IBM 推出了最新的存储创新——IBM Storage Scale System 6000。这个云规模的全球数据平台专为满足当今数据密集型和人工智能工作负载的需求而定制，使其成为 IBM Storage for Data and人工智能投资组合。
IBM 已成为该领域的领导者。 IBM 连续七年在 Gartner 分布式文件系统和对象存储魔力象限中处于领先地位。 通过推出 IBM Storage Scale System 6000，该公司旨在进一步巩固其领导地位。 这个最先进的系统拥有令人印象深刻的高性能并行文件系统，专为数据密集型场景而设计。 凭借在紧凑的 7U 空间中提供高达 256M IOPS 和实现高达 4GB/s 的只读工作负载吞吐量等功能，IBM 显然正在突破界限。
IBM Storage总经理Denis Kennelly分享了他对存储对AI影响的见解，强调了当前AI时代的变革潜力。 Kennelly 认为，为了充分利用这种潜力，组织必须采取允许近乎实时地统一不同来源的数据的策略。 这应该在没有创建多个数据副本或不断迭代数据摄取的冗余的情况下实现。 他认为，IBM Storage Scale System 6000 是理想的解决方案，能够巧妙地将来自核心、边缘和云的数据汇集到一个针对 GPU 工作负载进行微调的单一平台上。
重新定义效率和可扩展性
IBM 的 Storage Scale System 6000 系统不仅仅是一个存储解决方案；它还是一个存储解决方案。 它针对半结构化和非结构化数据类型进行了优化。 这包括大量的内容，从视频和图像到文本和仪器数据，全部都是每天生成的。 因此，组织可以极大地加速其跨混合环境的数字化进程。
IBM Storage Scale System 将在 2024 年上半年纳入 IBM FlashCore Modules (FCM)，从而重新定义数据效率和可扩展性。新系统将包括新的最大容量 NVMe FCM，准备重新定义容量效率，提供与 IBM 之前的顶级闪存驱动器相比，成本降低了 70%，每 TB 能耗降低了 53%。 这些进步将使客户能够体验 NVMe 的峰值性能，同时受益于四级单元 (QLC) 的成本效益。
先进的内联硬件加速数据压缩和加密功能即使在具有多个用户和租户的环境中也能确保数据安全。 即将推出的 Storage Scale System 6000 与 FCM 集成后，将支持数据存储，与前身相比，在相同的占地面积内支持的数据量增加 2.5 倍。
NVMeoF Turbo 层
IBM 存储扩展系统有望加速IBM Watsonx 人工智能工作负载的采用和运行。其创新特性，例如新型 NVMeoF Turbo 层、并行多租户数据隔离以及 IBM 专利的计算存储驱动器，旨在提升以人工智能为中心的任务的性能、安全性和效率。
在 Storage Scale 软件的支持下，Scale System 6000 将数据与开放生态系统连接，该生态系统由多供应商存储选项组成，其中包括 AWS、Azure、IBM Cloud 和其他公共云以及 IBM Storage Tape。
客户可以更快地访问数据，其吞吐量是市场领先竞争对手的 2.5 倍以上 GB/s 吞吐量和 2 倍 IOP 性能。 多个并发 AI 和数据密集型工作负载的高处理吞吐量和访问速度可以满足一系列用例。
在性能指标方面，IBM的Storage Scale已经展示了其实力。 昆士兰大学是一家一流的研究机构，它从 IBM Storage Scale 全球数据平台中获益匪浅。 通过部署 IBM Storage Scale System，该大学成功实现了更快的数据访问，提高了效率并扩展了各个研究领域的能力。
IBM Storage Scale System 和 NVIDIA
IBM Storage Scale System 与 NVIDIA 的合作，让 AI 驱动的未来更加光明。IBM 的全新系统能够建立无缝的信息供应链，从 NVIDIA AI 解决方案延伸至众多其他 AI 任务，不受地域限制。IBM Storage Scale System 6000 支持NVIDIA Magnum IO™ GPUDirect Storage (GDS)等前沿功能，并具备直接 GPU 内存和存储通道等强大功能，堪称 AI 和数据存储未来发展趋势的有力证明。
此外，IBM 全新的 NVMeoF Turbo 层专为小型文件而设计，例如从远程设备收集的文件，或用于访问数据湖或湖屋分析等小型事务，以便将其集成到 NVIDIA 解决方案中。通过利用NVIDIA ConnectX-7 网卡，Scale System 6000 支持多达 16 个端口，这些端口支持 100Gb RDMA over Converged Ethernet (RoCE)、200Gb/s 和/或 400Gb/s InfiniBand，或两者的组合，从而提高节点间或直接到 NVIDIA GPU 的性能。
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