Hệ thống lưu trữ máy tính đám mây mới có khả năng xử lý dữ liệu và AI để đáp ứng các tải công việc đòi hỏi cao về dung lượng và AI

ARMONK, N.Y., Ngày 1 tháng 11 năm 2023 — Hôm nay, IBM (NYSE: IBM) giới thiệu IBM Storage Scale System 6000 mới, một nền tảng dữ liệu toàn cầu có khả năng mở rộng được thiết kế để đáp ứng nhu cầu ngày nay về xử lý dữ liệu và AI, và là sản phẩm mới nhất trong bộ sưu tập IBM Storage for Data and AI.

Bảy năm liên tiếp và tính đến nay, IBM là nhà cung cấp dẫn đầu trong 2022 Gartner Magic Quadrant for Distributed File Systems and Object Storage, được công nhận về tầm nhìn và khả năng thực hiện.1 IBM Storage Scale System 6000 mới nhằm xây dựng trên vị thế dẫn đầu của IBM với hệ thống tập tin song song được cải tiến, thiết kế cho các trường hợp sử dụng đòi hỏi dữ liệu lớn.



Để tận dụng giá trị kinh tế của cả mô hình AI nền tảng và AI truyền thống, doanh nghiệp cần tập trung vào dữ liệu – dung lượng hiện tại và dự báo tăng trưởng, nơi dữ liệu được lưu trữ, cách bảo mật và truy cập dữ liệu, cũng như cách tối ưu hóa đầu tư lưu trữ dữ liệu trong tương lai.

“Tiềm năng của kỷ nguyên AI mới ngày nay chỉ có thể được hiện thực hóa đầy đủ, theo quan điểm của tôi, nếu các tổ chức có chiến lược thống nhất dữ liệu từ nhiều nguồn gần như thời gian thực mà không tạo ra nhiều bản sao dữ liệu và phải trải qua các lần lặp đi lặp lại việc hấp thụ dữ liệu,” Denis Kennelly, Giám đốc điều hành bộ phận IBM Storage cho biết. “IBM Storage Scale System 6000 cho phép khách hàng làm điều đó – kết hợp dữ liệu từ lõi, biên và đám mây vào một nền tảng duy nhất với hiệu suất tối ưu cho các tải công việc GPU.”

IBM Storage Scale System 6000 được tối ưu hóa cho việc lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc và không cấu trúc bao gồm video, hình ảnh, văn bản, dữ liệu đo lường v.v. được tạo ra hàng ngày và tăng tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số của tổ chức. Với IBM Storage Scale System, khách hàng có thể:

Đạt được hiệu quả dữ liệu lớn hơn và kinh tế quy mô với việc bổ sung IBM FlashCore Modules (FCM), dự kiến vào quý 1 năm 2024:

  • FCM dung lượng NVMe mới tối đa sẽ cung cấp hiệu quả dung lượng với chi phí thấp hơn 70% và tiêu thụ năng lượng thấp hơn 53% mỗi TB so với ổ đĩa flash dung lượng tối đa trước đây của IBM Storage Scale System.3 Điều này có thể giúp khách hàng hiện thực hóa hiệu suất tối đa của NVMe với lợi thế chi phí của Quad-level Cell (QLC).4
  • Nén và mã hóa dữ liệu tích hợp phần cứng được tăng cường để giúp bảo mật dữ liệu khách hàng ngay cả trong môi trường đa người dùng, đa khách.
  • IBM Storage Scale System 6000 với FCM sẽ hỗ trợ lượng dữ liệu gấp 2,5 lần trong cùng không gian sàn so với hệ thống thế hệ trước.5

Tăng tốc độ áp dụng và vận hành các tải công việc AI với IBM watsonx: 

  • Được thiết kế với tầng NVMeoF turbo mới, cô lập dữ liệu đa khách song song mới của IBM và ổ đĩa tính toán bằng phần cứng của IBM, nhằm cung cấp hiệu suất, an ninh và hiệu quả cao hơn cho các tải công việc AI.
  • Phần mềm IBM Storage Scale, nền tảng dữ liệu toàn cầu cho dữ liệu không cấu trúc điều khiển IBM Storage Scale System 6000, kết nối dữ liệu với hệ sinh thái mở của các nhà cung cấp lưu trữ đa nhà cung cấp bao gồm AWS, Azure, IBM Cloud và các đám mây công khai khác, bên cạnh IBM Storage Tape.

Tiếp cận dữ liệu nhanh hơn với hiệu suất lưu lượng dữ liệu và IOP cao hơn 2,5 lần và 2 lần so với đối thủ dẫn đầu thị trường6:

  • Khả năng xử lý lưu lượng cao và tốc độ truy cập với nhiều tải công việc AI và dữ liệu đồng thời có thể chạy để đáp ứng nhiều trường hợp sử dụng.

Lợi ích của IBM Storage Scale trong AI ứng dụng tại Đại học Queensland

Đại học Queensland (UQ) là một tổ chức nghiên cứu hàng đầu thế giới đã tăng tốc đáng kể một loạt công việc bằng cách cung cấp truy cập nhanh hơn vào dữ liệu cũng như cải thiện hiệu quả và khả năng với nền tảng dữ liệu toàn cầu IBM Storage Scale và IBM Storage Scale System. Một số ví dụ về nghiên cứu mà IBM Storage được sử dụng bao gồm AI ứng dụng cho việc đặc trưng bệnh thần kinh thoái hóa và tìm kiếm công nghệ vắc-xin hiệu quả và linh hoạt hơn.

“Với hệ thống IBM Storage Scale Systems 3500 hiện tại, chúng tôi giúp giảm thời gian phát hiện và tăng năng suất nghiên cứu cho một loạt khoa học ngày càng tăng. Đối với nghiên cứu AI liên quan đến phân tích hình ảnh y tế, chúng tôi đã giảm độ trễ truy cập lên đến 60% so với cơ sở hạ tầng lưu trữ trước đây. Đối với các tải công việc di truyền học phức tạp và động lực học chất lưu, chúng tôi đã tăng lưu lượng lên đến 70%,” Jake Carroll, Giám đốc Công nghệ Nghiên cứu, Trung tâm Tính toán Nghiên cứu, Đại học Queensland, Australia cho biết. “Chúng tôi nhận được tất cả lợi ích của hệ thống tập tin song song tốc độ cao bên trong nguồn lực siêu tính của mình với tính minh bạch và truy cập dữ liệu toàn cầu mà phần mềm IBM Storage Scale cung cấp.”

Carroll bổ sung: “IBM Storage Scale System 6000 nên là bước ngoặt cho chúng tôi. Với các thông số mà tôi đã thấy, bằng cách tăng gấp đôi hiệu suất và tăng hiệu quả, chúng tôi sẽ có thể đặt câu hỏi khoa học của mình với lưu lượng cao hơn, nhưng với chi phí TCO thấp hơn và tiêu thụ năng lượng thấp hơn mỗi IOP. Quá trình này sẽ giúp chúng tôi.”

Tăng tốc AI với IBM Storage Scale System và Công nghệ NVIDIA

IBM Storage Scale System 6000 có khả năng tạo thành chuỗi cung ứng thông tin từ giải pháp AI NVIDIA đến các tải công việc AI khác độc lập với vị