Hammerspace宣布了一项创新飞跃：其全球数据平台现在可以在边缘计算环境中处理、存储和协调数据，有可能彻底改变边缘的数据处理和人工智能功能。
这一创新解决方案将 Gryf(首台手提箱大小的人工智能超级计算机，由SourceCode和GigaIO共同设计)与 Hammerspace 的全球数据平台相结合。这一强大组合为任何地点带来了前所未有的共享人工智能处理能力，包括那些网络基础设施有限或没有网络基础设施的地点。
该解决方案与在战术边缘环境中捕获卫星地面站和自然灾害响应的大型地图集和其他类型的地理空间数据等用例高度相关。此外，它还提供了一种快速传输和处理大量数据的有效方法。
在此解决方案出现之前，组织面临着两难境地：要么将数据发送到数据中心进行处理和分析，要么依赖受非 GPU 边缘计算设备的计算资源和存储容量限制的边缘环境，而这些设备的可扩展性有限。这种方法阻碍了在现场产生相关结果的能力，而且如果没有数据编排解决方案来促进数据向数据中心的 GPU 移动，这种方法将受到极大阻碍。
正如 Hammerspace 首席战略和业务发展官 Tony Asaro 所言，“我们的客户和合作伙伴一直告诉我们，数据编排是他们 AI 工作负载的首要任务。我们能够透明地在线编排远程数据中心、云和边缘环境之间的数据，确保无论数据位于何处，它都能到达 GPU 资源。”
Asaro 进一步强调，数据编排将成为未来一年及以后的一个突出话题，尤其是在人工智能用例中。
Gryf 是这一创新解决方案的关键组件，它是一款坚固耐用的手提箱式便携式超级计算机，可在现场快速处理时间敏感型数据，也称为移动飞行套件。SourceCode 和 GigaIO 于本季度早些时候宣布推出 Gryf，并将于今年第三季度上市。
Hammerspace 可以在单个 Gryf 设备上运行，同时还可以运行其他软件包，例如 Cyber、地理空间、Kubernetes容器化应用程序和其他 AI 分析包。Hammerspace 基于标准的并行文件系统架构将极快的并行处理速度与 NFS 的简单性相结合，使其非常适合提取和处理由传感器、无人机、卫星、摄像头和其他边缘设备生成的大量非结构化数据。
值得注意的是，当在分布式边缘环境中部署多台 Gryf 设备时，Hammerspace 的全部潜力就会得到释放，从而使 Hammerspace 能够将多个位置互连到单个全球数据平台中。Hammerspace 数据编排服务有助于充分利用所有可用的 GPU 资源来加速边缘处理。此功能对于边缘 AI 尤其有益，因为硬件、带宽和连接性等限制是边缘 AI 面临的常见挑战。
当 Gryf 设备被运回数据中心进行额外的数据分析和长期保护时，Hammerspace 数据编排还简化了数据的移动和迁移。
SourceCode 工程副总裁 Matt Ritter 恰如其分地指出：“GPU 需要大量数据，当您必须以分散的方式跨多个设备实现现场洞察，并且连接可能不一致时，这将带来巨大挑战。Hammerspace 通过高效编排分布式数据和超级计算机级数据速度来帮助解决这一问题。这也使 Gryf 成为 SourceCode 联合设计模型的一个很好的例子：无缝集成最佳技术来解决客户的难题。”
GigaIO 首席执行官 Alan Benjamin 对此表示赞同，他表示：“我们很高兴宣布 Hammerspace 的文件系统与 Gryf 的整合，这标志着我们在推动边缘 AI 能力的使命上迈出了重大一步。此次合作不仅通过利用 Hammerspace 的全球数据平台增强了 Gryf 的能力，还为边缘数据可访问性和编排树立了新标准。”
这一创新解决方案有可能改变边缘的数据处理和人工智能功能，使组织即使在最偏远和最具挑战性的环境中也能获得洞察力并推动创新。
