Компания DataDirect Networks (DDN) анонсировала, как утверждается, «прорывную» архитектуру хранения данных, ориентированную на системы для ресурсоёмких задач ИИ. По сравнению с другими платформами предложенное решение обеспечивает возможность существенного снижения финансовых затрат при высоком уровне производительности.
DDN отмечает, что стремительное развитие ИИ приводит к повышению спроса на SSD, что, в свою очередь, провоцирует рост цен на чипы флеш-памяти NAND, а следовательно, и на твердотельные накопители. Аналитики TrendForce прогнозируют увеличение контрактных цен на изделия NAND на 5–10% только в IV квартале 2025 года. Волатильность цен на SSD и HDD нарушает сроки реализации проектов, создаёт неопределённости при планировании бюджета и ставит под угрозу развитие масштабных ИИ-платформ. DDN заявляет, что её архитектура данных помогает решить проблему.
Источник изображения: DDN
Обычные СХД, ориентированные на требовательные ИИ-нагрузки, как подчёркивает DDN, полагаются исключительно на дорогие высокопроизводительные NVMe-накопители. Архитектура DDN предполагает сочетание трёх уровней хранения — на базе SSD высокого класса, недорогих SSD и HDD. Такой подход реализован в платформах DDN EXA и Infinia.
Отмечается, что предложенная архитектура позволяет задействовать ресурсы GPU-ускорителей на 90–98 % при выполнении задач, связанных с обучением больших языковых моделей (LLM), инференсом, аналитикой больших данных и НРС. При этом потребность в дорогостоящих высокопроизводительных SSD (NVMe) снижается на 35–65 %, общие капитальные затраты на организацию хранения сокращаются на 40–70 %, а эксплуатационные расходы уменьшаются на 30–60 %.
Заявлена глубокая оптимизация для NVIDIA DGX, GB200, Spectrum-X, BlueField и NIM. Среди сфер применения архитектуры названы финансовый сектор, автомобилестроение и робототехника, науки о жизни, производство, государственный сегмент и суверенный ИИ.
Источник:
