作者：Sam Werner，IBM 存储业务总经理

北京2025年11月24日 美通社 －－ 没有数据的 AI 工厂^【1】就像没有燃料的引擎，根本无法运转。IBM Storage Scale System 6000 的全局命名空间和 Active File Management （AFM） 功能，可实现边缘、核心和云端的数据统一，旨在解决AI工厂的数据难题。通过消除数据孤岛和加速数据访问，它有望帮助企业的 AI 管道快速启动并更快地交付结果。

IBM Storage Scale 6000

在当今的数据中心中，释放“暗数据”和消除 AI 推理的性能瓶颈是 IT 领导者的首要任务。为了应对客户在这两方面的关切，IBM于近期发布了 IBM 高性能弹性数据系统IBM Storage Scale System 6000 的更新版本，以及一个总容量显著增加的新扩展机箱。这些增强功能将帮助企业部署需要大量数据的 AI 工作负载，并且在与 NVIDIA BlueField 数据处理单元 （DPU） 结合使用时，大规模运行有高性能要求的工作负载。

最大容量提升三倍：更灵活的数据存储选择

最新的 Storage Scale System 6000将增加对行业标准 QLC 闪存存储的支持提供 30TB、60TB 和 122TB SSD 配置，将每个机架的最大容量提升三倍至 47PB，为客户提供更丰富、更灵活的数据存储选项。随着 IBM Storage Scale System 7.0.0 软件的推出，企业可以获得以下功能的更新：

• 优化数据管理：通过多闪存分层，在同一系统中增加对行业标准 NVMe TLC 和 QLC 闪存驱动器的支持。
• 加速数据应用：数据加速层利用高性能 NVMe－oF协议，可提供高达每秒 340 GB 的吞吐量和高达 2800 万的 IOPS（每秒输入输出运算）。其设计旨在提供卓越的压缩能力和数据密度，同时功耗更低。
• 提升数据保护：增强的技术框架提供更广泛的纠删码支持 （16＋23P），以提高磁盘的效率、性能以及写入性能。
• 训练和优化 AI：借助NVIDIA Spectrum－X 以太网网络平台，显著减少训练AI 基础模型时保存检查点的时间。

全新全闪存扩展机箱：专为AI工作负载优化

为了处理海量数据集的工作负载，我们为 IBM Storage Scale System打造了全新的全闪存扩展机箱，并针对高性能 AI 训练、数据推理、高性能计算和数据密集型工作负载进行了优化。随着 122TB QLC NVMe SSD 的引入，增强的IBM Storage Scale System 6000 结合全闪存扩展机箱，可在单个 42U 机架中提供超过 47PB 的高性价比、高密度的闪存容量。

该扩展机箱还与 NVIDIA BlueField－3 DPU 集成，以规模化地实现极致性能，包括：

• 适配器可为 Storage Scale System 提供高达 400Gbs 的高性能网络吞吐量和 NVMe－oF 卸载能力。
• 每个扩展机箱可在 2U 外形规格中提供高达 100GBs 的吞吐量和超过 3PB 的原始闪存容量。
• 单个扩展机箱可在 2U 外形规格中支持最多四个 NVIDIA BlueField－3 DPU 和 26 个双端口行业标准 QLC 闪存驱动器。

新款全闪存扩展机箱的可扩展性还支持更大缓存和多租户服务提供商的需求。IBM Storage Scale System 6000支持各个级别（集群、文件系统、文件集等）、高度灵活的多租户配置，帮助服务提供商和大规模 AI 工厂隔离工作负载、执行安全策略并优化资源分配，而不会牺牲性能。无论是支持超级计算机、高性能计算环境还是 AI 即服务（AI－as－a－service）产品，该架构都能确保在数据密集型工作负载中实现安全、可扩展且经济高效的多租户运营。

在今天的AI规模应用浪潮中，IT 基础架构团队在持续支持现有工作负载的同时，还面临着前所未有的数据挑战。增强的 IBM Storage Scale System 6000 可助企业从容应对挑战，实现全球团队跨协议、位置或格式的数据协作。提升三倍的容量以及新增的扩展机箱，使得AFM（即全局缓存和数据编排层）将更大的工作数据集缓存到更靠近 GPU 的位置，从而消除数据孤岛并加速AI 管道运行。

IBM Storage Scale System 7.0.0 软件升级将于 12 月 9 日正式发布，新款 IBM Storage Scale System 全闪存扩展机箱将于 12 月 12 日全面上市。

如需了解更多信息，请访问 https：www.ibm.comcn－zhproductsstorage－scale－system

【关于IBM】

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【1】 AI 工厂是一种专业计算基础设施，通过管理整个 AI 生命周期 （从数据采集到训练、微调和大量 AI 推理），从数据中创造价值。https：www.nvidia.cnglossaryai－factory