Hammerspaceは、エンタープライズAI、機械学習、ディープラーニングの取り組みの拡大するニーズと、オンプレミスとクラウドの両方でのGPUコンピューティングの普及に対応するように設計された新しい高性能NASアーキテクチャーを導入した。ハイパースケールNASアーキテクチャーは、大規模な言語モデルのトレーニングをサポートするように調整されており、GenAIやハイパフォーマンス コンピューティングを含むさまざまなアプリケーションのGPUクラスターに効率的に電力を供給できる。
同社は、AIモデルトレーニングのパフォーマンスとスケーラビリティーの要求を満たすのに苦労している、従来のスケールアウトNASシステムの限界を強調した。これらのレガシーシステムとは異なり、ハイパースケールNASアーキテクチャーは、大規模な環境で一貫したパフォーマンスを提供するように設計されており、これは以前は複雑なHPC並列ファイルシステムでのみ達成可能だった。この新しいアーキテクチャーは、モデルのトレーニングを加速し、市場投入までの時間を短縮し、データからのビジネス価値の抽出を強化することを目的としている。
実際に、Hyperspace NASアーキテクチャーは、エンタープライズおよびウェブスケールのレベルでAIモデルをトレーニングするための最速のファイルシステムとしての機能を実証している。約1,000のストレージノードを備えたシステムに導入され、30,000ものGPUにデータを供給し、標準のイーサネットおよびTCP/IPネットワーク上で80テラビット/秒という驚異的なパフォーマンスを達成している。このアーキテクチャーは、効率的でスケーラブルなストレージのためのビッグテクノロジー戦略からインスピレーションを得て、あらゆる規模のビジネスに適応できるように設計されている。
さらに、HammerspaceのハイパースケールNASアーキテクチャーは、NVIDIAの検証プロセスに合格し、NVIDIA GPUDirectストレージとして認定されている。この認定により、組織はHammerspaceソフトウェアをNVIDIAのテクノロジーと統合し、データパイプラインを強化し、NVIDIA GPUがその潜在能力を最大限に活用できるようになる。このアーキテクチャーは、既存のEthernetまたはInfiniBandネットワークおよびストレージインフラストラクチャーと互換性があり、コンプライアンス、セキュリティー、ガバナンスの要件を満たすための包括的なデータ サービススイートが含まれている。
出典：プレスリリース
