在混合云與 AI 的時(shí)代，企業(yè)和組織需要?jiǎng)?chuàng)建、分析和保存海量的數(shù)據(jù)，在分布式的應(yīng)用環(huán)境中會(huì)形成各種各樣的數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致復(fù)雜系統(tǒng)難以管理，成本不斷增加。為了能夠更快速地從數(shù)據(jù)中獲得所需的洞察力，其底層的信息架構(gòu)必須支持混合云、大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）工作負(fù)載以及傳統(tǒng)應(yīng)用，同時(shí)確保安全性、可靠性、數(shù)據(jù)效率和高性能，還需要能夠無(wú)縫擴(kuò)展來(lái)應(yīng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的飛速增長(zhǎng)。

IBM Storage Scale 作為一種高性能的并行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，可以幫助用戶更快速地獲得所需的計(jì)算或分析結(jié)果，管理快速擴(kuò)展的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)架構(gòu)，同時(shí)確保數(shù)據(jù)安全性并降低總體存儲(chǔ)成本。

圖1：AI 與混合云對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求

面對(duì)生成式 AI 的爆炸式發(fā)展，GPU 集群的運(yùn)算性能至關(guān)重要，不僅需要更高的 GPU 的計(jì)算能力和更快的存儲(chǔ)，同時(shí)需要專用的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)確保多個(gè)節(jié)點(diǎn)并行的最佳性能。NVIDIA 開發(fā)了業(yè)界首款面向 AI 的以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái) - Spectrum-X ，旨在增強(qiáng) AI 云的性能和效率。Spectrum-X 平臺(tái)的核心是 NVIDIA Spectrum-4 以太網(wǎng)交換機(jī)、NVIDIA BlueField-3 SuperNIC/DPU、NVIDIA DOCA 軟件棧及交換機(jī)軟件棧和 NVIDIA LinkX 高品質(zhì)互連設(shè)備，這種組合構(gòu)成了 AI 加速計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)。NVIDIA 將 BlueField-3 SuperNIC 和 DPU 集成到其面向 AI 訓(xùn)練、推薦及推理等各種系統(tǒng)中，不僅滿足以太網(wǎng)在多租戶云上的各種需求，同時(shí)保證了 AI 集群最好的運(yùn)算及存儲(chǔ)性能。

圖2：NVIDIA Spectrum-X 平臺(tái)介紹

在 AI 云存儲(chǔ)平臺(tái)的選擇上，IBM Storage Scale 可提供經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)。IBM Storage Scale 源自 GPFS，有超過(guò) 30 年的研發(fā)歷史，在全球有大量成功部署的經(jīng)驗(yàn)，廣泛應(yīng)用在業(yè)界超大規(guī)模和需求嚴(yán)苛的應(yīng)用環(huán)境，包括過(guò)去幾十年間全球性能最強(qiáng)的人工智能和高性能計(jì)算環(huán)境。

為了滿足不同類型應(yīng)用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)需求，IBM Storage Scale 能夠?qū)⑽募?、大?shù)據(jù)分析、對(duì)象和容器應(yīng)用的接口集成到一個(gè)統(tǒng)一的向外擴(kuò)展的存儲(chǔ)解決方案之中。它可為所有這些數(shù)據(jù)提供一個(gè)統(tǒng)一的命名空間，實(shí)現(xiàn)協(xié)議互通，并通過(guò)直觀的圖形用戶界面（GUI）提供單點(diǎn)管理。通過(guò)對(duì)最終用戶透明的存儲(chǔ)策略，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層、壓縮或遷移到磁帶或云端，以降低成本；數(shù)據(jù)還可以分層到高性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)，包括服務(wù)器緩存，進(jìn)而降低延遲、提升性能。遠(yuǎn)程站點(diǎn)的智能數(shù)據(jù)緩存可確保借助活動(dòng)文件管理（AFM）功能以本地讀/寫性能在地域分散的各個(gè)站點(diǎn)之間提供數(shù)據(jù)，不需要復(fù)制全部數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳遞的網(wǎng)絡(luò)開銷。

