SuperMicro推出AI存储硬件解决方案

SuperMicro提供全面的AI存储硬件方案，旨在满足日益增长的大数据需求，该方案采用高性能硬件组件，确保AI计算的高效运行，通过优化存储架构，提高数据存储、管理和安全性，该方案支持多种应用场景，包括云计算、数据中心和企业级应用等，SuperMicro的AI存储硬件方案为人工智能领域提供可靠、高效的存储解决方案。

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SuperMicro的AI存储硬件方案为大规模AI/GPU集群基础设施提供了全面解决方案，该方案通过可扩展单元（SU或Pod）进行扩展，每个单元例如包含256个GPU,旨在实现最高性能的AI训练和推理。

在存储需求方面，该方案完全采用NVMe存储技术，每个SU的性能要求为读取125 GBps，写入62 GBps，方案使用InfiniBand或Ethernet/RDMA技术，传输速率可达200Gb/s或400Gb/s，该方案还采用并行文件系统和高性能对象存储，右下角的图片详细展示了单节点、单SU和4SU在不同体系下的读写带宽，根据存储硬件配置（如SATA/SAS/NVMe SSD）和网络带宽条件，分为Good/Better/Best三种性能级别。

对于企业级AI存储方案，它适用于Pod级别的部署，相较于云厂商，其规模和性能要求更为灵活，企业用例涵盖了推理与训练的比较，其存储需求强调全NVMe或PB级别的分层存储，同时注重性能与总体拥有成本（TCO）之间的平衡，该方案要求存储系统具备大于100 Gbps的性能，首选以太网作为连接方式，RDMA可作为可选项，同样,它也采用并行文件系统和高性能对象存储技术。

在执行AIOps和MLOps时，基础计算硬件方案包括GPU密集型服务器以加速AI训练和推理，通过GPUDirect存储技术，数据可以直接从/向GPU内存传输，从而消除CPU或主内存的负载，Supermicro提供一系列GPU密集型服务器,以满足不同应用层级的需求。

在计算+存储（性能层）方案中，活跃数据存储旨在优化性能，以尽可能快的速度将数据传递给应用程序，更高的利用率有助于实现更好的投资回报（ROI），该方案还介绍了Supermicro Peta级存储系统、WEKA数据平台以及其他相关技术的特点，应用层使用GPU密集型服务器,并通过GPUDirect存储进行直接数据传输。

在计算+存储（性能层）+容量层方案中，所有训练数据集和模型都存储在本地，数据湖采用容量优化的存储，高容量的旋转磁盘存储提供更低的每TB成本，并支持备份和分层到私有云，该方案还包括Supermicro服务器的集群扩展，以及高容量数据湖的管理和存储,应用层同样使用GPU密集型服务器并通过GPUDirect存储进行直接数据传输。

方案验证机架视角的集群组网方案分为应用层、全闪存层和对象层三个层次，每个层次都有相应的SuperMicro服务器和技术支持,以确保数据的快速存取和高容量存储。

全闪存储系统参数的主要特点包括支持双Intel和单AMD单PCIe Gen5处理器、优化的热设计、平衡的PCIe通道等，该存储系统还具备高性能特点,如高随机读取IOPS和顺序读取带宽。

文章还介绍了目标解决方案，包括高性能AI SDS（软件定义存储）构建模块、虚拟化和密集VDI（虚拟桌面基础设施）、高性能对象存储、超融合基础设施以及高性能CDN和视频流等应用领域。

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