在不遭遇输入/输出瓶颈的情况下为 CPU 和 GPU 加速计算节点提供支持
在不遭遇输入/输出瓶颈的情况下为 CPU 和 GPU 加速计算节点提供支持
了解如何利用 HPC 存储来提高效率和降低成本,并了解 Cray ClusterStor E1000 存储系统与其他供应商的存储方法相比有何不同。
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AI 和 HPC 相融合以满足存储需求

该融合对 HPC 存储提出了新需求,因为两者工作负载的输入/输出模式有着天壤之别。变化已然发生。最近由独立分析公司 Intersect360 开展的一项研究发现,多达 66% 的 HPC 用户目前已在执行机器学习计划。Hyperion Research 预测,按照当前的进程和速度,未来三年内公共部门组织和企业的 HPC 存储支出将比 HPC 计算支出的增长速度快 57%。

HPE 存储:将 HPC 和 AI 相结合以扩展性能

采用并行文件系统的
传统 HPC 群集
新融合时代
采用 NFS 存储的
传统 AI POD
主要工作负载

建模与仿真

两者
(以及大型语言模型服务)

机器学习/深度学习

计算节点类型

 

如 HPE Apollo 2000 系统的密集 CPU 节点
或 HPE Cray XD2000

两者

如 HPE Apollo 6500 系统的密集 GPU 节点
或 HPE Cray XD6500

计算节点数量

数百到数千

数百到数千

数十

典型互连

InfiniBand

两者
(以及 HPE Slingshot)

千兆以太网

主要输入/输出模式

写入密集型

两者

读取密集型

存储容量计量单位

PB

PB

TB

单一命名空间中的存储可扩展性

最多 EB 级

容量高至 EB 级

最多 PB 级

典型存储

基于 HDD 的并行文件系统存储

Cray ClusterStor E1000
存储系统

全闪存企业 NAS/NFS 存储

存储的用途

以每秒高达 TB 的速度按顺序处理大文件

以每秒高达 TB 的速度按顺序和随机顺序提供规模不一的文件

以每秒高达几十 GB 的速度按顺序和随机顺序提供规模不一的文件

针对写入

进行优化
(检查点与重新启动)

两者

读取
(摄取与加载)

存储架构

无磁盘计算节点
(性价比高)

采用高性能共享文件系统的
无磁盘计算节点

计算节点中的本地 SSD
(通常为“滞困”性能)

存储创建者及支持者

计算系统供应商

计算系统供应商

第三方存储供应商

每 TB 价格

$

$$

$$$$$

面向新时代的并行存储

无论您运行大规模建模和模拟还是大型 AI 模型,我们都有适合您的存储系统。

Cray ClusterStor E1000 存储系统

该存储系统经过优化,适用于大规模建模和模拟以及在 XD 超级计算机或 HPE ProLiant 计算群集上运行的大型 AI 模型。橡树岭国家实验室开发的 Orion 文件系统是世界上规模最大的 POSIX 文件系统,支持具有 37,632 个 GPU 的超级计算机。

HPE 数据管理框架 (DMF)

通过构建分层的数据管理架构,优化 HPC & AI 数据管理。HPE 数据管理框架利用在所有存储层级中历经检验的自动数据移动功能优化了存储资源利用,由此降低了总拥有成本 (TCO) 并简化了数据工作流。目前除了 Lustre 之外,还提供对 IBM Spectrum Scale 和 NFS 的支持。

特色资源

技术白皮书

该技术白皮书概括介绍了首创性的 Cray ClusterStor E1000 存储系统。

客户评价

在该演示文稿中,橡树岭国家实验室概括介绍了基于 Cray ClusterStor E1000 存储系统而打造的 Orion 文件系统。