圖3：IBM Storage Scale 概覽

對(duì)于 AI 集群應(yīng)用來(lái)說(shuō)，為了滿足不斷提高的算力和各種基礎(chǔ)模型對(duì)更大參數(shù)規(guī)模的需要，也需要更高速的數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力，避免因?yàn)榇媪Σ蛔銓?dǎo)致的低效 I/O使得 GPU 無(wú)用武之地。由多臺(tái)服務(wù)組成的 GPU 服務(wù)器集群需要數(shù)百 GBps 到數(shù) TBps 的高速數(shù)據(jù)存儲(chǔ)才能滿足其對(duì)存力的需求；此外，為了提升 GPU 的應(yīng)用效率，NVIDIA 開發(fā)了 GPUDirect Storage 技術(shù)，可以通過(guò) RDMA 高速網(wǎng)絡(luò)直接將數(shù)據(jù)從外部存儲(chǔ)傳輸至 GPU 顯存上，能有效減輕 CPU I/O 的瓶頸，提升 GPU 訪問(wèn)數(shù)據(jù)的帶寬并大幅縮短通信延遲；此外，對(duì)于 AI 應(yīng)用來(lái)說(shuō)，從數(shù)據(jù)攝入到生產(chǎn)推理，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要利用不同工具實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理，并且這是一個(gè)不斷重復(fù)的流程。用戶需要構(gòu)建的端到端的高速數(shù)據(jù)管道，簡(jiǎn)化流程并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全、高效的流動(dòng)。

經(jīng)過(guò)充分優(yōu)化的 IBM Storage Scale System 可以充分發(fā)揮并行架構(gòu)和高速網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，加速各種 AI 工作負(fù)載應(yīng)用，具備以下優(yōu)勢(shì)：

極致性能：提供業(yè)界領(lǐng)先的文件讀寫性能，目前單個(gè) SSS 模塊可提供超過(guò) 310 GB/s 的文件訪問(wèn)帶寬和 13M IOPS，可擴(kuò)展到上千個(gè)模塊滿足更高性能和容量的需求，同時(shí)內(nèi)置的 Decluster RAID 技術(shù)可以最小化各種硬件故障對(duì)性能的影響；

認(rèn)證支持：IBM Storage Scale 是 NVIDIA 官方認(rèn)證支持 GPUDirect Storage 的存儲(chǔ)技術(shù)，能夠避免 GPU 的 I/O 瓶頸，幫助用戶加速各種 AI 業(yè)務(wù) 和數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，同時(shí)大幅度提升寶貴 GPU 資源的利用率；

全局訪問(wèn)：IBM Storage Scale 提供的全局?jǐn)?shù)據(jù)平臺(tái)訪問(wèn)能力，支持多種應(yīng)用訪問(wèn)協(xié)議互通（如對(duì)象、容器、HDFS 等等）和不同存儲(chǔ)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合和調(diào)度，結(jié)合其它存儲(chǔ)設(shè)備（包括磁帶）實(shí)現(xiàn)分層存儲(chǔ)，降低數(shù)據(jù)總體擁有成本，提升端到端的數(shù)據(jù)處理效率；

安全彈性：提供端到端的全面數(shù)據(jù)安全彈性解決方案，包括完善的數(shù)據(jù)高可用和容災(zāi)解決方案，以及用于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全彈性的 Safeguarded Copy 和安全日志審計(jì)能力。

圖4：?jiǎn)蝹€(gè) IBM SSS 6000 模塊性能實(shí)測(cè)結(jié)果

為了充分發(fā)揮 IBM Storage Scale 高帶寬、低時(shí)延的優(yōu)勢(shì)，通常用戶會(huì)采用支持 RDMA 的網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)，包括 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)和 RoCE（RDMA over Converged Ethernet）網(wǎng)絡(luò)。NVIDIA Spectrum-X 平臺(tái)具備 NVIDIA 獨(dú)有的 Adapt Routing 等專門面向 AI 的以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)，可以在大規(guī)模集群中充分發(fā)揮出存儲(chǔ)系統(tǒng)的高帶寬的性能，為客戶打造高性能且穩(wěn)定運(yùn)行的 AI 集群提供穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。

