Unternehmen rüsten ihre IT-Abläufe derzeit um, um künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und erweiterte Analysen zu nutzen. Sie stehen dabei vor Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten und Workloads, die über den ganzen Globus verteilt sind, dem zunehmenden Zeitaufwand für KI-Training und Inferenz-Workloads sowie den Kosten und der Ressourcenknappheit, insbesondere bei Grafikprozessoren (GPUs).
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bietet IBM Storage Scale eine softwaredefinierte Datei- und Objektspeicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten. IBM Storage Scale System ist eine Hardwareimplementierung der Storage Scale-Software, die für die anspruchsvollsten KI-, Hochleistungsrechen-, Analyse- und Hybrid Cloud-Workloads optimiert ist.
Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen und sicherzustellen, dass schnelle GPUs nicht durch langsame IO ausgebremst werden, unterstützt das Storage Scale System 6000 das NVIDIA GPUdirect-Speicherprotokoll, das einen direkten Datenpfad zwischen GPU-Speicher und lokalem oder externem Speicher wie NVMe oder NVMe over Fabric (NVMe-oF) ermöglicht. Diese GPUDirect Architektur entfernt CPU und DRAM des Hostservers aus dem Datenpfad, sodass der IO-Pfad zwischen Speicher und GPU kürzer und schneller ist.
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Das IBM Storage Scale System wurde entwickelt, um eine Informationslieferkette für KI aufzubauen und die Flexibilität zu bieten, mit einer parallelen Hochleistungsplattform auf mehrere Datenquellen zuzugreifen.
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