Storage für AI- und HPC
Moderne Speicherlösungen sind die Basis für den performanten und effizienten Betrieb von AI- und HPC-Lösungen. Speziell AI-Workloads erfordern geringe Latenzen und hohe Speicherbandbreiten im Storage-Umfeld. Eine schlechte GPU-Auslastung aufgrund von Speicherengpässen ist in Anbetracht der hohen Investitionskosten aktueller GPU-Systeme nicht akzeptabel.
Storage-Expertise für Ihr Projekt
Basierend auf langjähriger Erfahrung bei der Umsetzung von HPC-Projekten bieten wir umfassende Expertise, um Sie bestmöglich zu unterstützen. Als IBM Gold Partner entwickeln und implementieren wir maßgeschneiderte Lösungen für Ihre individuellen Anforderungen auf Basis des Storage Scale Filesystem (ehemals GPFS).
IBM-Storage Scale - Paralleles Hochleistungsdateisystem
- Skalierung über Hardwaregrenzen hinweg: Das Storage Scale Filesystem ermöglicht die Skalierung über physische Hardwaregrenzen.
- Bündelung von Speicherkapazität und Performance: Speicherkapazität und Performance werden in einem gemeinsamen Speicherbereich (Namespace) zusammengeführt.
- Transparente Integration verschiedener Speichertechnologien: Verschiedene Speichertechnologien, wie NVMe und HDD, können völlig transparent in einem einzigen Filesystem kombiniert werden.
GPUDirect Storage
Maximale Datenraten für GPUs
Ein Schlüsselaspekt für performante AI-Workloads ist die direkte Anbindung der GPU an den Speicher. GPUDirect von NVIDIA ermöglicht es, Daten direkt zwischen dem Speicher und der GPU zu übertragen, ohne den Umweg über die CPU zu nehmen. Dadurch werden Latenzen reduziert und die Speicherbandbreite optimiert, was zu einer deutlichen Leistungssteigerung führt. Besonders für datenintensive AI- und HPC-Anwendungen stellt GPUDirect Storage einen wesentlichen Fortschritt dar.
Content Aware Storage
Neue Funktionen bei Storage Scale
IBM Storage Scale mit Content-Aware-Funktionen ermöglicht es Rechenleistung, Datenpipelines und eine Vektordatenbank in Ihr Speichersystem zu integrieren, um Effizienzsteigerungen, eine schnellere Wertschöpfung und Zugriff auf Echtzeitdaten zu erzielen. Die Umwandlung der unstrukturierten Daten in semantische Vektoren ermöglicht die Verbesserung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzisere Antworten von KI-Assistenten. Zudem werden Änderungen in Datenquellen automatisch erkannt und nur die modifizierten Inhalte in die Vektordatenbank eingepflegt werden.
IBM Storage Scale System 3500
- Formfaktor: Dual Server Chassis mit 2U und Split NVMe Backplane
- Netzwerk: NDR Infiniband oder 400 GbE Ethernet
- Speicher: 24 NVMe Drives 435 TB Kapazität @ 8+2P
- Skalierung: >10000 Knoten / Yottabyte Bereich
- Performance: 125 GB/s an Lesebandbreite, 65 GB/s an Schreibbandbreite, bis zu 1.2 Mio IOPS
IBM Storage Scale System 6000
- Formfaktor: Dual Server Chassis mit 4U und Split NVMe Backplane
- Netzwerk: NDR Infiniband oder 400 GbE Ethernet
- Speicher:48 NVMe Drives 870 TB Kapazität @ 8+2P
- Skalierung: >10000 Knoten / Yottabyte Bereich
- Performance: >300 GB/s Bandbreite, bis zu 2.5 Mio. IOPS, bis zu 13 Mio. IOPS via NVMe über Fabrics & IBM Hyperstore
Was zeichnet das IBM Storage Scale System aus?
- Hybrid-Plattform: IBM Storage Scale System kombiniert schnelle NVMe-Flash-Speicher für hochleistungsfähige Workloads (wie AI und Machine Learning) mit traditionellen Festplatten für große Kapazitäten. Dies kann sowohl innerhalb eines Systems als auch mit homogenen Systemen innerhalb eines Filesystems realisiert werden.
- Hohe Skalierbarkeit: Das System kann von wenigen Terabyte bis hin zu mehreren hundert Petabyte skaliert werden. IBM unterstützt nach eigenen Angaben in einem Spectrum Scale-Cluster mehrere Yottabytes (1.000 Exabyte).
- Das System unterstützt NVIDIA GPUDirect Storage, wodurch der Datentransfer zwischen dem Speichersystem und den NVIDIA GPUs über Infiniband beschleunigt wird.
- Neben den klassischen Hochgeschwindigkeits-NVMe Speichermedien stehen auch IBM Flash Core Module mit einer Kapazität von 38,4 TB zur Verfügung. Diese realisieren eine Inband Komprimierung über einen speziellen FPGA-Chip mit patentierter IBM Technologie.
- Neben den Flashbasierten Speichermedien unterstützt ein Storage Scale System ebenso klassische Speichermedien auf Basis von NL-SAS mit Kapazitäten von bis zu 20TB pro Drive. Je nach System werden bis zu 408 oder 819 Festplatten über entsprechende JBODs unterstützt.
- Dank des softwaredefinierten Speichers bieten die Systeme äußerst hohe Durchsatzraten (Bandbreiten) und IOPS (Input/Output Operations per Second), wodurch sie sich ideal für anspruchsvolle Anwendungen eignen.
- Flexibilität: Das System kann in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden und unterstützt eine Vielzahl von Workloads. Neben dem Einsatz als Hochleistungsspeicher im AI und HPC-Umfeld werden die Systeme aufgrund Ihrer herausragenden Funktionen im Bereich der Datensicherheit z. B. auch als Scale Out NAS Systeme oder als Backend für Cloud-Dienste wie z. B. OwnCloud oder NextCloud verwendet.
- Das IBM Storage Scale System ist eine von NVIDIA zertifizierte ultraperformante Lösung, die KI-Innovation fördert und sich nahtlos von NVIDIA DGX-BasePOD™- bis zu den größten DGX-SuperPOD™-Installationen skalieren lässt. Ebenso dienen sie als Basis für größere HPC- und AI-Installationen auf Basis der NVIDIA Grace Hopper und kommenden NVIDIA Grace Blackwell Systeme.
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