Pure Storage: Neuer hochskalierbarer High-Performance-Storage FlashBlade//EXA
Die speziellen Anforderungen von KI- und HPC-Anwendungen will Pure Storage mit seinem neuen All-in-One-Storagesystem FlashBlade//EXA bedienen.
(Bild: Pure Storage)
Pure Storage hat mit dem FlashBlade//EXA ein All-in-One-Storagesystem für KI- und HPC-Anwendungen vorgestellt, das in alle Richtungen nahezu unbegrenzt skalierbar sein soll. Dazu clustert der Hersteller beliebig viele Controller-Knoten zu einem Metadaten-Core, der per NFSv4.1 over TCP mit dem HPC- oder KI-Cluster kommuniziert. Der Metadaten-Core soll damit auf hohe Parallelität und enorme Mengen an Metadaten-Operationen ausgelegt sein.
Ăśber ein Control-Panel ist er mit den Daten-Nodes verbunden, die je 24 DFMs (Direct Flash Modules) mit 75 oder 150 TByte Flash, also 1,8 oder 3,6 PByte fassen. Ferner sollen sich auch nahezu unbegrenzt handelsĂĽbliche Data Nodes von Drittanbietern anschlieĂźen und mit dem hauseigenen Betriebssystem Purity verwalten lassen.
Leseleistung von mehr als 10 TByte/s?
Hat der Metadaten-Core dem anfragenden Rechenknoten die Adresse der Daten genannt, kann der über NFSv3 oder RDMA direkt auf sie zugreifen. Pure Storage verspricht sich in ersten Szenarien eine Leseleistung von mehr als 10 TByte/s in einem einzigen Namespace. Das aber würde eine Ausbaustufe von drei vollen Racks voraussetzen, da Pure die Performance-Dichte mit 3,4 TByte pro Rack angibt. Einbinden in den Cluster lässt sich zudem die High-Performance-Hardware von Nvidia wie die NICs Mellanox ConnectX, Spectrum-Switches und LinkX-Kabel, während Accelerated Communications Libraries die Kommunikation zwischen den Knoten beschleunigen.
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KI- und HPC-Anwendungen stellen mit ihrer massiv parallelen Verarbeitung andere Anforderungen an Storage-Systeme und Cluster als klassische Enterprise-Anwendungen. Dazu zählen parallele Lese- und Schreibzugriffe, eine hohe Metadaten-Performance, extrem niedrige Latenzen, asynchrones Checkpointing und einen hohen Durchsatz. Mit dem FlashBlade//EXA will Pure Storage neben den klassischen HPC-Anwendungen aber auch KI-Trainings und KI-Inferenz-Anwendungen bedienen.
(sun)
