Компания VAST Data, специализирующаяся на разработке инфраструктуры для ИИ, объявила о создании Cosmos — онлайн-сообщества, предназначенного для объединения ИИ-специалистов из разных отраслей. Учитывая стремительный темп изменений на рынке ИИ, оставаться в курсе последних достижений может быть непростой задачей, отметила VAST Data, добавив, что компании спешат внедрить ИИ, чтобы трансформировать свою деятельность. При этом ИИ-специалисты сталкиваются со сложными проблемами, требующими постоянного обучения и адаптации.
VAST Data сообщила, что сообщество Cosmos предоставит специалистам по ИИ возможность общаться, делиться передовым опытом и имеющимися знаниями. Благодаря обсуждениям в реальном времени, практическим занятиям и библиотеке ресурсов Cosmos поможет компаниями добиться успеха в их проектах по развитию ИИ, независимо от их сложности.
В качестве платформы для общения выбран Discord. Для обучения предлагаются практические лаборатории Cosmos Lab, где будет возможность ознакомиться с реальными примерами работы над ИИ под руководством экспертов, которые понимают аспекты развёртывания таких решений. Лаборатории призваны помочь специалистам углубить свои навыки в интерактивной среде. Центральным узлом сообщества станет форум Discourse. Это будет место для объёмного контента, включая подробные статьи, обмен знаниями, календари событий и презентации поставщиков. «Именно здесь Cosmos превращается в нечто большее, чем просто чат — это библиотека знаний, созданная сообществом для сообщества», — отметила VAST Data.
VAST Data также уточнила, что Cosmos предназначено не только для тех, кто уже является экспертом: «Независимо от того, возглавляете ли вы команду ИИ, являетесь ли вы студентом, интересующимся тем, как ИИ повлияет на вашу будущую карьеру, или только начинаете развёртывать свою первую модель, Cosmos предлагает пространство, где вы можете учиться, сотрудничать и расти».
Соучредитель VAST Data Джефф Денворт (Jeff Denworth) сообщил ресурсу The Register, что одной из моделей функционирования нового сообщества является организация Open Compute Project, занимающаяся разработкой оборудования и лучших практик с помощью совместных усилий организаций-членов, выкладывающих свои решения в open source. Ещё один ориентир для Cosmos — Конференция RSA (RSA Conference), на которой обсуждаются технологии современной защиты информационных систем, проблемы безопасности, тенденции развития сетевых угроз и вредоносных программ и т.д.
Денворт также сообщил, что был разработан кодекс поведения участника и начался набор экспертов для руководства контентными треками. На должность менеджера сообщества назначен Джонас Росланд (Jonas Rosland), занимавший должности менеджера сообщества в VMware, CIQ и Dell EMC. К сообществу уже присоединились NVIDIA, xAI, Supermicro, Deloitte, WWT, Cisco, CoreWeave, Core42, NEA, Impetus, Run:AI и Dremio.
Параллельно VAST Data объявила о новом сотрудничестве с NVIDIA, Cisco и Equinix, пишет ресурс Blocks and Files. На прошедшей неделе VAST Data представила решение VAST InsightEngine with NVIDIA для безопасного получения, обработки и извлечения всех корпоративных данных (файлов, объектов, таблиц и потоков) в режиме реального времени. В нём VAST Data интегрировала своё ИИ-хранилище и обработку данных с ускорителями NVIDIA и микросервисами NIM. Теперь ускорители могут напрямую работать с данными в массивах VAST, а микросервисы NIM работают непосредственно внутри программной среды VAST.
В свою очередь, Cisco в рамках сотрудничества с VAST Data планирует предлагать ПО VAST Data Platform на некоторых серверах UCS в качестве готовой интегрированной системы. Серверы Cisco UCS с ПО VAST Data и Cisco Nexus HyperFabric AI будут доступны в I половине 2025 года. А Equinix, которая уже предлагает оборудование Dell, NetApp, PureStorage и Seagate (Lyve Cloud) в 26 объектах IBX, планирует добавить платформу VAST для систем NVIDIA DGX, включая SuperPOD, а также платформу NVIDIA AI Enterprise. Сотрудничество с NVIDIA, Cisco и Equinix позволит VAST Data расширить возможности поставок своего продукта на рынки различных стран.
Источники: