IBM、データとAIの可能性を解き放つ次世代のIBM Storage Scale System 6000を発表
最も要求の厳しいAIや容量集約型のワークロードに対応する、非構造化データに適した新しいクラウド・スケールの高性能ストレージ・アプライアンス
【米国ニューヨーク州アーモンク－2023年10月31日（現地時間）発】
IBMは本日、今日のデータ集約型ワークロードおよびAIワークロードの需要に対応できるように設計されたクラウド・スケールのグローバル・データ・プラットフォームであり、IBM Storage for Data and AIポートフォリオ( https://www.ibm.com/jp-ja/ai-storage )の最新製品となるIBM Storage Scale System 6000を発表しました。
IBMは8年連続で、2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Distributed File Systems and Object Storage( https://www.ibm.com/account/reg/us-en/signup?formid=urx-40622 ) で、そのビジョンの完全性と実行能力に基づいてリーダーの１社と評価されています。(*1)。新しいIBM Storage Scale System 6000は、データ集約型の用途向けに設計された高性能な並列ファイル・システムです。4U（4ラック・ユニット）の専有スペースで、1システムあたり最大7M IOPs、読み取り専用ワークロードで最大256GB/秒のスループットを提供します(*2)。
AI基盤モデルおよび従来型のAIモデル両方の経済的価値を活用するために、企業はデータ、具体的には、現在の容量と拡大予測、データの保存場所、データの保護とアクセス方法、将来のデータ・ストレージ投資の最適化方法に焦点を当てる必要があります。
IBM Storageのゼネラル・マネージャーであるデニス・ケネリー（Denis Kennelly）は、次のように述べています。「今日のAI新時代の可能性は、組織がデータのコピーを複数作成したり、データの取り込みを絶え間なく繰り返したりすることなく、複数のソースからのデータをほぼリアルタイムで統合する戦略を持っている場合にのみ、完全に実現できると考えています。IBM Storage Scale System 6000を使用することで、お客様は、コア、エッジ、クラウドのデータを、GPUワークロード用に最適化されたパフォーマンスを備えた単一のプラットフォームに統合できるようになります」
IBM Storage Scale System 6000は、動画、画像、テキスト、計測データなど、日々生成される半構造化データおよび非構造化データの保存に最適化されており、ハイブリッド環境全体にまたがる組織のデジタル・フットプリントを加速します。IBM Storage Scale Systemを使用することで、お客様は以下を実現可能になります。
2024年上半期に組み込まれる予定のIBM FlashCore Modules（FCM）の追加により、データ効率および規模の経済性の向上を期待：
新しい最大容量NVMe FCMは、IBM Storage Scale System向けのIBMの従来の最大容量フラッシュ・ドライブと比較して、1TBあたりのコストを70%、消費電力を53％削減するなど、優れた容量効率を実現します(*3)。これにより、お客様はクアッドレベル・セル（QLC）のコスト優位性で、NVMeの性能をフル活用することができます(*4)。
強力なインライン・ハードウェア・アクセラレーションによるデータ圧縮と暗号化により、マルチユーザー、マルチテナント環境でもお客様のデータを安全に保護します。
FCMを搭載したIBM Storage Scale System 6000は、前世代のシステムと比較して、同じ床面積で2.5倍のデータ容量をサポートします(*5)。
IBM watsonx の活用により、AI ワークロードの導入と運用を加速
IBM Storage Scale System 6000は、新しいNVMeoFターボ・ティア、新しい並列マルチテナント・データ分離、およびIBMが特許を取得したコンピュテーショナル・ストレージ・ドライブで構築されており、AIワークロードにさらなるパフォーマンス、セキュリティー、効率性を提供できるように設計されています。
IBM Storage Scale System 6000を駆動する非構造化データ用のグローバルなデータ・プラットフォームであるStorage Scaleソフトウェアは、IBM Storage Tapeに加えて、AWSやAzure、IBM Cloud、その他のパブリック・クラウドを含むマルチベンダー・ストレージ・オプションのオープン・エコシステムとデータを接続します。
市場をリードする競合他社の2.5倍以上のGB/秒のスループットと2倍のIOPs性能により、さらに高速なデータへのアクセスを実現(*6)
複数のAIおよびデータ集約型ワークロードを同時に実行できる高い処理スループットとアクセス速度により、多様なユースケースに対応します。
クイーンズランド大学の応用AIにおけるIBM Storage Scaleの利点
クイーンズランド大学は世界トップクラスの研究機関であり、IBM Storage Scaleグローバル・データ・プラットフォームとIBM Storage Scale Systemを使用することで、データへの高速アクセスや効率性、機能の向上を実現し、幅広いワークロードを大幅に高速化しています。IBM Storageは、神経変性疾患の特性解析やより効果的で柔軟なワクチン技術の探索における応用AIの研究に使用されています。
オーストラリアのクイーンズランド大学 リサーチ・コンピューティング・センター 最高技術責任者のジェイク・キャロル（Jake Carroll）氏は、次のように述べています。「現在使用しているStorage Scale Systems 3500は、ますます多様化する科学分野において、発見までの時間短縮や研究の生産性の向上に寄与しています。医療画像解析を含むAIの研究では、従来のストレージ・インフラストラクチャーと比較して、アクセスの待ち時間が60%も短縮されました。ゲノム解析や複雑な流体力学のワークロードでは、スループットが70%も向上しました。IBM Storage Scaleソフトウェアが提供するデータ管理の透明性とグローバルなデータ・アクセスにより、スーパーコンピューティング・リソース内の高速並列ファイル・システムのあらゆるメリットを享受しています。IBM Storage Scale System 6000は、私たちにとって画期的な製品になるはずです。これまでに確認したスペックでは、パフォーマンスが2倍になって効率を向上することで、より高いスループットで科学的な研究課題を問うことが可能となり、一方で、その過程において、TCOの削減やIOPsあたりの消費電力を抑えることができると期待しています」
IBM Storage Scale SystemとNVIDIAテクノロジーでAIを加速
