IBM hat seine neueste Speicherinnovation vorgestellt, das IBM Storage Scale System 6000. Diese globale Datenplattform im Cloud-Maßstab ist speziell auf die Anforderungen der heutigen datenintensiven und KI-Workloads zugeschnitten und stellt damit eine bemerkenswerte Ergänzung zum IBM Storage for Data dar KI-Portfolio.
IBM hat seine neueste Speicherinnovation vorgestellt, das IBM Storage Scale System 6000. Diese globale Datenplattform im Cloud-Maßstab ist speziell auf die Anforderungen der heutigen datenintensiven und KI-Workloads zugeschnitten und stellt damit eine bemerkenswerte Ergänzung zum IBM Storage for Data dar KI-Portfolio.
IBM hat sich als Branchenführer etabliert. IBM führt den Gartner Magic Quadrant für verteilte Dateisysteme und Objektspeicher sieben Jahre in Folge an. Mit der Einführung des IBM Storage Scale System 6000 will das Unternehmen seine Führungsposition noch weiter ausbauen. Dieses hochmoderne System verfügt über ein beeindruckendes, hochleistungsfähiges paralleles Dateisystem, das speziell für datenintensive Szenarien entwickelt wurde. Mit Funktionen wie der Bereitstellung von bis zu 7 Millionen IOPS und dem Erreichen eines Durchsatzes von bis zu 256 GB/s für schreibgeschützte Workloads auf einer kompakten 4-HE-Grundfläche ist es klar, dass IBM Grenzen überschreitet.
Denis Kennelly, General Manager von IBM Storage, teilte seine Erkenntnisse über die Auswirkungen von Speicher auf die KI und betonte das transformative Potenzial der aktuellen KI-Ära. Kennelly ist davon überzeugt, dass Unternehmen, um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, Strategien einführen müssen, die eine Datenvereinheitlichung aus verschiedenen Quellen nahezu in Echtzeit ermöglichen. Dies sollte ohne die Redundanz der Erstellung mehrerer Datenkopien oder die ständigen Iterationen der Datenaufnahme erreicht werden. Er schlägt vor, dass das IBM Storage Scale System 6000 die ideale Lösung ist, da es Daten aus Core, Edge und Cloud geschickt auf einer einzigen Plattform zusammenführt, die genau auf GPU-Workloads abgestimmt ist.
Effizienz und Skalierbarkeit neu definiert
Das Storage Scale System 6000-System von IBM ist nicht nur eine Speicherlösung; Es ist für halbstrukturierte und unstrukturierte Datentypen optimiert. Dazu gehört eine große Bandbreite an Inhalten, von Videos und Bildern bis hin zu Texten und Instrumentierungsdaten, die alle täglich generiert werden. Dadurch können Unternehmen ihre digitale Präsenz in hybriden Umgebungen erheblich beschleunigen.
Das IBM Storage Scale System wird mit der bevorstehenden Einbeziehung von IBM FlashCore-Modulen (FCM) im ersten Halbjahr 2024 Dateneffizienz und Skalierbarkeit neu definieren. Das neue System wird ein neues NVMe-FCM mit maximaler Kapazität umfassen, das bereit ist, die Kapazitätseffizienz neu zu definieren und Folgendes zu bieten: 70-prozentige Kostensenkung und 53-prozentiger Energieverbrauch pro Terabyte im Vergleich zu den früheren Top-Flash-Laufwerken von IBM. Durch solche Fortschritte können Kunden die Spitzenleistung von NVMe erleben und gleichzeitig von der Kosteneffizienz von Quad-Level Cell (QLC) profitieren.
Fortschrittliche hardwarebeschleunigte Inline-Datenkomprimierungs- und Verschlüsselungsfunktionen gewährleisten die Datensicherheit auch in Umgebungen mit mehreren Benutzern und Mandanten. Das kommende Storage Scale System 6000 wird bei Integration mit FCM zum Vorreiter bei der Datenspeicherung und unterstützt 2.5-mal mehr Daten auf derselben Grundfläche im Vergleich zu seinem Vorgänger.
NVMeoF Turbo Tier
Es wird erwartet, dass das IBM Storage Scale System die Einführung und Operationalisierung beschleunigen wird KI-Workloads mit IBM Watsonx. Innovative Funktionen wie eine neuartige NVMeoF-Turboschicht, parallele mandantenfähige Datenisolierung und die patentierten Rechenspeicherlaufwerke von IBM zielen alle darauf ab, Leistung, Sicherheit und Effizienz für KI-zentrierte Aufgaben zu steigern.
Das Scale System 6000 basiert auf der Storage Scale-Software und verbindet Daten mit einem offenen Ökosystem, das aus Speicheroptionen mehrerer Anbieter besteht, darunter AWS, Azure, IBM Cloud und andere öffentliche Clouds sowie IBM Storage Tape.
Kunden erhalten einen schnelleren Zugriff auf Daten mit einem über 2.5-fachen GB/s-Durchsatz und einer 2-fachen IOP-Leistung im Vergleich zu marktführenden Mitbewerbern. Der hohe Verarbeitungsdurchsatz und die Zugriffsgeschwindigkeit mit mehreren gleichzeitigen KI- und datenintensiven Arbeitslasten können eine Reihe von Anwendungsfällen abdecken.
Was die Leistungskennzahlen angeht, hat IBMs Storage Scale bereits seine Leistungsfähigkeit unter Beweis gestellt. Die University of Queensland, eine führende Forschungseinrichtung, hat erheblich von der globalen Datenplattform IBM Storage Scale profitiert. Durch den Einsatz des IBM Storage Scale Systems ist es der Universität gelungen, einen schnelleren Datenzugriff zu erreichen, die Effizienz zu steigern und die Kapazitäten in verschiedenen Forschungsbereichen zu erweitern.
IBM Storage Scale System und NVIDIA
Die KI-gesteuerte Zukunft scheint mit der Partnerschaft zwischen dem IBM Storage Scale System und NVIDIA noch rosiger zu sein. Das neue System von IBM kann eine nahtlose Informationslieferkette aufbauen, die von einer NVIDIA-KI-Lösung bis zu einer Vielzahl anderer KI-Aufgaben reicht, unabhängig von ihrem Standort. Mit Unterstützung für modernste Funktionen wie NVIDIA Magnum IOTM GPUDirect Storage (GDS) und Funktionen wie direkter GPU-Speicher und Speicherpfade ist das IBM Storage Scale System 6000 ein Beweis für die Zukunft der KI und Datenspeicherung.
Darüber hinaus wurde die neue NVMeoF-Turbostufe von IBM für kleine Dateien entwickelt, die beispielsweise von Remote-Geräten erfasst werden, oder um den Zugriff auf kleinere Transaktionen wie Data Lake oder Lakehouse Analytics zu ermöglichen, damit diese in eine NVIDIA-Lösung integriert werden können. Durch die Nutzung NVIDIA ConnectX-7-NICsDas Scale System 6000 unterstützt bis zu 16 Ports mit 100 Gbit RDMA über Converged Ethernet (RoCE), 200 Gbit/s und/oder 400 Gbit/s InfiniBand oder eine Kombination aus beidem, um die Leistung zwischen Knoten oder direkt zu NVIDIA-GPUs zu steigern.
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