Mehr Power für Ihre CPU und GPU-beschleunigten Rechenknoten ohne I/O-Engpässe
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Erfahren Sie, wie Sie mit HPC Storage neue Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen erzielen können und wie das Speichersystem Cray ClusterStor E1000 im Vergleich mit anderen Anbietern abschneidet.
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Die Verbindung von Simulation und KI ändert alles

Diese Verbindung stellte neue Anforderungen an HPC Storage, da die I/O-Muster der beiden Workloads unterschiedlicher nicht sein könnten. Und zwar genau jetzt. In einer kürzlich durchgeführten Studie fand die unabhängige Analysefirma Intersect360 heraus, dass 63 % der HPC-Benutzer heute bereits mit Programmen für maschinelles Lernen arbeiten. Hyperion Research prognostiziert, dass, wenn sich der aktuelle Trend in der derzeitigen Geschwindigkeit fortsetzt, die Ausgaben in Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors für HPC Storage um 57 % schneller wachsen werden als die Ausgaben für HPC-Rechenleistung in den nächsten drei Jahren.

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Weniger Ausgaben für HPC/KI und mehr Investitionen in CPU/GPU-Rechenleistung

Seymour Cray sagte einmal: „Jeder kann eine schnelle CPU entwickeln. Doch der Trick besteht darin, ein schnelles System zu entwickeln.“ Auf HPC und KI bezogen, bedeutet das: Jeder kann schnellen Dateispeicher entwickeln. Der Trick besteht darin, ein schnelles, aber auch kosteneffizientes und skalierbares Dateispeichersystem zu entwickeln. Das erreichen wir, indem wir die führenden parallelen Dateisysteme in parallele Datenspeicherprodukte von HPE mit integrierter Kosteneffizienz einbetten.

Neue HPC Storage-Ära: Das Beste aus beiden Welten

Herkömmlicher HPC-Cluster
Neue Ära – konvergent
Herkömmlicher KI-Stack (POD)
Primärer Workload

Modellierung & Simulation

Beide

Maschinelles Lernen/Deep Learning

Typ des Computing-Knotens

 

CPU-Knoten wie HPE Apollo 2000

Beide

GPU-Knoten wie HPE Apollo 6500

Anzahl der Computing-Knoten

Hunderte bis Tausende

Hunderte bis Tausende

Einige wenige

Typische Verbindung

InfiniBand

Beide (plus HPE Slingshot)

Gigabit Ethernet

Primäres I/O-Pattern

Schreibintensiv

Beide

Leseintensiv

Speicherkapazität gemessen in

Petabyte

Petabyte

Terabyte

Speicherskalierbarkeit in einzelnem Namespace

Bis zu Exabyte

Bis zu Exabyte

Bis zu niedrigen zweistelligen Petabyte

Typischer Datenspeicher

HDD-basierter Parallel File System-Datenspeicher

Cray ClusterStor E1000

HPE Parallel File System Datenspeicher

All-Flash-Enterprise-NAS

Speicher gut geeignet für

Bereitstellung großer Dateien in sequenzieller Folge mit Geschwindigkeiten von zu mehreren Terabyte pro Sekunde

Bereitstellung von Dateien in sequenzieller und zufälliger Folge mit Geschwindigkeiten bis zu mehreren Terabyte pro Sekunde

Bereitstellung von Dateien in sequenzieller und zufälliger Folge mit Geschwindigkeiten bis zu mehreren Gigabyte pro Sekunde

Preis pro Terabyte

$

$$

$$$$$

Skalierbare, kosteneffiziente Leistung

Unsere Datenspeichersysteme sind für Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt, die Scale-Out-NAS weit übertreffen. Sie nutzen führende parallele Dateisysteme und erfordern keine kapazitätsbasierte Lizenzierung des Dateisystems. HPE Pointnext bietet Unterstützung für das komplette Datenspeichersystem, Hardware und Software.