以 AI 集群的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流為例，數(shù)據(jù)從 GPU 顯存到網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)路徑會(huì)經(jīng)過(guò) GPU 集群上存儲(chǔ)平面的 Leaf 交換機(jī)到 Spine 交換機(jī)，再到 Leaf 交換機(jī)，最后連接到存儲(chǔ)服務(wù)器；AI 存儲(chǔ)業(yè)務(wù)是典型的大象流，傳統(tǒng)的以太網(wǎng)交換機(jī)是基于流為粒度的負(fù)載分擔(dān)，不難看出 GPU 集群內(nèi)的 Leaf 層交換機(jī)和 Spine 交換機(jī)之間會(huì)有多條等價(jià)路徑，包括 Leaf 到不同 Spine 的等價(jià)路徑，也包括同一 Leaf 到 Spine 內(nèi)多條鏈路的等價(jià)路徑，但是由于寫數(shù)據(jù)流 Hash key 值高度一致，導(dǎo)致，在 Leaf 層交換機(jī)不能將流充分的分配到不同的等價(jià)路徑上，這樣的技術(shù)對(duì)于目前大規(guī)模 AI 集群內(nèi)的存儲(chǔ)業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)會(huì)影響存儲(chǔ)數(shù)據(jù)流的傳輸帶寬，即便存儲(chǔ)系統(tǒng)本身性能強(qiáng)大，也會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)成為瓶頸而不能發(fā)揮出應(yīng)有的性能；而當(dāng)采用 Adapt Routing 技術(shù)之后，由于是基于數(shù)據(jù)包為粒度的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制，無(wú)論存儲(chǔ)數(shù)據(jù)流的數(shù)量大小，都可以均勻的將流量轉(zhuǎn)發(fā)到所有等價(jià)路徑上，從而消除網(wǎng)絡(luò)上的瓶頸，最大化的利用存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能，提升存儲(chǔ)帶寬、降低存儲(chǔ)平面時(shí)延。這對(duì)基于以太網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 AI 集群極為重要。

圖5：開啟 AR 和關(guān)閉 AR 的轉(zhuǎn)發(fā)路徑對(duì)比

為了展示 Spectrum-X 平臺(tái)在存儲(chǔ)領(lǐng)域內(nèi)的實(shí)際效果，如下圖所示，搭建一個(gè) Demo 環(huán)境用于模擬 AI 存儲(chǔ)應(yīng)用的典型場(chǎng)景，采用 4 臺(tái)搭載 NVIDIA BlueField-3 的服務(wù)器，兩臺(tái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)配備 BlueField-3 DPU，兩臺(tái)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)配備 BlueField-3 SuperNIC，采用 6 臺(tái)搭載 Spectrum-4 交換芯片的 SN5600 交換機(jī)組成典型的兩層 Spine-Leaf 胖樹網(wǎng)絡(luò)；并且，BlueField DPU 和 SuperNIC 均為為雙端口卡，每個(gè)端口連接到不同的 Leaf 交換機(jī)上，保證存儲(chǔ)平面的高可靠，同時(shí)開啟端口 Bonding，使得可以最大化利用端口性能。測(cè)試覆蓋 2 打 1 和 2 打 2 兩種場(chǎng)景，構(gòu)造 RDMA 流量進(jìn)行測(cè)試。

圖6：Spectrum-X 存儲(chǔ) AR 測(cè)試 Topo

在 2 打 1 和 2 打 2 的場(chǎng)景下，兩個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)同時(shí)發(fā)送流量給一個(gè)或 2 個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，模擬典型的存儲(chǔ)寫場(chǎng)景，對(duì)交換網(wǎng)絡(luò)的影響。在測(cè)試過(guò)程中，分別開啟 Adapt Routing 和關(guān)閉 Adapt Routing，收集接受端網(wǎng)絡(luò)帶寬，用于對(duì)比性能差異，測(cè)試如數(shù)據(jù)下圖所示，可以清楚看到，開啟 Adapt Routing 之后無(wú)論是 2 打 1，還是 2 打 2 場(chǎng)景，接受端網(wǎng)絡(luò)帶寬都已經(jīng)接近物理帶寬 95% 以上。在沒有開啟 Adapt Routing 測(cè)試用例，流量在交換機(jī)之間網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率大幅下降，最終測(cè)試的帶寬不足開啟 Adapt Routing 的一半。從而可以看出，采用了 Adapt Routing 技術(shù)的 Spectrum-X 平臺(tái)可以有效的解決存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)帶寬瓶頸，充分發(fā)揮存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能，從而提升 AI 集群整體的效能。

圖7：2 打 1 和 2 打 2 場(chǎng)景下開啟 Adapt Routing

和 關(guān)閉 Adapt Routing 的帶寬對(duì)比

通過(guò)和 NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)的合作，采用 IBM Storage Scale 和 NVIDIA Spectrum-X 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)軟件定義的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，使得搭建在 Spectrum-X 平臺(tái)上 IBM 的 Storage Scale 不僅可以面向云上應(yīng)用提供基于以太網(wǎng)存儲(chǔ)生態(tài)的多種服務(wù)，同時(shí)也可以大幅提升存儲(chǔ)的性能，發(fā)揮出 IBM 的 Storage Scale 高吞吐大帶寬的性能優(yōu)勢(shì)，滿足 AI 時(shí)代云上高性能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的要求。解決新一代以數(shù)據(jù)為中心的基礎(chǔ)設(shè)施所面臨的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，為 AI 云應(yīng)用提供高性能的底座，幫助客戶在混合云和 AI 時(shí)代實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

審核編輯：劉清