Pure Storage가 소개합니다 플래시블레이드//EXA대규모로 10TB/s 이상의 읽기 속도를 제공하는 고성능 AI 및 HPC 스토리지 플랫폼입니다.
Pure Storage는 가장 까다로운 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 관리하도록 설계된 업계 최고 성능의 데이터 스토리지 플랫폼으로 알려진 FlashBlade//EXA를 출시했습니다. 검증된 FlashBlade 아키텍처를 기반으로 하는 이 새로운 제품은 역사적으로 AI의 잠재력을 제한했던 메타데이터 병목 현상을 제거합니다. 높은 동시성을 위해 설계되었으며 대규모 AI 및 HPC에서 일반적으로 나타나는 광범위한 메타데이터 요구 사항을 처리하는 데 능숙한 FlashBlade//EXA는 단일 네임스페이스 내에서 초당 10테라바이트 이상의 읽기 성능을 제공하여 새로운 성능 표준을 확립할 것으로 예상됩니다.
FlashBlade//EXA의 기본 아키텍처는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장합니다. 조직은 쉽게 사용할 수 있는 타사 데이터 노드를 활용하여 거의 무한한 확장과 다차원적 성능을 달성할 수 있습니다. 또한 표준 프로토콜과 네트워킹 표준에 대한 의존성은 배포, 관리 및 확장 프로세스를 간소화하여 다양한 엔터프라이즈 환경에 쉽게 적용할 수 있습니다.
스토리지의 패러다임 전환 추진
GPU가 점점 더 강력해지면서 대규모 AI 모델의 학습이 가속화되고, 데이터 스토리지 시스템은 증가하는 계산 강도, 데이터 볼륨 및 데이터 다양성의 요구에 적응해야 합니다. 원래 예측 가능한 HPC 워크로드를 위해 설계된 기존 스토리지 솔루션은 동시 읽기 및 쓰기, 메타데이터 성능, 낮은 대기 시간 및 비동기 체크포인팅과 같은 현대 AI의 중요한 영역에서 종종 부족합니다.
Pure Storage의 최고 기술 책임자인 롭 리는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장하는 솔루션의 중요성을 강조했습니다. 그는 FlashBlade//EXA의 대량 병렬 아키텍처가 타의 추종을 불허하는 성능, 확장성 및 적응성을 제공하며, 차세대 스토리지가 이제 대규모 HPC 및 AI의 진화를 적극적으로 주도할 수 있다고 언급했습니다.
진정으로 현대적인 스토리지 솔루션은 효과적으로 규모에 맞게 AI를 가속화하기 위해 분산되고 병렬적인 디자인을 제공해야 합니다. 조직은 단일 사이즈가 모든 것에 맞는 접근 방식에서 벗어나 AI의 빠르고 지속적인 변화에 발맞추기 위해 손쉽게 리소스를 추가할 수 있습니다.
그렇다면 메타데이터란 무엇이고 왜 중요한가요?
메타데이터는 저장된 데이터에 대한 정보를 말하며, 식별, 분류, 접근성 및 검색에 도움이 됩니다. 데이터 관리 및 스토리지 배열에서 메타데이터에는 파일 이름, 크기, 생성 날짜, 권한 및 스토리지 시스템 내의 위치와 같은 중요한 세부 정보가 포함됩니다. 스토리지 시스템이 확장되고 데이터 세트가 커짐에 따라 메타데이터의 볼륨도 크게 증가합니다. 효율적인 메타데이터 관리가 없으면 이러한 증가로 인해 성능 병목 현상, 느린 데이터 검색 및 지연 시간이 증가할 수 있습니다. 이는 방대한 데이터 세트에 대한 빠르고 동시적인 액세스가 필요한 AI 및 HPC 워크로드에 특히 문제가 됩니다. 따라서 메타데이터를 효과적으로 처리하는 것은 대규모 스토리지 환경에서 고성능, 안정성 및 효율성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
AI 및 HPC 워크로드를 위한 최신 아키텍처
레거시 고성능 스토리지 기술은 원시 성능 확장에 초점을 맞춘 예측 가능한 HPC 워크로드를 처리하기 위해 개발되었습니다. 반면, 오늘날의 AI 작업은 수만 개의 GPU에서 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 병렬로 처리해야 합니다. 이러한 전환에는 상당한 동시성을 효율적으로 관리하기 위해 상당한 성능을 제공하면서 메타데이터를 최적화하는 아키텍처가 필요합니다.
FlashBlade//EXA는 성능과 메타데이터 확장을 목표로 하는 분산되고 매우 병렬적인 설계로 이러한 요구 사항을 해결합니다. 이 접근 방식은 기업이 성장하는 멀티모달 AI 모델에 적응하고, 안정성을 개선하고, 유휴 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI 및 HPC 워크로드를 더욱 최적화하기 위해 FlashBlade//EXA는 고속 NVIDIA ConnectX NIC, Spectrum 스위치, LinkX 케이블 및 가속화된 통신 라이브러리를 통합하여 대규모 교육 및 추론을 위한 원활한 데이터 이동과 저지연 성능을 보장합니다. 결과적으로 조직은 교육 및 추론을 가속화하고, GPU 활용도를 극대화하고, 전반적인 인사이트 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 Pure Storage의 메타데이터 엔진과 Purity 운영 체제를 비용 효율적인 상용 데이터 노드와 페어링하여 기업은 대규모 AI 프로젝트의 요구 사항을 충족하는 뛰어난 가격 대비 성능 비율을 달성할 수 있습니다.
FlashBlade//EXA의 주요 기능
규모에 따른 업계 선도적 성능
FlashBlade//EXA는 Pure Storage의 광범위한 메타데이터 최적화 경험을 활용하여 AI 교육 및 추론을 위한 파이프라인 효율성을 극대화합니다. 예비 테스트에 따르면 단일 네임스페이스에서 초당 10테라바이트 이상의 읽기 성능을 제공하여 새로운 산업 성능 임계값을 설정합니다. 이 기능은 대규모 병렬 처리 및 확장 가능한 메타데이터 IOPS에 의해 구동되어 조직이 고속 AI 요구 사항을 원활하게 충족할 수 있도록 합니다.
관리 복잡성 감소
메타데이터 병목 현상을 제거함으로써 FlashBlade//EXA는 AI 워크로드에서 가장 큰 과제 중 하나인 방대한 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 문제를 해결합니다. 높은 메타데이터 성능, 가용성 및 복원력 덕분에 수동 튜닝이나 특수 구성 없이 AI 배포를 실행할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 대규모 또는 빠르게 진화하는 데이터 세트를 관리할 때 운영상의 장애물이 줄어듭니다.
가속화된 AI 혁신
FlashBlade//EXA의 분산 아키텍처는 구성 가능성이 매우 높고 NVIDIA의 가속 통신 라이브러리를 포함한 업계 표준 프로토콜과 통합되어 고대역폭 AI 교육 및 추론을 지원합니다. 이러한 긴밀한 통합을 통해 기업은 GPU 활용도를 극대화하는 동시에 AI 워크로드를 효율적으로 확장할 수 있는 유연성을 유지할 수 있습니다. 이 설계는 AI 및 HPC 환경 내에서 원활한 진화를 촉진하여 조직이 성능이나 안정성을 손상시키지 않고도 새로운 데이터 유형, 혁신적인 애플리케이션 및 새로운 모델에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다.
유효성
플래시블레이드//EXA는 2025년 여름에 출시될 예정입니다.
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