IBM 推出了最新的儲存創新——IBM Storage Scale System 6000。這個雲端規模的全球資料平台專為滿足當今資料密集型和人工智慧工作負載的需求而定制，使其成為 IBM Storage for Data and人工智慧投資組合。
IBM 已成為該領域的領導者。 IBM 連續七年在 Gartner 分散式檔案系統和物件儲存魔力像限中處於領先地位。 透過推出 IBM Storage Scale System 6000，該公司旨在進一步鞏固其領導地位。 這個最先進的系統擁有令人印象深刻的高效能平行檔案系統，專為資料密集型場景而設計。 憑藉在緊湊的 7U 空間中提供高達 256M IOPS 和實現高達 4GB/s 的唯讀工作負載吞吐量等功能，IBM 顯然正在突破界限。
IBM Storage總經理Denis Kennelly分享了他對儲存對AI影響的見解，強調了當前AI時代的變革潛力。 Kennelly 認為，為了充分利用這種潛力，組織必須採取允許近乎即時地統一不同來源的資料的策略。 這應該在沒有創建多個資料副本或不斷迭代資料攝取的冗餘的情況下實現。 他認為，IBM Storage Scale System 6000 是理想的解決方案，能夠巧妙地將來自核心、邊緣和雲端的資料匯集到一個針對 GPU 工作負載進行微調的單一平台上。
重新定義效率和可擴展性
IBM 的 Storage Scale System 6000 系統不只是一個儲存解決方案；它也是一個儲存解決方案。 它針對半結構化和非結構化資料類型進行了最佳化。 這包括大量的內容，從視訊和圖像到文字和儀器數據，全部都是每天生成的。 因此，組織可以大大加速其跨混合環境的數位化進程。
IBM Storage Scale System 將在 2024 年上半年納入 IBM FlashCore Modules (FCM)，從而重新定義資料效率和可擴展性。新系統將包括新的最大容量 NVMe FCM，準備重新定義容量效率，提供與IBM 之前的頂級快閃磁碟機相比，成本降低了70%，每TB 能耗降低了53%。 這些進步將使客戶能夠體驗 NVMe 的峰值效能，同時受益於四級單元 (QLC) 的成本效益。
先進的內嵌硬體加速資料壓縮和加密功能即使在具有多個用戶和租戶的環境中也能確保資料安全。 即將推出的 Storage Scale System 6000 與 FCM 整合後，將支援資料存儲，與前身相比，在相同的佔地面積內支援的資料量增加 2.5 倍。
NVMeoF Turbo 層
IBM 儲存擴充系統可望加速IBM Watsonx 人工智慧工作負載的採用和運作。其創新特性，例如新型 NVMeoF Turbo 層、並行多租戶資料隔離以及 IBM 專利的運算儲存驅動器，旨在提升以人工智慧為中心的任務的效能、安全性和效率。
在 Storage Scale 軟體的支援下，Scale System 6000 將資料與開放生態系統連接，該生態系統由多供應商儲存選項組成，其中包括 AWS、Azure、IBM Cloud 和其他公有雲以及 IBM Storage Tape。
客戶可以更快地存取數據，其吞吐量是市場領先競爭對手的 2.5 倍以上 GB/s 吞吐量和 2 倍 IOP 效能。 多個並發 AI 和資料密集型工作負載的高處理吞吐量和存取速度可以滿足一系列用例。
在性能指標方面，IBM的Storage Scale已經展現了其實力。 昆士蘭大學是一流的研究機構，它從 IBM Storage Scale 全球資料平台中獲益匪淺。 透過部署 IBM Storage Scale System，該大學成功實現了更快的資料訪問，提高了效率並擴展了各個研究領域的能力。
IBM Storage Scale System 與 NVIDIA
IBM Storage Scale System 與 NVIDIA 的合作，讓 AI 驅動的未來更加光明。 IBM 的全新系統能夠建立無縫的資訊供應鏈，從 NVIDIA AI 解決方案延伸至眾多其他 AI 任務，不受地理限制。 IBM Storage Scale System 6000 支援NVIDIA Magnum IO™ GPUDirect Storage (GDS)等前緣功能，並具備直接 GPU 記憶體和儲存通道等強大功能，堪稱 AI 和資料儲存未來發展趨勢的有力證明。
此外，IBM 全新的 NVMeoF Turbo 層專為小型文件而設計，例如從遠端設備收集的文件，或用於存取資料湖或湖屋分析等小型事務，以便將其整合到 NVIDIA 解決方案中。透過利用NVIDIA ConnectX-7 網路卡，Scale System 6000 支援多達 16 個連接埠，這些連接埠支援 100Gb RDMA over Converged Ethernet (RoCE)、200Gb/s 和/或 400Gb/s InfiniBand，或兩者的組合，從而提高節點間或直接到 NVIDIA 的效能。
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