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Supermicro推出全新集成NVIDIA BlueField-3 DPU的全闪存Petascale JBOFJBOF超大规模存储解决方案,加速AI数据管道 发布时间:2024-10-16 来源:互联网

全新JBOF架构助力存储独立软件供应商和云服务提供商,为人工智能时代构建高性能、高效且智能的数据平台

加利福尼亚州圣何塞2024年10月16日 /美通社/ -- Supermicro, Inc. (纳斯达克股票代码:SMCI),作为AI、云、存储和5G/Edge计算的综合IT解决方案提供商,正式推出一款全新优化存储系统,旨在支持高性能的人工智能训练、推理以及高性能计算(HPC)工作负载。该JBOF(Just a Bunch of Flash)系统在2U机箱中集成多达四个NVIDIA BlueField-3数据处理单元(DPU),以运行软件定义的存储工作负载。每个BlueField-3 DPU都支持400Gb以太网或InfiniBand网络,并具备硬件加速能力,适用于处理诸如加密、压缩和纠删编码等计算密集型存储和网络工作负载,以及扩展AI存储需求。该双端口JBOF架构采用了最先进的主动-主动集群设计,确保关键任务存储应用的纵向扩展以及对象存储和并行文件系统等横向扩展存储的高可用性。

Supermicro推出全新集成NVIDIA BlueField-3 DPU的全闪存Petascale JBOF超大规模存储解决方案,加速AI数据管道
Supermicro推出全新集成NVIDIA BlueField-3 DPU的全闪存Petascale JBOF超大规模存储解决方案,加速AI数据管道

"Supermicro全新的高性能JBOF存储系统采用我们的模块化设计方法,支持E3.S或U.2规格的SSD,并采用最新的PCIe Gen 5技术,连接SSD、DPU网络和存储平台," Supermicro总裁兼首席执行官Charles Liang表示。"Supermicro的系统设计支持24或36个SSD,使用30.71TB的SSD可提供高达1.105PB的原始容量。我们均衡的网络和存储I/O设计能够充分利用400 Gb/s的BlueField-3全线速, 实现超过250GB/s的PCIe Gen 5 SSD带宽。"

欲了解更多关于Supermicro人工智能存储解决方案的信息,请访问:https://www.supermicro.com/en/products/storage

Supermicro的JBOF解决方案结合了NVIDIA BlueField-3,将传统的存储CPU和内存子系统替换为BlueField-3 DPU,并在DPU的16个Arm核心上运行存储应用程序。除了存储加速功能,如纠删码和解压算法,BlueField-3还通过硬件支持RoCE(基于以太网的远程直接内存访问)、GPU直接存储和GPU发起存储来加速网络性能。

NVIDIA高级副总裁Kevin Deierling表示:"加速计算和人工智能正在改变每一个行业,为社会带来诸多益处。" "NVIDIA BlueField-3 DPU使得像Supermicro Petascale JBOF这样的创新解决方案成为可能,它为新一代AI数据平台提供了极致性能和高效能的基础。"

Supermicro正与NVIDIA合作,打造全新的JBOF生态系统,包括数据平台公司Hammerspace和对象存储提供商Cloudian,旨在使这些存储基础架构软件平台能够在Supermicro JBOF中原生运行于NVIDIA BlueField-3 DPU上。此外,Supermicro已经验证了来自美光(Micron)和铠侠(KIOXIA)的SSD与JBOF系统的兼容性,提供多种容量选择以及单端口和双端口功能。

"Supermicro采用NVIDIA BlueField-3 DPU的JBOF提供了一种高度集成的存储解决方案,专为大规模AI训练和分析存储工作负载而设计。"IDC全球基础设施研究部集团副总裁兼总经理Ashish Nadkarni表示。"这一实施方案提供了比基于CPU的存储服务器更高的能效,并且由于JBOF和DPU架构提供的直接数据路径,读取延迟更低。Supermicro和NVIDIA已组建了一个合作伙伴生态系统,这使得所有大型AI、云服务提供商(CSP)和高性能计算(HPC)客户都应该考虑这一方案。"

如需了解有关JBOF新产品的更多信息,请访问:https://www.supermicro.com/en/products/jbof

Supermicro将与NVIDIA合作,于10月16日(星期三)在加利福尼亚州圣何塞举行的OCP全球会议上详细介绍搭载NVIDIA BlueField-3的新JBOF 解决方案。请访问Supermicro的展位B21,并参加主题为"使用DPU的高性能数据中心存储"(High Performance Data Center Storage using DPUs)的会议,以获取更多信息。

责任编辑:prnasia

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