Pure Storage actualiza la plataforma de IA que desarrolló conjuntamente con Nvidia

Pure Storage ha actualizado su gama de infraestructura preparada para la Inteligencia Artificial AIRI//S. Desarrollada conjuntamente con Nvidia, AIRI se lanzó en 2018. Sus creadores aseguraron entonces que se trataba de a primera arquitectura de referencia orientada a la IA que tenía como misión simplificar el proceso de desarrollar una infraestructura de Inteligencia Artificial conectando computación con almacenamiento.

Básicamente, AIRI es una combinación de FlashBlade//S de Pure Storage, y la caja de GPU ultradensa DGX de Nvidia. Pure Storage se encargó del almacenamiento, y Nvidia de ofrecer la potencia de computación. Con este paso, desvelado en la conferencia Pure//Accelerate techfest22 de Los Ángeles, se va un paso más allá.

En esta ocasión se ha anunciado una infraestructura con sistemas Nvidia DGX A100, con red de extremo a extremo. Todo gracias a Quantum InfiniBand y a la red Spectrum de Nvidia. Cabe destacar que un sistema DGX A100 cuenta con ocho GPUs A100 de generación Ampere, y hasta 10 adaptadores de red ConnectX-6 de Mellanox.

La compatibilidad con el sistema de almacenamiento Nvidia Magnum 10 GPUDirect ya está planeada para futuras actualizaciones. GPUDirect permite que el almacenamiento SSD se comunique directamente con la memoria en la GPU en vez de tener que ir a través de la CPU y la memoria principal. Con esto se consigue descargar de trabajo a la CPU.

Además de esta actualización, en Pure//Accelerate techfest22 también se han anunciado otras novedades. Entre ellas la actualización de la familia de arrays de almacenamiento FlashBlade//S con una arquitectura modular desarrollada a partir de hardware y software codiseñado. La nueva plataforma ofrece el doble de densidad, rendimiento y eficiencia de potencia que las versiones. Esto se debe a su arquitectura modular, que desacopla la computación, el almacenamiento y los elementos de red.

Dado que FlashBlade//S desagrega los elementos, los clientes pueden escalar la computación y la capacidad de manera separada, a elección. Ambas pueden actualizarse de manera independiente y no disruptiva, así que se puede añadir más potencia de computación a un array y más capacidad a otro, en función de las necesidades de cada empresa o departamento.