面向非结构化数据的全新云规模、高性能存储设备，支持最严苛的 AI 和容量密集型工作负载

北京 2023年11月13日 /美通社/ -- 近日，IBM（纽交所股票代码：IBM）推出了全新的 IBM Storage Scale System 6000，这是一个旨在满足当今数据密集型工作负载和 AI 工作负载需求的云规模全球数据平台，也是 IBM 数据和人工智能存储产品线中的最新成员。

IBM Storage Scale System 6000

IBM被Gartner评为2022年分布式文件和对象存储魔力象限的领导者，这已是IBM连续第七年获此殊荣，其愿景和执行力得到行业的充分认可。[1] 全新的 IBM Storage Scale System 6000 为数据密集型用例打造的增强型高性能并行文件系统，旨在进一步巩固 IBM 在上述领域的领导者地位。它仅用四个机架单元的占地面积，即可为每个系统的只读工作负载提供高达 7百万的每秒读写次数 (IOPs) 和为只读工作负载提供最高256 GB/s 的吞吐量。[2]

要充分发挥基础模型和传统 AI 模型的经济价值，企业必须关注数据，包括其当前容量和增长预测、所在位置、安全状况和访问方式，以及如何优化未来在数据存储方面的投资。

"在我看来，只有企业制定相应战略，将多个来源的数据近乎实时地统一起来，而无需创建大量数据副本或不断采集数据，才能充分实现新的AI 时代的潜力"，IBM 全球存储业务总经理 Denis Kennelly 表示。"IBM Storage Scale System 6000 可以帮助客户做到这一点：将来自核心、边缘和云端的数据整合到单一平台，并针对 GPU 工作负载优化性能。"

经过优化的IBM Storage Scale System 6000可存储企业每天产生的半结构化和非结构化数据，包括视频、图像、文本、检测数据等，并加速企业在混合环境中的数字足迹。借助 IBM Storage Scale System，客户可以实现以下目标：

随着IBM FlashCore Module（FCM）模块的加入，有望在 2024 年上半年实现更佳的数据效率和规模经济：

与 IBM 先前针对 IBM Storage Scale System 的最大容量闪存驱动器相比，全新的最大容量 NVMe FCM 将提供更高的容量效率，每 TB 数据的存储成本降低 70%、能耗减少 53%。[3] 这可帮助客户利用四层单元 (QLC) 的成本优势，并充分实现 NVMe 的性能。[4]

硬件加速的强大在线数据压缩和加密功能，可确保客户数据即使在多用户、多租户环境中，也能安全无虞。

在相同的占地面积中，搭载FCM 的 Storage Scale System 6000 存储的数据量是上一代产品的 2.5 倍。[5]

加速用于AI工作负载的 IBM watsonx的落地和运作：

IBM Storage Scale System 6000采用了全新的 NVMeoF turbo 层、并行多租户数据隔离功能以及 IBM 享有专利的计算存储驱动器，旨在为 AI 工作负载提供更高的性能安全性和效率。

与支持非结构化数据的全球数据平台 Storage Scale 软件一同使用，IBM Storage Scale System 6000可为客户的数据存储提供多种选择，包括 AWS、Azure、IBM Cloud 和其他公有云，以及 IBM 存储磁带库。

加快数据访问速度，实现超过市场领先竞争对手 2.5 倍 的 GB/s 吞吐量和 2 倍的 IOPs 性能[6]：

为多个并行的AI 工作负载和数据密集型工作负载，提供高处理吞吐量和访问速度，帮助企业满足广泛的用例要求。

IBM Storage Scale 帮助昆士兰大学加速应用 AI

澳大利亚昆士兰大学是一家世界级的研究机构，它借助IBM Storage Scale软件和 IBM Storage Scale System，实现了更快的数据访问速度、并提高了效率，从而显著加速其工作负载应用。在此案例中，昆士兰大学还使用了其他 IBM 存储产品，实现了广泛的研究目标，包括应用 AI 来描述神经退化性疾病的特征，以及寻找更有效、更灵活的疫苗技术。

"借助目前使用的 Storage Scale Systems 3500，我们已经在众多的科研领域缩短发现时间，并提高研究生产力。对于涉及医学图像分析的 AI 研究，与之前的存储基础架构相比，我们将访问延迟降低 60%。对于基因组学和复杂的流体动力学工作负载，我们将吞吐量增加近 70%，"澳大利亚昆士兰大学研究计算中心首席技术官 Jake Carroll 表示。"我们利用 IBM Storage Scale 软件提供的数据管理透明度和全局数据访问功能，在超级计算资源中充分实现了高速并行文件系统的优势。"

Carroll 表示："IBM 的 Storage Scale System 6000 将有望让我们更进一步。根据我所看到的参数，通过将性能提高一倍并提高效率，我们将以更高的吞吐量提出科研问题，与此同时，降低总体拥有成本和每 IOP的功耗。"

利用 IBM Storage Scale System 和英伟达（NVIDIA）技术加速 AI 进程

Storage Scale System 6000 可创建连接英伟达AI 解决方案和其他 AI 工作负载的信息链，不论这些工作负载所在何处。IBM 全新的 NVMeoF turbo 层已针对小型文件（例如，从远程设备收集的文件）进行了优化，也可提供对较小数据需求（例如，针对数据湖或数据湖仓的分析）的访问权，以将其集成到英伟达的解决方案中。

Storage Scale System 6000 支持 NVIDIA Magnum IOTM GPUDirect® Storage(GDS)、GPU 内存和存储之间的直连。它支持启用 GDS 时，通过数据移动 IO 来提高性能。通过利用 NVIDIA ConnectX-7™ NIC，Scale System 6000 最多支持 16 个端口的 100Gb RDMA over Converged Ethernet (RoCE)、200Gb/s 和/或 400Gb/s InfiniBand，或者两者的组合，进而提高节点之间的性能，或者直接连接到英伟达GPU。;