讓您的 CPU 和 GPU 加速運算節點充分發揮效用,而不會出現 I/O 瓶頸
讓您的 CPU 和 GPU 加速運算節點充分發揮效用,而不會出現 I/O 瓶頸
瞭解如何透過 HPC 儲存實現新的效率水平並降低成本,同時探索 Cray ClusterStor E1000 儲存系統與其他廠商儲存方案的比較分析。
下載商業白皮書
讓您的 CPU 和 GPU 加速運算節點充分發揮效用,而不會出現 I/O 瓶頸
讓您的 CPU 和 GPU 加速運算節點充分發揮效用,而不會出現 I/O 瓶頸
瞭解如何透過 HPC 儲存實現新的效率水平並降低成本,同時探索 Cray ClusterStor E1000 儲存系統與其他廠商儲存方案的比較分析。
下載商業白皮書
讓您的 CPU 和 GPU 加速運算節點充分發揮效用,而不會出現 I/O 瓶頸
讓您的 CPU 和 GPU 加速運算節點充分發揮效用,而不會出現 I/O 瓶頸
瞭解如何透過 HPC 儲存實現新的效率水平並降低成本,同時探索 Cray ClusterStor E1000 儲存系統與其他廠商儲存方案的比較分析。
下載商業白皮書

模擬與 AI 的融合將改變一切

這項融合對 HPC 儲存帶來新的要求,而且這一切現在正在發生。獨立分析公司 Intersect360 的最新研究發現,當今大多數 (61%) 的 HPC 使用者早就已經在執行機器學習計畫。Hyperion Research 預測,依目前的過程和速度,在未來三年,公共機關組織和企業的 HPC 儲存支出成長速度將比 HPC 運算的支出快 40%。

+ 顯示更多
Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) 選擇 Cray ClusterStor E1000 迎接百萬兆級時代

「ALCF 透過部署 HPC、AI、分析、建模和模擬中融合式工作負載所需的基礎架構,將目光投向了百萬兆級時代。」慧與的 HPC 兼 AI 部門資深副總裁兼總經理 Peter Ungaro 表示,「Cray ClusterStor E1000 的可擴充性和效能可以滿足 ALCF 所需,讓他們可以從這些資料密集型工作負載中獲得深刻洞察和發現。」

HPC 儲存的新時代:兼容並蓄各方優點

傳統的 HPC 叢集

新時代下的融合式

傳統的 AI 堆疊 (POD)

主要工作負載

建模與模擬

兩者

機器學習/深度學習

運算節點類型

 

CPU 節點 (例如 HPE Apollo 2000)

兩者

GPU 節點 (例如 HPE Apollo 6500)

運算節點數

幾百到幾千

幾百到幾千

數個

典型的互連網路

InfiniBand

兩者 (加上 Cray Slingshot)

Gigabit 乙太網路

主要 I/O 模式

寫入密集型

兩者

讀取密集型

儲存容量單位

PB

PB

TB

單一命名空間中的儲存可擴充性

最高至 EB 規模

最高至 EB 規模

最高至低兩位數 PB 規模

典型的儲存系統

以 HDD 為基礎的平行系統儲存

Cray ClusterStor E1000

全快閃企業 NAS 儲存

儲存系統最適合的用途

以循序方式,為大型檔案提供服務,最高可達每秒 TB 等級的速度

同時以循序和亂序方式,為任何大小的檔案提供服務,最高可達每秒 TB 等級的速度

同時以循序和亂序方式,為任何大小的檔案提供服務,最高可達每秒兩位數 TB 等級的速度

每 TB 價格

$

$$$

$$$$$$$$$$

適用於熱資料、暖資料和冷資料的新時代 HPC 儲存解決方案

慧與提供的 HPC 儲存解決方案橫跨整個儲存階層,不僅能加快獲得洞察的時間,同時還能以符合成本效益的方式管理和保護平行檔案系統中的重要資料。

+ 顯示更多
Cray ClusterStor E1000 儲存系統

利用專為融合模擬和 AI 工作負載時代打造的全新並行 HPC 儲存系統。以前所未有的效率,將無可比擬的輸送量提供給 CPU/GPU 運算節點。可與支援 InfiniBand (EDR/HDR)、Gigabit 乙太網路 (100/200) 或 Cray Slingshot 的任何廠商的任意超級電腦或 HPC 叢集搭配使用。

HPE 資料管理架構 (DMF)

透過啟用階層式的分層儲存管理架構來最佳化 HPC 儲存資源。HPE 資料管理架構可最佳化儲存資源利用率,以降低總體成本 (TCO),並透過整個儲存階層中久經考驗的自動資料移動功能,簡化資料工作流程。現在,除了 LustreR 和 HPE XFS,也提供 IBM Spectrum Scale 原生支援。