DDN cilja rupu u obliku preduzeća u svojoj ponudi za skladištenje AI

Robusniji exascaler za kupce preduzeća

Da biste postigli svoje ciljeve, DDN je ažurirao svoju osnovnu liniju proizvoda. Nakon što je Exascaler AI400X2 Turbo lansiran prošle godine, tada je najavio AI400X3, koji dolazi sa 24 NVME SSD-ove i podršku za dodatne SSD police putem NVME-OvertCP.

Performanse su poboljšane za 55% u glasima i više od 70% za pisanje, sa propusnošću od 140Gbps (čitanje) i između 75Gbps i 100Gbps (pisanje). Taj dobitak brzine dolazi od upotrebe četiri NVIDIA Bluefield kartice koje koriste protokol ovog dobavljača.

“Već imamo referentnu arhitekturu za njihov novi Blackwell GPU”, rekao je Oehme. “Inače, sva ispitivanja i razvoj za Blackwell odvija se sa DDN opremom.”

Ostala poboljšanja bila su u sigurnosti i udruživanju. Potonje se bavi potrebama MSPS-a za usluge u oblaku koje su potrebne za dinamički pružanje dijelova niza za različite i često brojne klijente.

Sa stajališta novog korisničkog baze među preduzećima, exascaler AI400X3 donosi kompresiju podataka koji nudi korisne kapacitete mnogo veće od njegovih sirovih kapaciteta, kao što je već slučaj s dobavljačima, kao što su Dell, HPE ili NetApp.

“A sada smo znatno poboljšali svoju otpornost”, rekao je Oehme. “Sada možemo zamijeniti bilo kakvu komponentu hardvera ili softvera bez zaustavljanja niza. Rizik od zastoja se svodi na minimum. To je osnovno jer se preduzeća ne mogu zabavljati od klijenata HP-a, u slučaju da se problem sami dijagnosticiraju prije nego što su mi dijagnosticirali problem.”

Infinia 2.1: Skladište objekta ubrzano za AI

Dok exascaler AI400 dijeli svoj sadržaj u režimu datoteke, smjer korisnika Enterprise AI je prema skladištu objekta. To je manje brži u pogledu pristupa, ali nudi kapacitet i mogućnosti za označavanje ili filtriranje sadržaja bilo da se radi za ponovno trening ili za privatne podatke u zaključku putem krpe. To je za to potrebe da je DDN pokrenuo svoj proizvod za pohranu objekta Infinija 2024. godine.

Infinia je sada dostigla verziju 2.1, za koju DDN tvrdi brzina pomnožena sa 100x. Ovdje se takmiče s drugim rješenjima za pohranu objekata koji su također nedavno ubrzali performanse za podršku GPU-u, poput hiperstore iz oblačnog ili prstena iz skelity-a.

DDN kontrastrira svoju ponudu AWS-ovim S3 Express-om, što omogućava preduzećima da izvedu zadatke AI u svom oblaku. Infinia 2.1 bit će 10x brže u pogledu vremena za pristup i 25x brže u pogledu zahtjeva.

DDN proizvod ima konektore na većinu AI softverskih hrpa, kao što su tensorflow, Pytorch i Apache Spark, plus nima modula iz Nvidia’s AI Enterprise Suite. Sve što je bilo prisutno u verziji 2.0. 2.1 Ažuriranje dodane integracije sa platformama za promatranje DataDog i Chronosfere i sa onima koji se odmaraju na otvorenom izvoru OpenEleMeleMetry. Sada se može povezati i na Hadoop-ove jezera.

Infinia 2.1 dolazi na DDN hardver ili se može koristiti putem virtualnog instanca na Google Cloud platformi.

DDN nudi i još dva hardverska proizvoda, XFusionai i Inferno – XFusionale je Exascaler AI400X3 koji vodi sistemski sistem datoteka, tako da može pristupiti istim podacima putem S3 objekta, što donosi mogućnost pristupa metapodacima.

Inferno pruža mrežni proxy instaliran između infinijane uređaja i servera za ubrzanje komunikacije između skladištenja objekta i pohrane sjaja. Uređaj ima prekidač zasnovan na Nvidia Bluefield, koji koristi svoj spektarski protokol i GPUDirect za izravnu komunikaciju sa GPU-om, plus NVME SSD predmemorija.

11.000 kupaca, 4.000 u AI

DDN je rekao da je raspoložilo skladište koji podržava 700.000 GPU-a na 7.000 kupaca, od kojih je 4.000 bavljene u radnoj opterećenju AI. Kompanija zapošljava 1.100 ljudi, od kojih je 600 inženjera, sa 200 do 250 godina planirano za ovu godinu.

U svom porijeklu 1998. godine, DDN je isporučio pohranu pohranjivanja za nekoliko superračunalnih centara, a zatim postojanje. Njegov ključni know-kako dolazi od hranjenja brojnih računarskih čvorova u paralelnoj, i to je ono što je Nvidia ubedila partneru s njim od 2010. godine.

“Zamislite 10.000 GPU-a”, rekao je Bloch. “Ako želite dobiti 1 Gbps na glasima po GPU-u, trebali biste propusnost od 10Tbps za cijeli niz. Postoji nekoliko sustava u svijetu koji mogu pružiti 10Tbps na glasima i na pisanje. To je ono što smo savladali.”