AIのトレーニングと推論のストレージは NVIDIA GPU Direct をサポートするスケールアウトミッドレンジのファイルとオブジェクトストレージが支配していますKVキャッシュとSTXアーキテクチャ,GPUがトークンデータを処理し続けることデル・パワーマックス,ヒタチ・バンタラ・VSP 1ブロック・ハイエンドIBM DS6000とLenovo InfiniBox どれもSTXとその関連コンポーネントをサポートしていない.このギャップを調査するために ヒタチ・バンタラの AI戦略担当長 デヴィッド・チャパとインタビューしました
Chapa は,NVIDIA BlueField-4 STX は,AI インフラストラクチャのより広範な進化を意味すると述べた.従来のエンタープライズ配列は,効率的なストレージ要求処理のために構築されている.STXはAIインフラストラクチャの価値創出に変化をもたらします. 古いハイエンド配列は耐久性,回復力,性能,稼働時間,集中データサービスに優先します. 対照的に,STXはデータ処理ワークフローにより多くのインテリジェンスを埋め込み,セキュリティをもたらすGPUやAIランタイム環境に近いデータサービス.
この能力がストレージ配列でネイティブで実行されるかどうかではなく,AIデータパイプラインに最適な展開方法に焦点を当てています.ヒタッチ・バンタラは,現在の互換性を,その配列の制限として見ない.高級エンタープライズアレイは,回復力,可用性,性能,耐久性と統一管理.
AIデータパイプラインが DPU加速サービス,オーケストレーションレイヤー,キャッシング,ローカルな実行に依存するにつれて,特定の機能はコンピューティングリソースに近づきます.企業配列は,その核心の強みに集中し続けています.信頼性の高いデータサービス
ヒタチ・ヴァンタラの高級配列が最終的にNVIDIA STXと統合されるかどうか尋ねられたとき,チャパはSTXとCMXが実質的な技術成果を代表していることを指摘した.議論は製品ロードマップではなく,AIシステムの進化のためのアーキテクチャのポジショニングについて.
現代のAIインフラストラクチャは 従来のエンタープライズアーキテクチャに考慮されていない制約を暴露しています 今日の課題はスタンドアロンストレージやGPUやネットワークパフォーマンスではなくデータの相乗効果が記憶,コンピューティング,セキュリティ,オーケストレーションは AIの展開が拡大するにつれて
STXは,AIデータパイプラインの多くをBlueField DPU,ネットワーク,ベンダー統合と差別化を形成する参照デザインを通じてNVIDIAの統合スタックに統合します.CMXはコンテキストメモリをターゲットとする企業用ストレージを回避する試みとして見なさない.2つの別々のデータカテゴリーに分かれていますAIの作業が完了してからずっと続く持続的な管理された企業データです
この2つのデータタイプには異なる操作上の制約があります.KVキャッシュと推論コンテキストは短命で遅延に敏感で,GPUの近くで動作するのに適しています.メモリー層やAI実行時間企業全体のデータサービスには,長期使用,ガバナンス,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理,管理耐久性や大規模企業の運営.
ハイエンド配列のSTXサポートを有効にするのは シンプルなファームウェア更新以上のものです. データ局所,メモリ負荷,データ持続性,セキュリティの境界インフラサービスのオーケストレーションと最適な配置
優先事項は,AIインフラストラクチャが成熟するにつれて機能的ポジショニングを定義し,差別点を特定し,合理的な統合範囲を決定することです.顧客価値を最大化するためにエンジニアリングリソースを割り当てます.
NVIDIAはAIインフラストラクチャの主要なボトルネックを効果的に解決しましたが,そのアーキテクチャアプローチはすべての顧客,ワークロード,プラットフォーム戦略に適合していません.ヒタチ・バンタラは,長期的建築変化と短期的な特徴のトレンドを区別していますユーザーに最大限の利益をもたらすために開発の努力を指向します.
ヒタチ・バンタラは,高級企業配列をGPUサーバーの直接データ配送チェーンの外に配置し,そのような統合は建築的に不適切であると判断した.これらのプラットフォームは耐久性のために最適化されたコアレコードシステムとして機能します臨時的で遅延が重要なKVキャッシュや推論文脈ではなく,企業規模での操作.
VSP One Block High Endのような高級企業配列は 管理を簡素化するために 内部インテリジェントエージェントのような AIツールを採用すると考えています代理AIと主流の推論が普及するにつれてAIのデータパイプラインは,AIデータパイプラインを拡張し,ハイエンドのエンタープライズアレイを主要なデータソースとして組み込む.
北京・チアンシン・ジテング・テクノロジー株式会社
サンディ・ヤン/グローバル戦略ディレクター
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