Revolutie in AI si HPC: FlashBlade//EXA este aici!

Pure Storage lanseaza FlashBlade//EXA – Solutia inovatoare pentru cele mai exigente sarcini AI

FlashBlade//EXA este cel mai nou membru al familiei FlashBlade. Optimizata pentru sarcini AI, aceasta platforma ultra-scalabila de stocare a datelor ofera un throughput masiv si opereaza la un nivel extrem de performanta si scalabilitate.

Porniti motoarele! Pure Storage anunta cu entuziasm lansarea FlashBlade//EXA™ – o platforma de stocare ultra-scalabila, special conceputa pentru sarcini AI, oferind un throughput masiv si operatiuni la niveluri extreme de performanta si scalabilitate.

Ce au in comun producatorii de masini de inalta performanta si Pure Storage? Asa cum cei mai buni constructori auto creeaza modele de curse de ultima generatie care imping limitele vitezei si eficientei, FlashBlade//EXA este proiectat sa ofere performanta de nivel superior pentru sarcini AI si HPC. Aceasta solutie reprezinta o evolutie a sistemului FlashBlade®, optimizata prin Purity//FB pentru a raspunde celor mai exigente cerinte AI. FlashBlade//EXA completeaza modelele de inalta performanta FlashBlade//S™ si cele cu densitate ridicata FlashBlade//E™, deja validate in mediul enterprise si recunoscute de Gartner® Magic Quadrant™ pentru platformele de stocare pentru fisiere si obiecte, unde Pure Storage este lider de patru ani consecutivi.

Provocarile afacerilor in contextul avansului rapid al AI

Pe masura ce inovatia in AI se extinde, tot mai multe companii descopera valoarea adaugata de modelele de antrenare si inferenta. Cresterea accelerata a condus la o adoptie sporita a fluxurilor de lucru AI, acoperind pre-procesarea, antrenarea, testarea, optimizarea si implementarea. Aceste procese necesita GPU-uri mai puternice si seturi de date multimodale din ce in ce mai mari.

Aceasta expansiune vine si cu noi provocari legate de infrastructura. Limitari ale scalabilitatii sistemelor traditionale de stocare, gestionarea checkpoint-urilor si performanta metadata la scara mare creeaza blocaje care impiedica utilizarea optima a infrastructurilor bazate pe GPU. Astfel, intarzierile in procesarea modelelor afecteaza direct ROI-ul agresiv al AI – orice infrastructura dedicata trebuie sa functioneze la capacitate maxima pentru a asigura cel mai scurt timp de obtinere a valorii.

Provocarile se amplifica pentru fluxurile de lucru AI de mare amploare

Aceasta problema devine si mai acuta in operatiuni AI la scara larga, cum ar fi furnizorii de cloud pentru GPU si laboratoarele AI. Motivul este dublu:

1. Eficienta operationala la scara larga este esentiala pentru profitabilitatea lor si depaseste ceea ce gestioneaza centrele de date traditionale on-premises.
2. Furnizorii de servicii au ca principiu fundamental evitarea timpului de inactivitate al resurselor. Pentru acestia, GPU-urile inactive inseamna oportunitati de venit pierdute – iar ineficientele de stocare la acest nivel pot fi dezastruoase.

Sistemele traditionale de stocare de inalta performanta au fost construite pe arhitecturi de fisiere paralele, optimizate pentru medii HPC dedicate. Insa fluxurile de lucru AI la scara mare sunt mult mai complexe, incluzand text, imagini, videoclipuri si alte tipuri de date multimodale, toate procesate simultan de zeci de mii de GPU-uri. Aceasta complexitate demonstreaza rapid limitele solutiilor traditionale de stocare HPC, unde gestionarea metadata si a datelor din acelasi plan de control creeaza blocaje.

Aceasta problema necesita o abordare inovatoare in gestionarea metadata si optimizarea accesului la date pentru a permite procesarea eficienta a volumelor masive de date AI.

Cerinte extreme de scalare pentru AI

Pe masura ce volumele de date cresc exponential, gestionarea metadata devine un punct critic. Solutiile de stocare traditionale intampina dificultati in scalarea metadata, ceea ce duce la intarzieri si degradari ale performantei, in special in sarcinile AI si HPC care necesita paralelism extrem. Arhitecturile clasice, gandite pentru acces secvential, nu mai pot tine pasul, iar rigiditatea si complexitatea lor limiteaza scalabilitatea.

FlashBlade//EXA raspunde acestor provocari printr-o arhitectura inovatoare bazata pe gestionarea metadata in mod distribuit, oferind:

• Management eficient al concurentei
• Prevenirea blocajelor metadata
• Coerenta la scara
• Gestionare optimizata a ierarhiei de fisiere
• Scalabilitate si rezilienta
• Eficienta operationala prin automatizare

FlashBlade//EXA: Solutia pentru AI la scara larga

Pure Storage are o experienta vasta in sustinerea clientilor din industrii variate in fiecare etapa a parcursului AI. De la lansarea AIRI® (AI-ready infrastructure) in 2018, am continuat sa inovam cu certificari pentru NVIDIA DGX SuperPOD™ si NVIDIA DGX BasePOD™, dar si cu solutii integrate precum GenAI Pods. FlashBlade a castigat increderea pietei enterprise AI si HPC, ajutand organizatii precum Meta sa isi scaleze eficient sarcinile AI.

Arhitectura inovatoare FlashBlade//EXA

FlashBlade//EXA extinde familia FlashBlade, permitand mediilor AI si HPC de mare amploare sa depaseasca limitarile stocarii traditionale. Este conceput pentru “fabrici AI”, oferind o arhitectura de procesare masiv paralela care separa datele de metadata, eliminand blocajele si complexitatea asociate sistemelor de fisiere paralele.

Noua arhitectura include doua componente principale:

• Array-ul FlashBlade – gestioneaza metadata printr-o baza de date distribuita avansata
• Noduri de date terte – servere standard care stocheaza blocurile de date si ofera acces rapid prin RDMA (Remote Direct Memory Access)

Aceasta separare asigura un acces la date fara blocaje, optimizat pentru sarcini AI de mare performanta.

Flexibilitate si scalabilitate prin servere off-the-shelf

Mediile AI mari au deja investitii in servere 1U si 2U cu SSD-uri ca elemente fundamentale ale infrastructurii. FlashBlade//EXA valorifica aceste servere pentru stocare, oferind compatibilitate extinsa si integrare simpla in arhitectura clientilor.

Avantajul cheie al platformei Pure Storage este puterea software-ului Purity, care poate fi adaptat pentru noi utilizari fara a depinde de hardware proprietar. Aceasta abordare permite organizatiilor sa isi ajusteze infrastructura in timp, in functie de evolutia utilizarii memoriei NAND flash.

Concluzie

FlashBlade//EXA este solutia ideala pentru companii care gestioneaza volume masive de date AI. Fie ca este vorba de companii AI-native, furnizori de cloud bazat pe GPU, centre HPC sau laboratoare de cercetare, aceasta platforma ofera scalabilitate, performanta si simplitate de neegalat, permitand o procesare eficienta pentru modelele AI de ultima generatie.