全新系统为人工智能、高性能计算及数据库等最严格工作负载提供成熟经济的高性能支持
圣何塞，加利福尼亚州–（美国商业资讯）–智能数据基础设施公司NetApp®（NASDAQ：NTAP）今日宣布推出新一代NetApp EF系列存储系统，旨在为大规模、高性能密集型工作负载赋能。EF50和EF80的发布将助力企业和新型云服务商满足人工智能、高性能计算（HPC）及事务性数据库日益增长的需求，包括主权人工智能云和人工智能驱动制造等新兴应用场景。
NetApp企业存储高级副总裁兼总经理Sandeep Singh表示：“数据是为企业交付业务价值的关键要素，支撑着人工智能或数据库等对性能要求极高的负载。随着企业应对日益增长的数据量和诸如人工智能模型训练、人工智能推理和高性能计算等性能密集型应用，他们需要的基础设施必须在不增加复杂性的前提下，提供高速、可扩展性和高效率。NetApp提供全面的产品组合，能够满足人工智能数据管道的各个阶段需求，从数据收集和准备，到将其输入能产生业务洞察的生成式人工智能模型。借助专为极致性能打造的全新EF系列系统，我们使客户能够快速高效地部署和扩展高吞吐量、低延迟的工作负载，同时减少数据中心占地空间和运营开销。”
结合Lustre或BeeGFS等高性能并行文件系统，全新的EF50和EF80系统能够加速高性能计算模拟，并通过高性能暂存空间确保GPU得到充分利用，帮助组织以合适的价格解锁新的价值和竞争优势。从推动人工智能创新的新型云服务提供商，到管理海量媒体资料库的电影工作室，各类客户都将从中获益，不仅能获得卓越的性能和可扩展性，还能利用强大的安全措施来保护敏感信息并防止数据丢失。
全新EF系列存储系统提供超过110GBps的读取吞吐量和55GBps的写入吞吐量，相比前代产品性能提升了250%。凭借每千瓦63.7GBps的能效表现以及2U机架空间内高达1.5PB的存储容量，新系统在确保可靠、高性能的同时，实现了高机架密度和经济性的统一。借助EF系列，组织能够：
- 实现数据密集型工作负载的高性能运行，在不牺牲效率或延迟的情况下扩展容量
- 在预算限制与高性能需求之间取得平衡，加速明智决策
- 通过经济实惠的块存储、简化的部署流程以及NetApp技术专家的支持，简化管理和运维复杂性。
CDW高级解决方案架构师Clayton Vipond表示：“随着我们步入人工智能时代，许多企业发现，他们需要充分发挥原始性能，从而挖掘其数据的最大价值。焕新升级的NetApp EF系列提供了企业扩展高算力工作负载所需的吞吐量和容量，助力企业将数据转化为洞察和成果。”
Teradata首席产品官Sumeet Arora表示：“NetApp的EF系列系统为Teradata提供了支持我们最严格工作负载所需的存储性能。我们赞赏NetApp持续为这一技术投资，并期待借助新机型增强的性能，探索更多机会以降低基础设施复杂性，并支持客户所关心的人工智能和数据现代化举措。”
Omdia首席分析师Simon Robinson表示：“通过提供支持Lustre和BeeGFS等并行文件系统的高性能存储系统，NetApp正随着新型云服务等新兴行业的崛起而在人工智能时代渐露峥嵘。我们的研究证实，人工智能工作负载所需的原始性能水平是迄今为止任何主流业务工作负载都无法比拟的。借助全新的EF系列系统，NetApp提供了一种能够满足大规模人工智能项目（无论是模型训练还是推理）性能需求的解决方案。”
全新升级的EF系列承袭了NetApp数十年来在耐用性和可靠性方面的优势。该系列已拥有超过100万台的安装量，其卓越的业绩记录值得客户信赖。
其他资源
- NetApp E系列混合存储和EF系列全闪存存储：为专用高带宽应用而设计
- 以极速创新为您的人工智能工作负载和数据赋能
关于NetApp
三十多年来，从企业级存储的兴起到数据和AI定义的智能时代，NetApp一直帮助全球领先的组织应对各种变革。如今，NetApp已成为智能数据基础设施公司，帮助客户将数据变为创新、韧性和增长的催化剂。
这一基础设施的核心是NetApp数据平台——一个统一的企业级智能基础，用于连接、保护和活用各种云端、负载和环境中的数据。该平台依托我们领先的数据管理软件和操作系统NetApp ONTAP的成熟能力构建，并借助AI数据引擎和AFX的自动化功能加持，实现大规模的可观察性、韧性和智能。
NetApp数据平台采用分解式设计，将存储、服务和控制相互隔离，确保企业可以更快实现现代化，高效地进行扩展，并在创新时避免厂商锁定。作为唯一可原生嵌入到全球大型云端的企业级存储平台，它让各类组织都可灵活地在任何地方运行任何工作负载，并保持统一的性能、治理和保护。
使用NetApp时，数据始终保持就绪，可随时抵御各种威胁、支持AI的需要以及实现下一次的颠覆创新。这正是全球最有远见的企业都信任NetApp，通过它将情报变为优势的原因所在。
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