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HPE Parallel File System Datenspeicher
Cray ClusterStor E1000 Datenspeichersystem
Paralleles Dateisystem

IBM Spectrum Scale Erasure Code Edition

Lustre

In der Regel verbunden mit

Cluster aus HPE Apollo Systemen oder HPE ProLiant DL Rack-Servern mit HPE IB HDR/Ethernet Adaptern mit 200 Gbit

HPE Cray EX Supercomputer oder sehr große Cluster aus HPE Apollo Systemen und HPE ProLiant DL Servern

Anzahl der Computing-Knoten

Mehrere Zehn bis wenige Hundert

Hunderte bis Tausende

Typ der Computing-Knoten

GPU und/oder CPU

GPU und/oder CPU

Verbunden mit

InfiniBand HDR oder 100/200 GbE

HPE Slingshot oder InfiniBand HDR oder 100/200 GbE

Umfang von Datenspeicherfunktionen der Enterprise-Klasse

Umfassend

Basic

Unterstützte Protokolle

POSIX, NFS, SMB, HDFS, Objekt

POSIX

Scale-Out in der Regel in

Terabyte (ab 27 TB)

Petabyte (ab 1 PB)

Am besten geeignet für HPC und KI in

Fertigungsindustrie, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Finanzdienstleistungen, High-Tech, Pharma, Telekommunikation, Einzelhandel und für Benutzerverzeichnisse in den in der rechten Spalte aufgeführten Organisationen

Forschungslabore und Universitäten, Verteidigung und Nachrichtendienste, Raumfahrtbehörden, Klimaforschung, Wettervorhersage und Geowissenschaften (einschließlich Öl und Gas)

Parallele Datenspeicherlösungen für die neue Ära

Ganz gleich, ob Ihnen IBM Spectrum oder Lustre lieber ist – wir haben das richtige parallele Datenspeichersystem für Sie. Und mit HPE Data Management Framework (DMF) V7 können Sie Dateien aus Datenschutzgründen oder zur langfristigen Archivierung zwischen ihnen oder aus ihnen heraus übertragen.

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Cray ClusterStor E1000 Datenspeichersystem

Dieses Datenspeichersystem kann Lustre einbetten, das führende parallele Dateisystem für Anwendungsfälle in Wissenschaft und Bundesbehörden. Es eignet sich ideal für den Anschluss mit HPE Slingshot, InfiniBand HDR und 100/200 GbE an HPC Cray EX Supercomputer und große Cluster aus HPE Apollo Systemen oder HPE ProLiant DL Rack-Servern, die Modellierungs- und Simulations-, KI- oder Hochleistungs-Datenanalyseworkloads ausführen. Von HPE Pointnext Services wird sowohl Hardware als auch Software unterstützt.

HPE Parallel File System Datenspeicher

Dieses Datenspeichersystem bettet IBM Spectrum Scale ein, das führende parallele Dateisystem für Unternehmen. Es eignet sich ideal für den Anschluss mit InfiniBand HDR und 100/200 GbE an Cluster aus HPE Apollo Systemen oder HPE ProLiant DL Rack-Servern, die Modellierungs- und Simulations-, KI- oder Hochleistungs-Datenanalyseworkloads ausführen. Von HPE Pointnext Services wird sowohl Hardware als auch Software unterstützt. Datenspeicherserver sind kosteneffiziente HPE ProLiant DL Rack-Server.

HPE Data Management Framework (DMF)

Optimieren Sie HPC Storage Ressourcen, indem Sie eine hierarchische, mehrstufige Architektur zur Speicherverwaltung schaffen. Das HPE Data Management Framework optimiert die Auslastung der Datenspeicherressourcen, um die Gesamtbetriebskosten zu senken, und optimiert die Datenworkflows mit der bewährten automatisierten Datenverschiebung in der gesamten Speicherhierarchie. Jetzt mit nativem Support für IBM Spectrum Scale sowie Lustre und HPE XFS.