KI & Machine Learning (MLOps)

Füttern Sie Ihre GPUs, nicht den Ladebalken.

Der Flaschenhals im modernen KI-Training ist oft nicht die Rechenleistung, sondern der Datentransport vom Speicher zur GPU.

• Computer Vision (Millionen Dateien): Trainings-Datasets (wie ImageNet) bestehen aus Millionen winziger Bilddateien. Windows und SMB brechen hier ein. Das V-Folder-System nutzt den Virtual Folder Stream, um Millionen Dateien ohne Overhead als einen einzigen Strom zu senden.
• GPU-Auslastung: Verhindern Sie GPU Starvation. V lädt Trainingsdaten so schnell in den Cache, wie es die Physik erlaubt, damit teure GPU-Cluster nicht im Leerlauf warten.
• Model Deployment: Verteilen Sie riesige Sprachmodelle (LLMs) blitzschnell an hunderte Inferenz-Server weltweit.