Статьи
Февраль 11, 2026

Системы хранения данных Infortrend обеспечивают работу приложения глубокого обучения на основе искусственного интеллекта в одной из 5 ведущих мировых организаций, занимающихся космическими исследованиями


  
«При выборе высокопроизводительного хранилища данных мы отдавали предпочтение решению Infortrend. Без него наши нейронные сети искусственного интеллекта для анализа и интерпретации изображений не работали бы. По сути, Infortrend эффективно обеспечил наши усилия в области освоения космоса», — отметил директор группы визуализации данных Департамента наблюдения Земли одной из пяти ведущих мировых организаций, занимающихся космическими исследованиями.

Эта организация входит в пятерку ведущих космических агентств мира. Она специализируется на разработке полезных нагрузок, приборов и космических систем для различных спутниковых миссий и приложений.


Организация все чаще использует искусственный интеллект в различных аспектах освоения космоса. Она использует популярную платформу Anaconda для ИИ и машинного обучения, а также высокопроизводительную файловую систему XFS для управления большими наборами данных. На изображениях, полученных со спутников, приборов дистанционного зондирования или другого оборудования для исследования космоса, разработанные организацией алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматически распознавать и классифицировать объекты (например, кратеры или горы), сцены (например, геологические образования или атмосферные условия) и действия (например, движение объектов). Это способствует эффективной модерации контента (фильтрации контента, который может быть непригоден для анализа) и присвоению тегов (например, «марсианский ландшафт»). Используя алгоритмы ИИ для распознавания и классификации, организация может более эффективно обрабатывать и анализировать огромные объемы визуальных данных. Обработанные с помощью ИИ данные способствуют научным исследованиям, предоставляя точную и подробную информацию о планетарных или небесных объектах, что имеет важное значение для оценки рисков и планирования миссий. В данном приложении высокопроизводительное хранилище играет решающую роль в обработке больших объемов данных, генерируемых процессами, управляемыми ИИ. Однако устаревшее хранилище организации не обеспечивало производительность, необходимую для глубокого обучения ИИ, и не поддерживало подключение 100 Гбит/с, которое также было необходимо для данного приложения. Таким образом, организация обратилась к Infortrend за решением для хранения данных, чтобы расширить возможности своей сети глубокого обучения на основе ИИ, стремясь сократить время, необходимое для получения результатов и открытий в области освоения космоса.


Проблемы


  • Алгоритмы глубокого обучения на основе ИИ требовали решения для хранения данных со сверхвысокой пропускной способностью, чего не обеспечивало устаревшее хранилище заказчика.
  • Объёма хранилища было недостаточно для хранения огромных объёмов изображений, полученных с помощью оборудования для исследования космоса.


Решение


Организация внедрила два блока сверхвысокопроизводительного гибридного флэш-накопителя Infortrend EonStor GS 4024U NVMe и два расширительных корпуса JB 3016. Для максимальной производительности устройства GS 4024U подключаются к сетевому коммутатору через интерфейс 100GbE QSFP28. В устройства хранения данных установлены 16 твердотельных накопителей U.3 NVMe SSD объёмом 7,68 ТБ каждый, PCIe Gen 4, для обработки ресурсоёмких рабочих нагрузок глубокого обучения на основе ИИ. В расширительные корпуса JB 3016 установлены 26 корпоративных 3,5-дюймовых жестких дисков SAS 12 Гбит/с емкостью 18 ТБ каждый, со скоростью вращения 7200 об/мин. В целом, решение обеспечивает емкость 590 ТБ для хранения визуальных данных, полученных с помощью оборудования для исследования космоса. Решение для хранения данных GS рассчитано на будущие объемы рабочих нагрузок ИИ: к устройствам хранения можно добавлять больше SSD-накопителей для линейного увеличения производительности и емкости, при этом каждое устройство способно обеспечить пропускную способность чтения и записи файлов до 17 ГБ/с и 6 ГБ/с соответственно. Для оптимизации эффективности хранения функция автоматического многоуровневого хранения распределяет данные, проходящие анализ ИИ, по высокопроизводительному пулу SSD на GS, а уже проанализированные данные — по экономичному пулу HDD на JBOD. Единое пространство имен позволяет всем данным, распределенным по устройствам GS, выглядеть так, как если бы они хранились в одном устройстве GS, что упрощает пользователям поиск и доступ к данным.


Гибридное флэш-хранилище EonStor GS NVMe для приложений глубокого обучения в области искусственного интеллекта в Организации космических исследований


EonStor GS NVMe Hybrid Flash Storage for AI Deep Learning Application at the Space Research Organization


Почему Infortrend


  • Сверхвысокая производительность гибридного флэш-накопителя U.2 NVMe GS 4000U, идеально подходящего для задач глубокого обучения в области ИИ
  • Высокая эффективность хранения данных благодаря гибридной архитектуре
  • Высокая емкость для хранения огромных объемов визуальных данных, полученных с помощью космического оборудования
  • Единое пространство имен упрощает для пользователей процесс поиска и доступа к данным




все статьи

 
     Разработка сайтов РуСофт © 2026 ИНФОСТОР. Все права защищены.