오늘날 조직은 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 고급 분석을 수용하기 위해 IT 운영을 재정비하고 있습니다. 그러나 이들은 전 세계에 흩어져 있는 데이터와 워크로드, AI 훈련 및 추론 워크로드에 필요한 시간 증가, 리소스, 특히 그래픽 처리 장치(GPU)의 비용과 부족으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 IBM Storage Scale은 정형 및 비정형 데이터 모두에 대해 소프트웨어 정의 파일 및 오브젝트 스토리지를 제공하며, IBM Storage Scale System은 가장 까다로운 AI, 고성능 컴퓨팅, 분석 및 하이브리드 클라우드 워크로드에 최적화된 스토리지 스케일 소프트웨어의 하드웨어 구현입니다.
Storage Scale System 6000은 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 빠른 GPU가 느린 IO로 인해 부족해지지 않도록 하기 위해 NVIDIA GPUDirect Storage 프로토콜을 지원합니다. 이 프로토콜은 GPU 메모리와 로컬 또는 원격 스토리지(예: NVMe 또는 NVMe over Fabric(NVMe-oF)) 간의 직접 데이터 경로를 지원합니다. 이 GPUDirect 아키텍처는 데이터 경로에서 호스트 서버 CPU와 DRAM을 제거하므로 스토리지와 GPU 간의 IO 경로가 더 짧고 빠릅니다.
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여러 동시 워크로드에 유연하게 대응할 수 있는 지속 가능한 저지연, 고성능 인프라를 구축하세요.
IBM Storage Scale System은 AI를 위한 정보 공급망을 구축하고 병렬 고성능 플랫폼을 통해 여러 데이터 소스에 액세스할 수 있는 유연성을 제공하도록 설계되었습니다.
엣지에서 클라우드로의 글로벌 데이터 통합을 통해 인프라를 현대화하는 개방형 하이브리드 클라우드를 구축합니다.
혁신, 단순성, 비즈니스 성과를 통해 AI 데이터 문제를 해결하세요.
지속 가능한 IT 아키텍처에서 IBM Storage Scale을 위한 고성능 클러스터를 생성하기 위해 설계된 올 플래시 또는 확장 가능한 하이브리드 스토리지 빌딩 블록을 활용합니다.
OpenShift를 위한 엔터프라이즈 AI 컨테이너 기반 스토리지 솔루션을 활용해 보세요.
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