IBM ha presentado el nuevo IBM Storage Scale System 6000, una plataforma global de datos a escala cloud diseñada para satisfacer las demandas actuales de cargas de trabajo intensivas en datos e IA, y la última oferta del portfolio IBM Storage for Data and AI.
Por séptimo año consecutivo y sumando, IBM es líder del Cuadrante Mágico de Gartner 2022 para Sistemas de Archivos Distribuidos y Almacenamiento de Objetos, reconocido por su visión y ejecución. El nuevo IBM Storage Scale System 6000 busca consolidar la posición de liderazgo de IBM con un sistema de archivos paralelo de alto rendimiento mejorado diseñado para casos de uso intensivo de datos. Ofrece hasta 7 millones de IOP y un rendimiento de hasta 256 GB/s para cargas de trabajo de sólo lectura por sistema en un tamaño de 4U (cuatro unidades de rack).
Para aprovechar el valor económico de los modelos de IA tradicionales y de base, las empresas deben centrarse en los datos: su capacidad actual y las previsiones de crecimiento, dónde residen los datos, cómo se protegen y se accede a ellos, y cómo optimizar las futuras inversiones en almacenamiento de datos.
«En mi opinión, el potencial actual de la nueva era de la IA solo puede aprovecharse plenamente si las organizaciones cuentan con una estrategia para unificar datos de múltiples fuentes casi en tiempo real sin crear numerosas copias de datos y pasar por constantes iteraciones de ingesta de datos», afirma Denis Kennelly, director general de IBM Storage. «IBM Storage Scale System 6000 ofrece a los clientes la posibilidad de hacer precisamente eso: reúne datos de core, edge y cloud en una única plataforma con un rendimiento optimizado para cargas de trabajo GPU.»
IBM Storage Scale System 6000 está optimizado para almacenar datos semiestructurados y no estructurados, incluyendo vídeo, imágenes, texto, datos de instrumentación, etc., que se generan a diario y aceleran la huella digital de una organización a través de entornos híbridos. Con IBM Storage Scale System los clientes pueden:
Esperar mayores eficiencias de datos y economías de escala con la incorporación de IBM FlashCore Modules (FCM), que se incorporarán en 1H 2024:
- Los nuevos FCM NVMe de máxima capacidad proporcionarán eficiencia de capacidad con un 70% menos de coste y un 53% menos de energía por TB frente a las anteriores unidades flash de máxima capacidad de IBM para IBM Storage Scale System. Esto puede ayudar a los clientes a aprovechar todo el rendimiento de NVMe con las ventajas de coste de Quad-level Cell (QLC).
- Potente compresión y cifrado de datos acelerados por hardware en línea para ayudar a mantener seguros los datos de los clientes incluso en entornos multiusuario y multiinquilino.
Storage Scale System 6000 con FCM soportará 2,5 veces más cantidad de datos en el mismo espacio que el sistema de la generación anterior.
Acelere la adopción y operacionalización de las cargas de trabajo de IA con IBM watsonx:
- Diseñado con un nuevo nivel turbo NVMeoF, un nuevo aislamiento de datos multi-tenant paralelo y unidades de almacenamiento computacional patentadas por IBM, está diseñado para proporcionar más seguridad de rendimiento y eficiencia para las cargas de trabajo de IA.
- El software Storage Scale, la plataforma de datos global para datos no estructurados que impulsa Scale System 6000, conecta los datos con un ecosistema abierto de opciones de almacenamiento multiproveedor que incluye AWS, Azure, IBM Cloud y otras nubes públicas, además de IBM Storage Tape.
Obtenga un acceso más rápido a los datos con más de 2,5 veces el rendimiento de GB/s y 2 veces el rendimiento de IOPs de los competidores líderes del mercado:
- Alto rendimiento de procesamiento y velocidad de acceso con múltiples cargas de trabajo concurrentes de IA y datos intensivos que se pueden ejecutar para satisfacer una gama de casos de uso.
Las ventajas de IBM Storage Scale en la IA aplicada en la Universidad de Queensland
La Universidad de Queensland (UQ) es una institución de investigación de clase mundial que ha acelerado significativamente una amplia gama de cargas de trabajo proporcionando un acceso más rápido a los datos y una eficiencia y capacidades mejoradas utilizando la plataforma de datos global IBM Storage Scale y el sistema IBM Storage Scale. Ejemplos de algunas de las investigaciones en las que se utiliza IBM Storage incluyen IA aplicada para la caracterización de enfermedades neurodegenerativas y en la búsqueda de tecnologías de vacunas más eficaces y flexibles.
«Con nuestro Storage Scale Systems 3500 actual, estamos ayudando a reducir el tiempo de descubrimiento y a aumentar la productividad de la investigación para una creciente variedad de disciplinas científicas. En el caso de la investigación de IA que implica el análisis de imágenes médicas, hemos reducido la latencia de acceso hasta en un 60% en comparación con nuestra infraestructura de almacenamiento anterior. Para las cargas de trabajo de genómica y dinámica de fluidos complejos, hemos aumentado el rendimiento hasta en un 70%», afirma Jake Carroll, Director de Tecnología del Centro Informático de Investigación de la Universidad de Queensland (Australia). «Obtenemos todas las ventajas de un sistema de archivos paralelo de alta velocidad dentro de nuestros recursos de supercomputación con la transparencia en la gestión de datos y el acceso global a los datos que proporciona el software IBM Storage Scale».
Carroll añadió: «Storage Scale System 6000 de IBM debería cambiar las reglas del juego para nosotros. Con las especificaciones que he visto, al duplicar el rendimiento y aumentar la eficiencia, podríamos formular nuestras preguntas de investigación científica con un mayor rendimiento, pero con un menor TCO y un menor consumo de energía por IOP, en el proceso.»
Aceleración de la IA con IBM Storage Scale System y la tecnología NVIDIA
Storage Scale System 6000 tiene la capacidad de crear una cadena de suministro de información desde una solución de IA de NVIDIA a otras cargas de trabajo de IA, independientemente de dónde se encuentren. El nuevo nivel turbo NVMeoF de IBM se ha diseñado para archivos pequeños, como los recogidos de dispositivos remotos, o para proporcionar acceso a operaciones más pequeñas, como los análisis de lagos de datos, de forma que puedan integrarse en una solución NVIDIA.
El Storage Scale System 6000 admite el almacenamiento GPUDirecto (GDS) NVIDIA Magnum IOTM con una ruta directa entre la memoria de la GPU y el almacenamiento. También se ha diseñado para aumentar el rendimiento con IO de movimiento de datos cuando GDS está activado. Utilizando las NIC NVIDIA ConnectX-7, el Scale System 6000 admite hasta 16 puertos de RDMA de 100 Gb sobre Ethernet convergente (RoCE), 200 Gb/s y/o 400 Gb/s InfiniBand, o una combinación de ambos para aumentar el rendimiento entre nodos o directamente a las GPU NVIDIA.
