NetApp和Nvidia合作推出了結合AI參考架構的系統，來與Pure Storage-Nvidia AIRI系統競爭。
該系統旨在深度學習，並且與思科和NetApp的融合基礎架構FlexPod不同，它沒有品牌名稱。而且與AIRI也不同，因為它也沒有自己的硬件盒子。
根據NetApp和Nvidia提供的技術白皮書，它是針對實際深度學習用例的可擴展AI基礎設施設計：為NetApp A800全閃存存儲陣列和Nvidia DGX-1 GPU服務器系統定義參考架構（reference architecture，簡稱RA）。
白皮書地址：https://www.netapp.com/us/media/wp-7267.pdf
topline RA支持單個A800陣列（高可用性配對配置），5 x DGX-1 GPU服務器連接2個Cisco Nexus 100GE交換機。而較慢的A700全閃存陣列RA支持40GE的4個DGX-1。
A800系統使用連接到DGX-1的100GE鏈路，該設備支持RDMA作為集群互連。A800可擴展到24節點集群和74.8PB。
據悉，它具有25GB/秒的讀取帶寬和500微秒以下的延遲。
NetApp Nvidia DL RA配置圖
網絡端口連接圖
Pure Storage和Nvidia的AIRI有一個支持4個DGX-1的FlashBlade陣列。它的FlashBlade陣列提供17GB/秒的速度，提供超過3毫秒的延遲。這與NetApp/Nvidia RA系統相比似乎較慢，但A800是NetApp最快的全閃存陣列，而Pure的FlashBlade則更多地是容量優化的閃存陣列。
像Pure的AIRI Mini一樣，NetApp Nvidia DL RA的規模從一臺DGX-1開始擴展到五臺。A800的原始容量通常為364.8TB。Pure的AIRI擁有533TB的原始閃存。
這裡有一個AIRI RA文件，其配置圖如下所示：
Pure Storage與Nvidia AIRI配置圖
NetApp和Pure都運行其兩個系統的基準測試，並且都包括使用合成數據NFS和批量64的Res-152和ResNet-50。
NetApp提供了圖表和數字，而Pure只提供了圖表，使得二者的比較變得困難。不過，我們可以通過將這些圖表放在一起來做一個粗略的估計。由此產生的總體圖表並不漂亮，但確實提供了一種比較方式：
NetApp和Pure Resnet性能對比
至少從這些圖表可以看出，NetApp Nvidia RA的性能優於AIRI。
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