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StorageX entwickelt Lösung für datenintensive KI-Workloads
StorageX hat eine Lösung für datenintensive Workloads entwickelt, die KI-Prozesse erleichtern soll. Lake Ti P100 ermöglicht Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen.
Moderne KI-Anwendungen unterscheiden sich grundlegend von bisher eingesetzten IT-Systemen. KI-Prozesse erfordern häufige Zugriffe der Rechenprozessoren auf die zu verarbeitenden Daten. Wenn sich der Speicherort der Daten allerdings getrennt vom Ort der Verarbeitung befindet, zum Beispiel in der Cloud, wird Latenz zu einem Problem. Das Start-up StorageX arbeitet an einer Lösung, um beide Komponenten näher zusammenzubringen.
„Die Verlagerung von Rechenleistung ist einfacher und effizienter als die Verlagerung von Daten. Diese Strategie kommt aktuellen und zukünftigen Anwendungen zugute, die eine große Menge an Daten verarbeiten“, erläutert Stephen Yuan, CEO von StorageX. „Der Schlüssel zur Verbesserung der Computereffizienz liegt also in der Verbesserung der Effizienz von Prozessen und der Verlagerung von Rechenleistung. Dies ist eine effektivere Lösung als das Verschieben von Daten.“
Die Lösung ermöglicht Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen, adressiert Infrastruktur-Herausforderungen aufgrund von starken Datenwachstum und I/O-Engpässen und reduziert die Latenz. „Durch hardwarebeschleunigte Daten- und I/O-Leistung und Skalierbarkeit ermöglichen wir Anwendungen in Rechenzentren mit höherer Effizienz und höherem Durchsatz bei gleichzeitiger Senkung der TCO“, sagt er.
Anwendungsszenarien für CSP-Systeme
Zu den potenzielle Anwendungsszenarien gehören Rechenzentren, Streaming-Services im Medienbereich und autonomes Fahren. Yuan erklärt, dass die CSP-Prozessoren und -Systeme (Computational Storage Processing) von StorageX den Einsatz von hochleistungsfähigem Near-Data-Computing ermöglichen sowie leistungsstarke KI-Rechenleistung und Datenbeschleunigungsfunktionen bereitstellen.
StorageX definiert das Computational Storage Array als ein System, das Rechenleistung, Betriebssoftware und andere Funktionen kombiniert. Laut Yuan erfordern KI-Workloads neue Prozessordesigns, um die grundlegenden Probleme zu lösen, mit denen herkömmliche Prozessoren beim Umgang mit großen Datenmengen konfrontiert sind.
Datenzentriertes Computing (Storage-Knoten und CSP) sind Nachfolger von GPU-basierter Verarbeitungsbeschleunigung und CPUs, die von Data Processing Units (DPU) unterstützt und durch Netzwerkoptimierung ergänzt werden.
Das StorageX-Produkt Lake Ti P100 umfasst eine KI-Engine (CSP/XPU), Accelerator für Datendurchsatz und I/O-Beschleunigung, die eng mit einem Speichersystem und dem Datenknoten integriert ist. Es verfügt über ein duales Netzwerk von 100 Gbit/s und ist für datenzentriertes Computing konzipiert. Lake Ti P100 ist somit ein unterstützender Datenprozessor, der mit einem Datenspeichersystem verbunden ist.
StorageX stellte seine Storage-Lösung im Rahmen der IT Press Tour (in San Francisco und Bay Area) vor, die mehrmals im Jahr Besuche bei Start-ups und IT-Unternehmen organisiert.
