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    全閃存儲實現6倍性能提升,聯想凌拓是如何做到的?

    時間:2024-03-15 09:37:15 發布人:myadmin 來源:聯想凌拓 點擊量:
    “木桶理論”告訴我們,一只木桶能盛多少水,跟桶壁上最高的那塊木板沒有半毛錢關系,而是取決于桶壁上最短的那塊木板。這個理論在AI領域同樣適用。

    眾所周知,AI應用特別是AI訓練對系統性能要求非常高。根據木桶理論,系統的性能取決于服務器或集群中表現最差的硬件。個別速度較慢的硬件,將嚴重拖累整個系統的性能,成為短板。

    與飛速發展的算力相比,存力仍然存在諸多挑戰,如存儲效率無法滿足系統實時性需求、數據“存不下”、設備無法匹配高要求的存儲場景等。這些問題都成為制約AI大模型發展的瓶頸。

    工信部等部門發布的《中國存力白皮書》指出,先進存力將成為存儲發展的重要方向,可應用于更為廣泛的關鍵場景。隨著AI等應用端需求持續釋放,國內數據存力發展也呈現出全場景閃存化、軟硬結合、綠色可持續發展等趨勢。

    目前,擁有更高存儲密度的QLC閃存正進一步推動閃存在企業級市場的普及和應用,驅動存儲領域進入全場景閃存化階段。作為領先的數據存儲及數據管理解決方案提供商,聯想凌拓在國內同時提供聯想品牌及NetApp品牌存儲設備、數據管理解決方案和服務,以先進存力助推千行萬業高質量發展。特別是在技術創新和應用方面,聯想凌拓在原有TLC全閃系列產品的基礎上,面對從核心到邊緣場景的海量存儲數據需求,不斷引領QLC閃存在行業市場的加速普及浪潮。

    以聯想凌拓在國內提供的聯想ThinkSystem DG及NetApp AFF C兩大系列全閃存儲產品為例。這兩大系列產品均采用了QLC閃存,可在2U空間里為客戶提供1.5PB的海量空間,充分滿足AI應用對容量及速度的苛刻要求。在QLC閃存加持下,最新發布的聯想ThinkSystem DG系列全閃存儲產品,性能較混合閃存至少有6倍的顯著提升。海量的訓練數據可以快速讀取到AI訓練集群中,讓存儲系統不再成為制約AI大模型應用的短板。

    此外,從閃存陣列部署及應用情況統計來看,相較于混閃存儲,聯想ThinkSystem DG和NetApp AFF C兩大系列產品最高可降低85%的電源和冷卻功耗。同時,在空間利用方面,同比數據中心占地面積減少高達95%,節省了寶貴的物理空間資源。更值得一提的是,與先前采用TLC閃存技術的產品相比,成本節省達到50%。這些成果對于降低總體擁有成本(TCO)起到了決定性的作用。綜合來看,以聯想ThinkSystem DG和NetApp AFF C系列產品為代表的QLC全閃陣列以高效節能、空間優化及成本優勢,正成為企業存儲解決方案中的佼佼者。

    不過,單從硬件角度來看,盡管單盤SSD全閃存儲介質比傳統HDD磁盤介質數據訪問快100倍左右,但在實際應用場景,通過分布式存儲陣列優化,傳統HDD磁盤陣列的速度只比全閃陣列慢50%左右,兩者在速度上相差并不明顯。

    真正讓SSD全閃陣列性能得到充分釋放的,是其背后強大的軟件系統支持。聯想ThinkSystem DG及NetApp AFF C系列全閃存存儲都使用了獨有的ONTAP數據管理軟件。該軟件具有直觀的圖形用戶界面和自動化集成功能的REST API 、基于AI的預測性分析和更正操作、無中斷硬件升級和跨存儲導入等功能。無論是內部環境,還是混合多云環境,ONTAP都可以為企業業務提供支持、降低風險、節省時間并降低企業費用。

    其中,在存儲介質管理方面,ONTAP專門基于SSD特性進行全面性能優化。通過SSD控制器算法優化,完美解決SSD磨損均衡、壞塊回收等問題。同時,在存儲效率優化方面,ONTAP實現了重復數據刪除、在線壓縮、精簡配置等功能,大幅提升了SSD閃存在各類應用場景中的速度。

    在此基礎上,針對業務中的冷數據,ONTAP的FabricPool也提供了數據分層功能,可自動將冷數據轉移到云端或內部環境中成本更低的存儲層。在不影響性能、效率及安全保護的前提下,ONTAP數據分層技術可將主閃存需求降低 50% 以上,為應用程序提供高性能并減少存儲成本。


    數據的處理速度直接決定了人工智能系統的效率。AI浪潮之下,聯想凌拓將不斷加大技術創新力度,通過聯想和NetApp雙品牌戰略,為千行萬業提供低時延、高性價比的存儲方案和服務,滿足企業IO密集型應用對存儲系統的嚴苛要求,為AI應用持續加速。

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