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IBM 發布新一代 IBM Storage Scale System 6000,加速釋放數據和 AI 的潛力

北京2023年11月13日:近日,IBM推出了全新的 IBM Storage Scale System 6000,這是一個旨在滿足當今數據密集型工作負載和 AI 工作負載需求的云規模全球數據平臺,也是 IBM 數據和人工智能存儲產品線中的最新成員。

IBM被Gartner評為2022年分布式文件和對象存儲魔力象限的領導者,這已是IBM連續第七年獲此殊榮,其愿景和執行力得到行業的充分認可。全新的 IBM Storage Scale System 6000 為數據密集型用例打造的增強型高性能并行文件系統,旨在進一步鞏固 IBM 在上述領域的領導者地位。它僅用四個機架單元的占地面積,即可為每個系統的只讀工作負載提供高達 7百萬的每秒讀寫次數 (IOPs) 和為只讀工作負載提供最高256 GB/s 的吞吐量。

要充分發揮基礎模型和傳統 AI 模型的經濟價值,企業必須關注數據,包括其當前容量和增長預測、所在位置、安全狀況和訪問方式,以及如何優化未來在數據存儲方面的投資。

“在我看來,只有企業制定相應戰略,將多個來源的數據近乎實時地統一起來,而無需創建大量數據副本或不斷采集數據,才能充分實現新的AI 時代的潛力”,IBM 全球存儲業務總經理 Denis Kennelly 表示。”IBM Storage Scale System 6000 可以幫助客戶做到這一點:將來自核心、邊緣和云端的數據整合到單一平臺,并針對 GPU 工作負載優化性能。”

經過優化的IBM Storage Scale System 6000可存儲企業每天產生的半結構化和非結構化數據,包括視頻、圖像、文本、檢測數據等,并加速企業在混合環境中的數字足跡。借助 IBM Storage Scale System,客戶可以實現以下目標:

隨著IBM FlashCore Module(FCM)模塊的加入,有望在 2024 年上半年實現更佳的數據效率和規模經濟:

與 IBM 先前針對 IBM Storage Scale System 的最大容量閃存驅動器相比,全新的最大容量 NVMe FCM 將提供更高的容量效率,每 TB 數據的存儲成本降低 70%、能耗減少 53%。這可幫助客戶利用四層單元 (QLC) 的成本優勢,并充分實現 NVMe 的性能。

硬件加速的強大在線數據壓縮和加密功能,可確??蛻魯祿词乖诙嘤脩?、多租戶環境中,也能安全無虞。

在相同的占地面積中,搭載FCM 的 Storage Scale System 6000 存儲的數據量是上一代產品的 2.5 倍。

加速用于AI工作負載的 IBM watsonx的落地和運作:

IBM Storage Scale System 6000采用了全新的 NVMeoF turbo 層、并行多租戶數據隔離功能以及 IBM 享有專利的計算存儲驅動器,旨在為 AI 工作負載提供更高的性能安全性和效率。

與支持非結構化數據的全球數據平臺 Storage Scale 軟件一同使用,IBM Storage Scale System 6000可為客戶的數據存儲提供多種選擇,包括 AWS、Azure、IBM Cloud 和其他公有云,以及 IBM 存儲磁帶庫。

加快數據訪問速度,實現超過市場領先競爭對手 2.5 倍 的 GB/s 吞吐量和 2 倍的 IOPs 性能:

為多個并行的AI 工作負載和數據密集型工作負載,提供高處理吞吐量和訪問速度,幫助企業滿足廣泛的用例要求。

IBM Storage Scale 幫助昆士蘭大學加速應用 AI

澳大利亞昆士蘭大學是一家世界級的研究機構,它借助IBM Storage Scale軟件和 IBM Storage Scale System,實現了更快的數據訪問速度、并提高了效率,從而顯著加速其工作負載應用。在此案例中,昆士蘭大學還使用了其他 IBM 存儲產品,實現了廣泛的研究目標,包括應用 AI 來描述神經退化性疾病的特征,以及尋找更有效、更靈活的疫苗技術。

“借助目前使用的 Storage Scale Systems 3500,我們已經在眾多的科研領域縮短發現時間,并提高研究生產力。對于涉及醫學圖像分析的 AI 研究,與之前的存儲基礎架構相比,我們將訪問延遲降低 60%。對于基因組學和復雜的流體動力學工作負載,我們將吞吐量增加近 70%,”澳大利亞昆士蘭大學研究計算中心首席技術官 Jake Carroll 表示。”我們利用 IBM Storage Scale 軟件提供的數據管理透明度和全局數據訪問功能,在超級計算資源中充分實現了高速并行文件系統的優勢。”

Carroll 表示:”IBM 的 Storage Scale System 6000 將有望讓我們更進一步。根據我所看到的參數,通過將性能提高一倍并提高效率,我們將以更高的吞吐量提出科研問題,與此同時,降低總體擁有成本和每 IOP的功耗。”

利用 IBM Storage Scale System 和英偉達(NVIDIA)技術加速 AI 進程

Storage Scale System 6000 可創建連接英偉達AI 解決方案和其他 AI 工作負載的信息鏈,不論這些工作負載所在何處。IBM 全新的 NVMeoF turbo 層已針對小型文件(例如,從遠程設備收集的文件)進行了優化,也可提供對較小數據需求(例如,針對數據湖或數據湖倉的分析)的訪問權,以將其集成到英偉達的解決方案中。

Storage Scale System 6000 支持 NVIDIA Magnum IOTM GPUDirect? Storage(GDS)、GPU 內存和存儲之間的直連。它支持啟用 GDS 時,通過數據移動 IO 來提高性能。通過利用 NVIDIA ConnectX-7? NIC,Scale System 6000 最多支持 16 個端口的 100Gb RDMA over Converged Ethernet (RoCE)、200Gb/s 和/或 400Gb/s InfiniBand,或者兩者的組合,進而提高節點之間的性能,或者直接連接到英偉達GPU。

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