PEAK:AIO推出了一款新的2RU 1.5 PB AI 数据服务器产品,使用戴尔硬件,数据传输速率达到120 GBps。PEAK:AIO是一家专注于人工智能的英国存储初创公司,提供基于第三方硬件的软件定义存储,密切管理和控制以降低延迟并提高吞吐量。其2RU服务器已为中型GPU集群提供40 GBps的传输速率,现可实现三倍的速度。
科技分析公司Gartner的研究发现,主要存储客户更倾向于选择华为、Infinidat和NetApp,而非Dell、HPE、日立Vantara、Pure Storage等其他供应商。该发现体现在Gartner最新的《客户之声》报告中,报告中包含了熟悉的四象限图。
VDURA是一家高性能计算和人工智能并行文件系统存储供应商,最近在其V5000硬件架构平台上增加了一个高容量全闪存存储节点。V5000于三个月前推出,配备了中央瘦型(1RU)控制节点,控制混合闪存+磁盘存储节点。新推出的全闪存F节点是一个1RU服务器机箱,最多可容纳12个128 TB NVMe QLC SSD,提供1.536 PB的原始容量。VDURA的首席执行官Ken Claffey表示,AI工作负载需要持续的高性能和可靠性,因此V5000不仅能达到最高速度,还能在硬件故障的情况下保持这些速度。
美光宣布推出首款1y (1-gamma) DDR5内存芯片样品,以满足AI处理系统的需求。这不仅彰显了美光在技术和制造领域的领先地位,还将这一先进工艺扩展到更广泛的DRAM芯片产品组合中。新产品将为智能手机带来更高性能和更低功耗,同时推出的移动存储解决方案也将为折叠屏手机设计提供支持。
近日,京东云城市大会·深圳站召开。期间,京东云与宝德计算机系统股份有限公司正式签署战略合作协议,双方将在分布式存储、智算中心建设及大模型应用等领域展开全面合作,共同推动技术创新与产业数字化转型。
宝德计算与京东云创新推出AI存储一体机系列GS9300,以"五合一统一存储+存算分离"的革新架构,助力破解数据存储难题。
随着人工智能、物联网和边缘计算的进步,数据创建的扩展正在重塑数据中心的存储管理方式。虽然固态硬盘(SSD)在速度讨论中占主导地位,但成本效益的可扩展性仍依赖于创新的硬盘驱动器(HDD)技术。对于寻求增强存储需求的组织,叠瓦式磁记录(SMR)可以在与传统磁记录(CMR)HDD相比,提供高达20%的额外存储容量,且几乎没有额外成本。随着超大规模数据中心的采用加速,SMR可以帮助实现可持续性和存储经济学的必要基准。
数据存储与韧性公司孤星(Lonestar)与半导体和存储公司Phison于周三在SpaceX火箭上发射了一项数据中心基础设施,目标是月球。
社会要信任人工智能需要什么?人工智能算法生成的每一个决策、预测和洞察都依赖于数据的可用性和质量。为了充分发挥人工智能的潜力,数据必须有效且高效地存储。换句话说,数据支撑着人工智能,而存储则支撑着数据。这种相互促进的关系使得人工智能也推动了当今存储创新的发展。要理解人工智能如何帮助创造更好的存储解决方案,我们首先需要考察它与数据的关系。
Broadcom 成功测试了一套完整的 PCIe Gen 6 系统,包括 Micron 固态硬盘和 Teledyne LeCroy 协议分析设备。PCIe Gen 6 传输速度是 Gen 5 的两倍,为 AI 系统提供了更快的数据传输能力。Broadcom 正在开发新的 PCIe Gen 6 交换机和重定时器产品,以满足下一代 AI 系统对高速可靠组件的需求。
Hyperspace是一款为Mac用户设计的创新应用,能够在不删除文件的情况下释放磁盘空间。由知名程序员John Siracusa开发,这款应用利用Mac系统的特殊功能,为用户提供了一种简单、无风险的方式来优化存储空间。Hyperspace既适用于内置存储,也支持使用APFS的外接存储设备,为用户提供了灵活的存储管理选择。
AI 的发展与数据存储息息相关。高质量的数据是 AI 算法的基础,而有效的存储技术则是数据管理的关键。AI 与存储技术相互促进:AI 推动存储创新,存储技术支持 AI 发展。未来,存储密度提升将满足 AI 对大容量存储的需求,同时 AI 也将助力存储设计优化,形成良性循环。
StorONE 推出新版 TierONE 软件,利用 AI 技术优化存储分层,并通过 SnapONE 增强数据保护能力。该公司声称,无需全闪存阵列即可实现高性能,新软件可根据数据访问频率自动分层,提供卓越性能和成本节省。更新还包括更快的 NAS 性能、自动化存储配置和现代化界面等功能。
在 AI 发展的浪潮中,数据管理变得至关重要。随着 AI 模型规模和能力的不断扩大,企业纷纷投资建设支撑 AI 的存储和计算基础设施。然而,要充分发挥 AI 的潜力,优化运营并提高投资回报,企业需要在整个 AI 流程中实现高效的数据管理。这不仅涉及容量和性能,还包括数据可见性、安全性以及跨多种数据类型和存储系统的集成管理。
铠侠和闪迪联合预览了更快的 218 层 3D NAND 技术,具有更高的接口速度和更好的能效。他们还透露了即将推出的 332 层技术。这些进展将大幅提升存储性能和容量,以满足人工智能等新兴应用对数据存储的巨大需求。新技术采用创新的 NAND 接口和芯片架构,有望推动闪存存储技术迈向新的里程碑。
DDN 发布新一代 Infinia 2.0 对象存储系统,专为 AI 训练和推理设计。该系统号称可将 AI 数据加速提升 100 倍,数据中心和云计算成本效率提高 10 倍。Infinia 2.0 采用键值对架构,集成多项先进技术,旨在消除 AI 工作负载瓶颈,加速数据流,并实现无缝扩展。
StorPool正在为基于Linux的虚拟机开发灾难恢复引擎(DRE),该引擎基于其存储阵列之间的站点间复制。DRE允许在主系统发生故障时,虚拟机能够在远程次要站点重启并使用复制的数据。StorPool的解决方案支持多种数据复制策略,自动化故障转移和恢复,适用于多种云环境。该引擎目前处于公开测试阶段,预计将在2025年第二季度正式发布。
微软在其 Azure 公有云服务中为基于磁盘的文件存储提供了更可预测的计费成本,类似于其 SSD 文件存储的配置风格,作为其按需付费系统的替代方案。Azure 现有两种文件存储层级:使用快速 SSD 存储的高级层和使用硬盘驱动器(HDD)的标准层。标准层现已推出 Provisioned v2 计费模型,用户可以单独为文件共享配置容量、IOPS 和吞吐量,提供更高的灵活性和可预测性。