Speicher für HPC und KI
HPC und KI erfordern hochleistungsfähigen Speicher
Workloads im Bereich HPC (High-Performance Computing) und KI (Künstliche Intelligenz) unterscheiden sich erheblich von Enterprise Computing-Workloads. Bei HPC- und KI-Workloads handelt es sich in der Regel um Batch-Jobs mit großen Datensätzen auf großen verteilten Rechenclustern und nicht um kleine Dateigrößen und Unternehmensanwendungen. Parallele verteilte Dateisysteme werden üblicherweise benötigt, um gleichzeitigen High-Speed-Zugriff auf die Daten zu ermöglichen. Ohne die Möglichkeit, Daten gemeinsam zu nutzen, warten kostspielige CPUs lange auf Daten, sodass sich die Verarbeitung verzögert.
Wichtige Unterschiede zwischen HPC, KI und Enterprise Storage
| | Enterprise Storage | HPC-Speicher | KI-Speicher |
|---|---|---|---|
Typische Workloads | Transaktionsbasiert | Job (Datensatz) | Job (Datensatz) |
Leistungsanforderungen | IOPS | Bandbreite | Bandbreite |
Typische Dateigröße | Klein | Groß | Heterogen |
Typischer Dateizugriff | Random | Sequenziell | Heterogen |
Datenverlagerung | Minimal | Umfassend | Mittel |
Lese-/Schreibintensität | Heterogen | Schreibintensiv | Leseintensiv |
Erfüllen Sie die unterschiedlichen Speicheranforderungen in Bezug auf High-Performance Computing und KI
Der Speicher unterstützt die Datenverarbeitung, da er die für Anwendungen und Benutzer erforderlichen Daten bereitstellt. HPE bietet Speicherlösungen, die die E/A-Anforderungen erfüllen, Daten verwalten, die Gesamtbetriebskosten minimieren und Datenworkflows optimieren.
WekaIO Matrix
Nutzen Sie eine leistungsstarke Speicherlösung, die für die Flash-Technologie optimiert wurde und den erforderlichen Speicherdurchsatz für große Datenmengen und Workloads der nächsten Generation bietet. WekaIO Matrix bietet ein leistungsfähiges, skalierbares und paralleles Dateisystem mit hohem IOPS-Durchsatz und kurzer Latenzzeit. Es ist damit ideal für HPC- und KI-Workloads geeignet.
HPE Data Management Framework
Optimieren Sie Speicherressourcen, indem Sie eine hierarchische, mehrstufige Architektur zur Speicherverwaltung schaffen. Das HPE Data Management Framework optimiert die Auslastung der Speicherressourcen und trägt damit zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten bei, und es optimiert Daten-Workflows durch bewährte, automatisierte Datenverlagerungen.
Scalable Storage for Lustre
Scalable Storage for Lustre ist eine maßgeschneiderte, modulare Lustre-Konfiguration, die auf Ihre Workloads zugeschnitten werden kann. Entscheiden Sie sich für die werkseitige Vorinstallation von Lustre, damit eine direkt verwendbare, kundenspezifische Lustre-Lösung zur Verfügung steht.
Services zur optimalen Nutzung Ihres Speichers
Storage Consulting Services
Modernisieren Sie Dateninfrastrukturen mit HPE Pointnext für mehr Kosteneffizienz und bessere Unternehmensergebnisse.
Big Data Consulting Services
Operationalisieren Sie Datenarchitekturen für effektive und anpassungsfähige Analysen und verlassen Sie sich auf die Experten von HPE Pointnext.
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Quellen
Analyst White Paper : Speicherlösungen von HPE für den HPC-Bereich: Erfüllen der spezifischen Anforderungen von immer anspruchsvolleren und unterschiedlicheren Anwendungen
Laden Sie diesen Bericht von Hyperion Research herunter und erfahren Sie mehr über die wachsende Bedeutung von HPC-Speichern und darüber, wie HPE die spezifischen Anforderungen dieses Sektors erfüllt.
Video : HPE Data Management Framework, Nutzung eines mehrstufigen Datenmodells für HPC
HPE Data Management Framework, Nutzung eines mehrstufigen Datenmodells für HPC
Analyst White Paper : Technology Spotlight – Trends und Auswirkungen im Zusammenhang mit Flash-Speicher
Informieren Sie sich über Trends bei Chiptechnologien und -architekturen in Verbindung mit Flash-basierten SSD-Geräten (Solid State Disk), bei denen diese insbesondere in hochleistungsfähigen Speichersystemen eingesetzt werden.