IBM发布了一款新的存储系统，旨在处理高性能计算和 AI 工作负载。

IBM Storage Scale System 6000 是软件定义存储系统，它包括一个并行文件系统来支持文件和对象数据，以及两种常用的网络连接存储（NAS）协议，即网络文件系统（NFS）和服务器消息块（SMB）。它针对 AI 和高性能计算（HPC）等密集型工作负载。

该系统使用高速互连、GPUDirect 软件和即将推出的 FlashCore Modules版本（IBM 定制的全 NVMe 闪存模块将于 2024 年下半年推出），可提供高达 256 GBps 的读取性能。新版本的 Storage Scale System（以前称为 Elastic Storage System）可以扩展到数千个节点，在单个集群中最多可达 633 yottabytes。

据Futurum Group分析师Randy Kerns称，IBM已经采用了HPC系统，并制作了一个本地版本，可以由IT部门管理，而不是由研究科学家管理。IBM Storage Scale System 6000 具有 HPC 属性，包括极致的扩展和大规模线性性能。他说，该产品证明了HPC将其业务范围从学术界和研究领域扩展到企业领域，在企业中，非结构化数据继续增长，生成式人工智能正在开始扎根。

Forrester Research 的分析师 Brent Ellis 表示，但这款6000也证明另一个趋势：NAS 的适用性越来越强，NAS 传统上用于存储和共享文档和视频等文件，现在正在寻找更广泛的用例。

他表示：“这里的趋势是对象和文件存储，性能越来越高，并被用于更多主要工作负载。”

应用于AI

IBM Storage Scale System 6000 支持 Nvidia Magnum IOTM GPUDirect Storage，该软件可绕过 CPU，并允许直接在存储和 GPU 内存之间传输数据。这减少了可能使 GPU 处于空闲状态的数据加载，从而中断AI模型训练，Nvidia 表示这个问题会对AI和HPC应用程序性能产生负面影响。

Kerns 表示，IBM 已通过融合以太网 RDMA （RoCE） 和 InfiniBand、高性能、低延迟互连技术实现了 GPUDirect。

他称：“这个存储元素可以非常快速地将数据提供给数据平台。”并补充说它可能是IBM的数据平台Watsonx或其他数据平台。

Kerns表示，6000将与其他针对AI的存储竞争，例如Vast Data、Weka，以及其他高性能NAS，例如Pure Storage和NetApp的NAS。

根据 Forrester Research 的 Ellis 的说法，人工智能目前是一个热门话题，任何可用于人工智能的产品或服务都将以这样的形式呈现。

Ellis认为，由于基础设施的要求，有些企业会将AI模型训练外包给成熟的模型训练供应商。然而，推理或解决人工智能训练的任务将在内部完成。Ellis 表示，无论是训练还是推理，6000 都是一个功能强大的文件系统，即使所有的优势还不能完全实现。

Ellis说：“这有点本末倒置，因为包含优势的新FlashCore模块要到2024年下半年才会问世。”

IBM的NAS

IBM 将 6000 定位为半结构化和非结构化数据的存储，例如视频、图像、文本和仪器数据，这些用例通常由 NAS 设备完成。然而，Ellis说，这项技术超越了用户使用NAS的任务。

他指出：“这意味着与容器或数据分析工作负载或SAP等高性能文件进行交互。”

Ellis说，嵌入在系统中的Storage Scale允许用户连接到基于云的文件系统，作为目录树的一部分，目录树是一种表示文件存储位置的分层结构，提高了可移植性和缓存。

但Kerns说，专注于NAS用例可以解决IBM产品的潜在差距。几年来，它与NetApp保持着OEM关系，直到2014年交易终止。

他表示：“这是一个支持 NFS 和 SMB 访问的文件系统。它还具有符合 POSIX 标准的驱动程序，这在企业中并不常见。”

Kerns 说，兼容便携式操作系统接口的驱动程序在 HPC 技术中比 NAS 系统更常见。

根据 Kerns 的说法，虽然 6000 对于主目录或第二层存储来说有点矫枉过正，但它可用于这些情况，以及高端 HPC 和 AI 用例。

Kerrns说，数据平台连接到不同的系统，特别是在公共云上，所有这些连接都必须得到管理。如果所有系统都放置在 6000 的本地，它们不仅可以提供性能和其他优势，还可以简化管理。