先週のGITEX GLOBAL 2023で、
OceanStor A310は、情報要素に高速にアクセスできる、巨大なデジタル・ライブラリーにおける極めて強力なライブラリアンと考えてください。もう1つのシステム、IBM ESS 3500はより遅いライブラリアンです。OceanStor A310の情報検索が速ければ速いほど、人工知能アプリケーションはより速く動作し、タイムリーで情報に基づいた判断を下すことができる。ファーウェイのOceanStor A310は、情報を素早く検索する能力で際立っている。
OceanStor A310の強みは、人工知能のデータ処理を高速化する能力にあるようだ。IBMのESS 3500と比較すると、ファーウェイの最新のオールフラッシュ・アレイは、メモリ・ユニットあたり4倍近く高速にNvidia GPUを処理できる。これは、NvidiaのMagnum GPU Directテクノロジーを使用したアプローチに基づいており、ホスト・ストレージ・システムの介入なしに、NVMeストレージ・ソースからGPUにデータが直接送信される。
Huawei OceanStor A310ドライブのシーケンシャル読み取り帯域幅は最大400 GB/秒、書き込み帯域幅は最大208 GB/秒である。ただし、オープンソースとクローズドソースのフレームワークがこれらの数値にどのように影響するかは不明だ。
OceanStor A310は、ディープラーニング・データレイクのためのストレージ・ソリューションとして設計されており、無制限の水平スケーラビリティとハイブリッド・ワークロード向けの高いパフォーマンスを提供する。
「AIアプリケーションの最大の課題は、AIモデルのトレーニング効率を高めることであることは承知しています」と、ファーウェイの製品管理・マーケティング部門のエヴァンジェリン・ワンは、テクノロジーメディアBlocks and Filesが公開した声明の中で述べた。さらに、「AIトレーニングにおけるストレージシステムの最大の課題は、CPUとGPUへのデータの絶え間ない供給です。そのため、ストレージシステムは最適なパフォーマンスを提供しなければなりません。”
この問題を解決するため、各OceanStorは最大96台のNVMe SSD、CPU、メモリーキャッシュをサポートできる。ユーザーは最大4096台のA310デバイスをグループ化し、標準的なアプリケーション・プロトコルをサポートするグローバル・ファイルシステムを共有することができます」。OceanStor A310は、SmartNIC技術と超並列設計により、データ転送時間を最小限に抑えるように設計されている。
“ファーウェイのA310ソリューションは、ノードの小型化によりシーケンシャルリード/ライトで最速を誇り、シーケンシャルリード/ライトのスループットは、IBMの30/63GBpsに対し、41.6/80GBpsとなっている。” Block and Files社は、ファーウェイのソリューションを直接の競合他社と比較研究した。
Image credit: Blocks and Files
OceanStor A310の発売は、AI業界が効率的なデータストレージと処理ソリューションを求めている時期に行われた。ファーウェイの取り組みは、現在の課題のいくつかを対象としており、AIモデルの学習を簡素化するのに役立つ。
しかし、ファーウェイに対する米国の制裁は、主に国家安全保障上の懸念と同社と中国政府とのつながりが疑われることが動機となっており、ファーウェイのAIデータストレージ・ソリューションへの進出に新たな複雑なレイヤーを加えている。
ファーウェイのOceanStor A310ソリューションの潜在的なインパクトは大きい。データ・ストレージと処理における現在の非効率性の一部に対するソリューションを提供することで、ファーウェイは他のベンダーに挑戦し、AI業界をイノベーションと効率の新時代へと導くことを目指している。
