IBM 发布了新的存储系统，旨在处理高性能计算和 AI 工作负载。

　　Scale System 6000 是一个软件定义的存储系统，它包括一个并行文件系统来支持文件和对象数据，以及两种常用的网络连接存储 （NAS） 协议，即网络文件系统 （NFS） 和服务器消息块 （SMB）。它针对 AI 和高性能计算 （HPC） 等密集型工作负载。

　　该系统使用高速互连、GPUDirect软件和即将推出的FlashCore模块（IBM定制的所有NVMe闪存模块将于2024年下半年推出），可提供高达256 GBps的读取性能。新版本的存储规模系统，前身为弹性存储系统，可以扩展到数千个节点，单个集群支持最多633个字节。

　　Futurum Group的分析师Randy Kerns表示，IBM已经采用了HPC系统，并制作了一个可由IT管理的内部部署版本，而不是由研究科学家管理。IBM Storage Scale System 6000具有HPC特性，包括极高的可扩展性和线性扩展性能。他说，该产品证明HPC将其影响力扩展到学术界和研究领域之外，并进入企业，在企业中，非结构化数据不断增长，生成性人工智能正在扎根。

　　但6000也是另一种趋势的证据：Forrester Research的分析师Brent Ellis表示，NAS的适用性越来越高，NAS传统上用于存储和共享文档和视频等文件，现在正在寻找更广泛的用例。

　　他说：“现在的趋势是对象和文件存储，性能越来越高，并用于更多的主要工作负载。”

　　应用于AI

　　IBM Storage Scale System 6000支持Nvidia Magnum IOTM GPUDirect Storage，该软件绕过CPU，允许数据在存储和GPU内存之间直接传输。这减少了可能使GPU闲置的数据加载，中断了人工智能模型训练，英伟达表示，这一问题对人工智能和HPC应用程序性能产生了负面影响。

　　Kerns说，IBM已经通过聚合以太网（RoCE）上的RDMA和InfiniBand实现了GPUDirect，这是一种高性能、低延迟的互连技术。

　　“这个存储元素可以很快将数据提供给数据平台，”他说，并补充说，它可以是IBM的数据平台Watsonx或其他数据平台。

　　Kerns表示，6000将与其他面向人工智能的存储竞争，如Vast Data、Weka和其他高性能NAS，如Pure storage和NetApp。

　　Forrester Research的Ellis表示，人工智能目前是一个热门话题，任何可用于人工智能的产品或服务都将以人工智能的形式呈现。

　　埃利斯认为，由于基础设施的要求，一些企业将把人工智能模型培训外包给已有的模型培训供应商。然而，推断或解决人工智能所训练的任务将在内部完成。埃利斯说，无论是训练还是推理，6000都是一个强大的文件系统，即使所有的好处还不能完全实现。

　　埃利斯说：“这有点本末倒置，因为新的FlashCore模块要到2024年下半年才能推出，其中包含了（一些好处）。”

　　用于IBM的NAS

　　IBM将6000定位为半结构化和非结构化数据的存储，如视频、图像、文本和仪器数据，这些用例通常使用NAS设备。然而，Ellis说，这项技术超出了用户使用NAS的任务范围。

　　他说：“这是为了与容器、数据分析工作负载或SAP等高性能文件进行交互。”

　　Ellis说，嵌入在系统中的Storage Scale允许用户连接到基于云的文件系统，作为目录树的一部分，目录树是一种表示文件存储位置的分层结构，提高了可移植性和缓存。

　　但是，专注于NAS用例解决了IBM产品的潜在差距，Kerns说。几年来，它与NetApp保持着OEM关系，直到2014年交易终止。

　　“这是一个支持 NFS 和 SMB 访问的文件系统，”他说。“它还具有符合POSIX标准的驱动程序，这在企业中是不常见的。

　　Kerns 说，兼容便携式操作系统接口的驱动程序在 HPC 技术中比 NAS 系统更常见。

　　根据 Kerns 的说法，虽然 6000 对于主目录或第二层存储来说有点矫枉过正，但它可用于这些情况，以及高端 HPC 和 AI 用例。

　　Kerrns说，数据平台连接到不同的系统，特别是在公共云上，所有这些连接都必须得到管理。如果所有系统都放置在 6000 的本地，它们不仅可以提供性能和其他优势，还可以简化管理。

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