betont die zentrale Rolle von KI-gesteuerten Datenplattformen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effektiv für fortschrittliche agentische KI-Systeme zu nutzen. Die Synergie zwischen NVIDIA und VAST treibt die Schaffung der nächsten Welle der KI-Infrastruktur voran, was zu leistungsstarken KI-Systemen führt, die es Unternehmen ermöglichen, schnell und einfach auf Erkenntnisse und Wissen aus ihren Geschäftsdaten zuzugreifen.
Jenseits von GPUDirect
Die Entwicklung der Speicheranforderungen für KI-Systeme hat sich von der einfachen Unterstützung von GPUDirect für die schnelle Datenübertragung auf Nvidia-GPUs entfernt. Die moderne KI-Landschaft erfordert eine nahtlose Integration in den Nvidia AI-Q-Blueprint. Dies umfasst die kontinuierliche Datenzufuhr zu Nvidia-Agenten und KI-Softwarestapelkomponenten, die GPUs für die Echtzeitverarbeitung nutzen.
Diese Konvergenz von Speicher- und Rechenfunktionen ist essentiell, um eine voll funktionsfähige Nvidia AI-Datenplattform zu schaffen. Branchenexperten gehen davon aus, dass eine wachsende Anzahl von Speicheranbietern das AI-Q-Modell annehmen wird, um die wachsenden Anforderungen von KI-Anwendungen zu erfüllen.