北京2023年11月13日 /美通社/ -- 近日，IBM（紐交所股票代碼：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。[1] 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。[2]
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%。[3] 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。[4]
硬件加速的強大在線數據壓縮和加密功能，可確保客戶數據即使在多用戶、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。[5]
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[6]：
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。如需了解更多，請訪問 https://www.ibm.com/cn-zh/storage/nvidia
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