Parallele Speichersysteme versorgen IA- und HPC-Cluster
Es handelt sich nicht um einen einfachen SSD oder ein Festplatten-Array. Ein paralleles Speichersystem ist eine umfassende Appliance-Lösung, die speziell entwickelt wurde, um das Hauptproblem in Massenrechensystemen zu beseitigen: das Warten auf Daten. Seine Mission ist es, Tausende von GPUs kontinuierlich und effizient mit Daten zu versorgen, sodass diese Prozessoren nie aufgrund fehlender Informationen ihre Arbeit unterbrechen. 🚀
Verteilte Architektur für unbegrenztes Skalieren
Die Basis dieser Lösungen ist eine verteilte Architektur, die horizontal skaliert. Statt eines einzigen Controllers verwenden sie mehrere Knoten, die zusammenarbeiten. Das Herz des Systems sind parallele Dateisysteme wie Lustre oder Spectrum Scale, die es zahlreichen Servern und Clients ermöglichen, gleichzeitig auf Daten zuzugreifen und diese zu modifizieren. Um dieses gesamte Ökosystem zu verbinden, werden Hochgeschwindigkeitsnetzwerke genutzt, wobei InfiniBand aufgrund seiner niedrigen Latenz und hohen Bandbreite die vorherrschende Wahl ist.
Schlüsselkomponenten der Architektur:- Parallele Dateisysteme: Spezialisierte Software, die den gleichzeitigen Zugriff auf Daten von mehreren Punkten aus verwaltet.
- Verbindungsnetzwerke: InfiniBand oder Ultra-High-Speed-Ethernet, um Daten zwischen Speicher und Prozessoren zu transportieren.
- Hybride Speichermedien: Kombinieren NVMe für extreme Leistung mit Festplatten großer Kapazität, um Kosten und Geschwindigkeit zu optimieren.
Während eine Consumer-NVMe-Einheit mit wenigen Gigabyte pro Sekunde kämpft, bewegen diese Systeme in derselben Zeit komplette digitale Bibliotheken.
Leistung, die in Terabyte pro Sekunde gemessen wird
Das Merkmal, das diese Plattformen definiert, ist die aggregierte Bandbreite, die mehrere Terabyte pro Sekunde bei Lese- und Schreiboperationen erreichen kann. Dieser kolossale Datenfluss ermöglicht es, KI-Modelle mit Billionen von Parametern zu trainieren oder komplexe Klimaphänomene zu simulieren, ohne dass der Speicher den Rechencluster verzögert. Unternehmen wie DDN mit ihrer Plattform EXAScaler oder VAST Data bieten Appliances, die alle notwendige Software und Hardware integrieren, um diese Leistungsstufe ab dem ersten Tag bereitzustellen.
Haupt-Use-Cases:- KI-Training im großen Maßstab: Kontinuierliche Versorgung von Trainingsdaten an Tausende von GPUs.
- Wissenschaftliche Simulation (HPC): Bewältigung der enormen Datensätze, die von Simulationen in der Strömungsdynamik oder Genomik erzeugt und verbraucht werden.
- Rendering und VFX: Bereitstellung komplexer Szenen für Render-Farmen mit Hunderten von Knoten gleichzeitig.
Die Zukunft des rechenintensiven Computing hängt vom Speicher ab
Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und des Hochleistungsrechnens ist direkt mit der Fähigkeit verbunden, Daten zu bewegen. Parallele Speichersysteme hören auf, ein peripheres Komponente zu sein, und werden zur Wirbelsäule des modernen Rechenzentrums. Indem sie sicherstellen, dass die Grafikprozessoren immer ausgelastet sind, wird nicht nur die Zeit bis zum Erhalt der Ergebnisse beschleunigt, sondern auch die Investition in Rechenhardware maximiert. Die Ära, in der Prozessoren auf Daten warten, geht definitiv zu Ende. ⚡