Hyperscale NAS: storage per potenziare le performance

Hammerspace ha introdotto un’architettura NAS che promette di eliminare i colli di bottiglia dei sistemi tradizionali e delle soluzioni NAS scale-out, rispondendo alle esigenze di orchestrazione dati a livello geografico per l’elaborazione dei workload di AI, ML e deep learning

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Le nuove architetture applicative richiederanno in maniera crescente nuovi tipi di infrastruttura, inclusa l’infrastruttura edge per i casi d’uso data-intensive, costituendo una sfida continua per i team aziendali I&O (infrastructure and operations). La previsione è della società di ricerca e consulenza Gartner, secondo cui la domanda di nuovi tipi di infrastruttura è tra i trend che impatteranno il futuro di cloud, data center, infrastruttura edge. Contemporaneamente, il mercato globale delle soluzioni infrastrutturali per l’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente espandendosi: lo segnala un rapporto pubblicato da MarketsandMarkets, secondo cui, nei data center che elaborano workload AI, aumenta la focalizzazione sulle tecnologie di calcolo parallelo, utilizzato nelle applicazioni HPC (High Performance Computing) e nei supercomputer. 

Evoluzione in atto nelle architetture di storage

Oltre alle crescenti necessità infrastrutturali, il calcolo a elevate prestazioni comporta sfide architetturali a livello di file system: sfide che fanno emergere limiti nelle esistenti tecnologie e sistemi di storage per la gestione, l’organizzazione, e l’accesso ai dati sui differenti dispositivi di memorizzazione, residenti on-premise, nella rete edge, o nel cloud. 

Con l’obiettivo di superare tali limitazioni, e implementare pipeline dati ad alte prestazioni, richieste dal calcolo parallelo basato su GPU (graphics processing unit), a febbraio la società californiana Hammerspace ha introdotto quella che definisce una “nuova categoria di architettura storage”, in grado di abbracciare ambienti IT che spaziano dalle infrastrutture edge, ai data center, al cloud: si chiama Hyperscale NAS, si basa su pNFS (parallel Network File System) ed è disponibile con il supporto storage GPUDirect di Nvidia. Questa architettura NAS (network attached storage) a elevate performance punta a eliminare i colli di bottiglia degli attuali sistemi di storage, nel rispondere ai requisiti dei progetti che adottano AI, ML (machine learning) e DL (deep learning) a livello aziendale, e nell’indirizzare l’aumento diffuso del GPU computing, negli ambienti on-premise e nel cloud.

Hyperscale NAS, aggiunge Hammerspace, supporta l’addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e fornisce la velocità necessaria per alimentare con efficienza cluster di GPU di qualsiasi dimensione, per applicazioni di AI generativa (GenAI), rendering e calcolo ad alte prestazioni in ambito aziendale. 

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