在智算时代,企业基础设施的构建逻辑正在经历深刻变革。
尽管算力层面的“军备竞赛”仍在持续加剧,但随着GPU集群规模扩展至数千台服务器,存力作为支撑算力持续运行的关键要素,已获得与算力同等重要的战略地位。
如果将企业业务比作一场“满汉全席”,算力如同前厨中掌勺的大厨,决定了烹饪的技艺与效率;而存力则如同后厨的冷库,负责储备并供应新鲜、充足的食材。
冷库再大,若无厨师烹饪,原材料只会腐烂浪费,数据将冗余无价值。
厨师技艺再高,没有储藏室提供充足新鲜的食材,也做不出盛宴,造成算力闲置。
可以说,存储决定了数据能否以业务所需的速度与规模被高效调用,其占用的每一机架单元、依赖的每一台交换机、消耗的每一瓦电力,不仅直接影响性能表现,更关系到数据中心在大规模部署下的可持续性与总体拥有成本。
作为智算基础设施的重要构建者和推动者,戴尔科技集团深谙各行业在数据处理与存储层面所面临的挑战。
旗下Dell PowerScale以卓越的并发处理能力和持续高写入性能,高度适配智能训练及高性能计算(HPC)场景。
在此前,Dell PowerScale已率先通过 NVIDIA DGX SuperPOD认证,实现了对各种重要数据的无缝访问。
而在近期,PowerScale F710成功通过了NVIDIA云合作伙伴(NCP)认证,在提供高吞吐性能的同时,显著降低了数据全生命周期内的成本、复杂性与能源消耗。
成为经验证的NCP伙伴
需要具备哪些能力?
NCP认证并非简单的产品兼容性测试,而是对存储平台在性能、可部署性、可扩展性,以及与NVIDIA GPU生态系统深度融合程度方面的全面严格验证。
认证过程涵盖压力测试系统,以验证其在大规模GPU集群环境中的持续流性能、检查点处理及随机I/O能力,测试规模最高可达16,384个GPU集群,力求贴近真实业务场景。
通过此项认证,PowerScale不仅获得了权威认可,更为全球客户提供了一个经过充分验证、面向未来的 GPU 就绪型存储平台。
当然,真正的差异化优势,在于实现高性能的同时保持卓越效率——涵盖硬件、网络、机架空间与能耗等多个维度。
PowerScale优秀的架构设计,能够在实现可扩展性的同时,有效避免昂贵的资源过度配置。
Dell PowerScale
在测试中的效率优势
在这场严苛的测试中,16,384-GPU架构作为典型的大规模配置,通常用于支撑多样化且高要求的计算密集型工作负载。
尽管其他参考架构同样可以达到认证所要求的性能水平,但PowerScale F710能够以更高效率实现相同目标:
PowerScale F710仅需168个机架单元(RU)即可满足对应的认证要求,而其他参考架构则需要最高五倍的空间才能达到同等性能。
这意味着客户能够以更少的交换机与更低的电力消耗支撑大规模计算负载,显著降低资本支出与运营成本:
简化配置,加速运营
在测试中,PowerScale F710仅需4台交换机即可承载同等负载,而其他参考架构则需28–32台,交换机数量最多可减少88%。
这不仅大幅简化了布线管理,有效抑制了基础设施无序扩张,还在降低采购成本的同时,加快了部署速度,简化了运维流程。
更低功耗,释放资源
PowerScale F710 凭借更精简的架构设计,可实现最高72%的功耗降低,助力企业在功耗或资源受限环境中实现高效扩展。
该方案以更少的节点、交换机与机架单元达成认证性能,在不牺牲性能的前提下持续节约能源成本,从而释放宝贵的数据中心资源,更好地支持GPU与计算基础设施部署。
不止是存储
更是智算平台的金牌搭档
在智算时代,每一机架单元、每一交换机、每一瓦电力都直接影响企业扩展业务的成本与速度。
PowerScale在保障顶级性能的同时,有效缓解上述压力,避免成本、复杂度与能耗的攀升。
除了显著的效率优势以外,PowerScale 在数据的存储、管理与使用等多个环节均表现出色:
提供卓越的并行文件性能,借助OneFS操作系统,支持并发、顺序及混合 I/O 模式下的高效数据访问,在并行计算任务中实现更低延迟与更高带宽。
提供可靠的企业级网络弹性安全,集成网络安全套件,支持实时威胁检测、快照、复制与故障转移等功能,实现存储与安全的深度融合,保障关键数据管道安全。
提供主流工具的开放集成,涵盖NVIDIA AI Enterprise、用于搜索与可观测性的Elastic,以及加速数据分析的Starburst,构建灵活高效的数据处理生态。
综合上述优势,PowerScale 助力企业快速推进创新,避免受限于封闭技术体系或被迫进行高成本的架构妥协。
写在最后
随着智算时代的深入推进,存储已成为企业核心生产要素与关键战略推动力。满足当前业务需求,亟需能够提供稳定吞吐、同时最大限度节约硬件、电力与空间的基础设施。
Dell PowerScale 正是为实现这一平衡而设计,它将认证级别的高性能与可量化的效率提升相结合,以更少的组件、更低的功耗和更小的空间占用,彻底破解“算力强、存力弱”的系统瓶颈,将潜在制约转化为发展动力,助力企业充分释放 GPU 投资价值。
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