IA y HPC convergentes para tus necesidades de almacenamiento
Esta confluencia impuso nuevas demandas sobre el almacenamiento HPC dado que los patrones de entrada/salida de las dos cargas de trabajo no podían resultar más diferentes. Y está sucediendo ahora mismo. Un estudio reciente de la firma de analistas independientes Intersect360 reveló que el 66 % de los usuarios de HPC actuales ya se encuentran ejecutando programas de aprendizaje automático. Hyperion Research pronostica que, con el curso y la velocidad actuales, el gasto en almacenamiento HPC de las empresas y las organizaciones del sector público aumentará un 57 % más rápido que el gasto en computación HPC durante los próximos tres años.
Almacenamiento HPE: unión de la HPC y la IA para un rendimiento a escala
| | Clúster HPC tradicional | Nueva era convergente | Centro de datos optimizado para el rendimiento con IA tradicional |
|---|---|---|---|
Carga de trabajo principal | Modelado y simulación | Ambos | Aprendizaje automático/Aprendizaje profundo |
Tipo de nodo de cómputo
| Nodos CPU densos como HPE Apollo 2000 | Ambos | Nodos GPU densos como HPE Apollo 6500 |
Número de nodos de computación | Cientos a miles | Cientos a miles | Decenas |
Interconexión típica | InfiniBand | Ambos | Gigabit Ethernet |
Patrón E/S principal | Escritura intensiva | Ambos | Lectura intensiva |
Capacidad de almacenamiento medida en | Petabytes | Petabytes | Terabytes |
Escalabilidad de almacenamiento en un único espacio de nombres | Hasta exabytes | Hasta exabytes | Hasta petabytes |
Almacenamiento típico | Almacenamiento de sistema de archivo paralelo basado en HDD | Cray ClusterStor E1000 | Almacenamiento NAS/NFS empresarial all-flash |
Almacenamiento idóneo para | Compartir archivos grandes en orden secuencial a velocidades de hasta terabytes por segundo | Compartir archivos de todos los tamaños en orden secuencial y aleatorio a velocidades de hasta terabytes por segundo | Compartir archivos de todos los tamaños en orden secuencial y aleatorio a velocidades de hasta gigabytes de dos dígitos por segundo |
Optimizado para | Escrituras | Ambos | Lecturas |
Arquitectura de almacenamiento | Nodos de computación sin discos | Nodos de computación sin discos | SSD local en nodos de computación |
Almacenamiento creado y con soporte de | Proveedor del sistema de computación | Proveedor del sistema de computación | Proveedor de almacenamiento externo |
Precio por terabyte | $ | $$ | $$$$$ |
Almacenamiento paralelo para la nueva era
Con independencia de que ejecutes modelos y simulaciones a gran escala o grandes modelos de inteligencia artificial, tenemos el sistema de almacenamiento más adecuado para ti.
Sistema de almacenamiento Cray ClusterStor E1000
Este sistema de almacenamiento se optimizó para modelos y simulaciones de gran escala, así como para grandes modelos de inteligencia artificial ejecutándose sobre supercomputers XD o clústeres de HPE ProLiant Compute. El sistema de archivos compatible con POSIX más grande del mundo, el sistema Orion del laboratorio nacional Oak Ridge, que impulsa un supercomputer con 37 632 GPU, está construido sobre él.
Marco de gestión de datos de HPE (DMF)
Optimiza la HPC y la gestión de datos de inteligencia artificial habilitando una arquitectura de gestión de datos por niveles y jerárquica. El marco de gestión de datos de HPE optimizó la utilización de los recursos de almacenamiento para reducir el TCO y optimiza los flujos de trabajo de los datos con un tiempo de movimiento de datos demostrado en toda la jerarquía de almacenamiento. Ahora, ofrece compatibilidad con IBM Spectrum Scale y NFS, además de con Lustre.
Recursos destacados
Informe técnico
Este informe técnico ofrece una descripción general del sistema de almacenamiento Cray ClusterStor E1000 a modo de primera presentación.
Testimonio de clientes
En esta presentación, el Laboratorio nacional Oak Ridge proporciona una descripción general del sistema de archivos «Orion», que está basado en los sistemas de almacenamiento Cray ClusterStor E1000.