联合解决方案整合计算与数据基础设施，优化大规模部署中的 GPU 运行效率

 智能数据基础设施公司 NetApp®（NASDAQ: NTAP）今日宣布与 Supermicro 达成战略合作，共同提供经双方联合验证的 AI 基础设施解决方案，涵盖大规模 AI 工厂、企业部署、新型云服务商及主权 AI 项目。双方将 Supermicro 专为 AI 优化的计算系统及机架级系统与 NetApp 平台相结合，帮助客户加快部署、提高 GPU 利用率、加强数据治理并降低运营复杂性。

NetApp 与 Supermicro 正携手打造全栈 AI 基础架构，其能力远不止于高性能存储。此次合作将 Supermicro 在机架级计算、网络、供电和液冷方面的专业能力，与 NetApp 平台的统一数据管理、网络安全韧性、混合云领域的领先优势及解耦架构下的扩展能力相结合。由此，客户可获得一套能够快速部署、随计算技术代际更迭持续演进的架构，并在从企业环境到全球规模最大的 AI 工厂中获得一致的数据体验。计算与数据基础设施作为统一系统经过测试和验证，使客户能够缩短设计与集成周期、降低部署风险，并更快地将 AI 环境投入生产运行。

NetApp 高级副总裁兼首席商务、合作伙伴与生态系统官 Alvaro Celis 表示：“客户需要的 AI 基础设施，应能推动创新与转型、创造世界一流的经济效益，并从启用之初就在大规模部署环境中无缝运行。将 Supermicro 在 AI 领域的领先优势与规模扩展能力同 NetApp 平台相结合，使我们能够为商业、企业及互联网领域需求最为严苛的客户提供安全、可靠且可快速部署的 AI 解决方案，帮助他们加速创新，确立市场领先地位。”

此次合作将帮助客户在要求严苛的 AI 工厂环境中，更快捷、更轻松地构建由 NetApp 平台支持的智能数据基础设施。通过将专为 AI 优化的计算系统与满足 AI 需求的数据服务相结合，NetApp 与 Supermicro 将提供经双方联合验证的解决方案，重点涵盖以下三项核心能力：

  • 支持大规模部署的集成式 AI 解决方案：将 Supermicro 专为 AI 优化的服务器、GPU 平台及机架级系统与 NetApp 平台相结合，提供经过验证的解决方案，支持从单个企业 AI 项目到完整的 AI 工厂、超大规模 AI 工厂及主权 AI 项目的各类部署。
  • 企业级数据管理、安全与主权保障：联合解决方案预计将提供企业、政府、新型云服务商及 GPU 即服务提供商所需的数据治理、网络安全韧性与合规能力，让客户在扩大 AI 规模的同时，始终保持对数据的严格治理与有效掌控。
  • 以满足 AI 需求的数据实现 AI 投资回报最大化：此次合作将消除数据瓶颈，确保 GPU 能够持续、高效地获取训练、推理及检索增强生成所需的数据。客户将减少等待数据的时间，将更多时间用于模型训练。

此次合作还使客户能够随工作负载需求的变化，独立扩展计算与数据资源，提高基础设施效率，并在整个 AI 生命周期内保持灵活性。采用联合解决方案的客户将能够安全地访问和管理本地及云环境中的数据，将 AI 基础设施部署到数据所在之处，同时保持一致的数据治理与保护。

Supermicro 首席营收官 Matthew Thauberger 表示：“Supermicro 与 NetApp 携手，将专为 AI 优化的机架级基础设施，与兼顾数据治理、网络安全韧性、数据主权及混合云灵活性的智能数据基础设施相结合。无论客户是部署企业 AI 集群、构建新型云平台、提供 GPU 即服务，还是搭建主权 AI 工厂，此次合作都能为其提供经过验证的实施路径，让基础设施与数据从设计之初便能协同运作。”

为简化客户对 NetApp Novus 架构的部署与运维，NetApp 与 Supermicro 将提供在经验证的 Supermicro 服务器上运行的 NetApp Novus Data Director 软件，并采用 NetApp AFF A90 系统作为高性能 ONTAP 数据层。通过分离元数据平面与数据平面，NetApp Novus 使两者能够在单一命名空间内独立扩展，帮助 AI 基础设施提供商随着环境规模的增长提升性能、扩充容量，而无需反复重新设计底层架构。这一初期部署是双方更广泛合作的第一步，双方将共同开发面向企业 AI、新型云、主权 AI 及大规模 AI 工厂环境的集成式基础设施解决方案。

NetApp 与 Supermicro 还将携手，通过 NetApp AIPod with Supermicro 支持企业构建私有 AI 平台。该融合基础设施架构基于 NVIDIA 参考架构的指导原则构建，并经过 NetApp 验证。该解决方案已作为完整系统通过验证，由 NetApp 的渠道合作伙伴生态系统交付，可为企业提供经过验证的指导，支持在数十至数百个 GPU 的规模下运行 AI 训练、推理及智能体工作负载。

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