IBM Storage Scale System 6000, almacenamiento preparado para las cargas de trabajo de la IA generativa
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La nueva unidad de la gama Storage Scale System de la compañía permite reunir datos de core, Edge y cloud en una única plataforma capaz de ofrecer un alto rendimiento para las cargas de trabajo GPU más exigentes.
IBM ha anunciado su nuevo Storage Scale System 6000, que ofrece un sistema de archivos paralelo de alto rendimiento, diseñado específicamente para soportar el uso intensivo de datos que suponen las cargas de trabajo de tecnologías como la inteligencia artificial generativa. La compañía señala que el dispositivo ofrece 7 millones de IOP, con un rendimiento de hasta 256 GB/s para cargas de trabajo de sólo lectura, en un sistema que utilice cuatro unidades de rack.
Denis Kennelly, director general de IBM Storage, considera que “el potencial actual de la nueva era de la IA solo puede aprovecharse plenamente si las organizaciones cuentan con una estrategia para unificar datos de múltiples fuentes casi en tiempo real sin crear numerosas copias de datos y pasar por constantes iteraciones de ingesta de datos”.
Desde esa perspectiva se ha diseñado el nuevo IBM Storage Scale System 6000, optimizado para almacenar datos semiestructurados y no estructurados, desde imágenes y vídeos hasta textos o datos de instrumentación, que según la compañía aceleran la huella digital de las organizaciones en los entornos híbridos actuales. El nuevo producto reúne datos core, Edge y cloud en una única plataforma de rendimiento optimizado.
Entre las claves de la nueva unidad la compañía señala las mayores eficiencias de datos y economías de escala, una vez se incorpore IBM FlashCore Modules (FCM) en la primera mitad de 2024; el impulso a la adopción y operación de las cargas de trabajo de IA con IBM watsonx; y el acceso más rápido a los datos.
La compañía ha trabajado particularmente con NVIDIA en la nueva solución. Así, Storage Scale System 6000 es compatible con con NVIDIA Magnum IOTM GPUDirect Storage, estableciendo una ruta directa entre la memoria de la GPU y el almacenamiento, y “tiene la capacidad de crear una cadena de suministro de información desde una solución de IA d.e NVIDIA a otras cargas de trabajo de IA, independientemente de dónde se encuentren”.