IBM Storage Scale System 6000は、NVIDIA AIソリューションから他のAIワークロードへの情報サプライチェーンを、それらが配置されている場所を問わずに構築する能力を備えています。IBMの新しいNVMeoFターボ・ティアは、リモート・デバイスから収集したような小さなファイルや、データレイクやレイクハウス分析のような小さなトランザクションへのアクセスを提供し、NVIDIAソリューションに統合できるように設計されています。
IBM Storage Scale System 6000は、GPUメモリとストレージ間のダイレクトパスでNVIDIA Magnum IOTM GPUDirect® Storage（GDS）をサポートします。また、GDSが有効な場合、データ移動IOのパフォーマンスが向上するように設計されています。NVIDIA ConnectX-7™ NICを利用することで、IBM Storage Scale System 6000は最大16ポートの100Gb RDMA over Converged Ethernet (RoCE)、200Gb/秒および/または400Gb/秒のInfiniBand、またはその両方の組み合わせをサポートし、ノード間またはNVIDIA GPUへの直接のパフォーマンスを向上します。NVIDIA AIソリューションを活用した、IBM Storageのアクセスを高速化やグローバル・データ・プラットフォームを提供方法の詳細については、こちらをご参照ください。 https://www.ibm.com/jp-ja/storage/nvidia
IBM Storage Scale Systemの詳細は、こちらをご参照ください。 https://www.ibm.com/jp-ja/products/storage-scale-system
お客様は、IBM Expert Careを通じて、ベーシックとアドバンスからご希望のサポート・レベルを販売時に選択することができます。詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.ibm.com/downloads/cas/G5LOVR1D
IBMの将来の方向性および指針に関する記述は、予告なく変更または撤回される場合があります。これらは目標および目的を提示するものにすぎません。
当報道資料は、2023年10月31日（現地時間）にIBM Corporationが発表したプレスリリースの抄訳です。原文はこちらを参照ください。 https://newsroom.ibm.com/2023-10-31-IBM-Unleashes-the-Potential-of-Data-and-AI-with-its-Next-Generation-IBM-Storage-Scale-System-6000
IBM、IBM ロゴ、ibm.comは、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corp.の商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、https://www.ibm.com/legal/copytrade.shtml (US)をご覧ください。
*1：ガートナー免責事項 「Gartner®, Magic Quadrant™ for Distributed File Systems and Object Storage, 1 November 2023, Chandra Mukhyala,, et al.,」
Gartnerは、Gartnerリサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するようにテクノロジーユーザーに助言するものではありません。Gartnerリサーチの発行物は、Gartnerリサーチの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。Gartnerは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の責任を負うものではありません。
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*2：性能に関する考察は、標準的なハードウェア／ソフトウェア構成とテスト手順を用いて、制御された環境でサンプル・プログラムの実行により取得されました。IOPsの性能は、特別な要求によりサポートされる能力について、保護されていない階層を使用して得られたものです。性能は、構成、プログラムの特性、およびその他のインストールや環境の要因によって異なるため、他のオペレーティング環境で得られた結果は異なる場合があります。IBMは、ユーザー自身の環境で同じ結果または同様の結果を達成できることを表明、保証、言及するものではありません。
*3：最大2:1のインライン圧縮機能を備えた新しい38TB Flash Core Modular（FCM）ドライブと、従来の最大容量30TBドライブの比較に基づく容量効率の改善。 TBあたりのコストは、ドライブの標準定価（定価はリクエストにもとづき提供）、エネルギー使用量はドライブの仕様（ https://www.ibm.com/downloads/cas/JBVQYVXB ）に基づいています。
*4：Adshead, A. (2023年3月14日) ComputerWeekly.com 「QLC edges into mainstream, but what are its advantages?」 https://www.computerweekly.com/feature/QLC-edges-into-mainstream-but-what-are-its-advantages
*5：4ラック・ユニットのStorage Scale System 6000の容量は、2024年上半期にサポートされる最大2:1インライン圧縮の38TB FCMドライブを使用した構成に基づいており、床面積は900TB/ラック・ユニットであるのに対し、前世代の2ラック・ユニットのScale System 3500は30TBフラッシュ・ドライブを使用し、床面積は360TB/ラック・ユニットです。
*6：性能に関する考察は、標準的なハードウェア／ソフトウェア構成とテスト手順を用いて、制御された環境でサンプル・プログラムの実行により取得されました。IOPsの性能は、特別な要求によりサポートされる能力について、保護されていない階層を使用して得られたものです。競合他社の比較は、Gartner magic quadrant (https://community.ibm.com/community/user/storage/blogs/david-wohlford1/2022/10/21/ibm-is-a-leader-in-2022-gartner-magic-quadrant ) によって定義された市場をリードするベンダー/競合他社を比較する一般に入手可能な情報から外挿したものです。性能は、構成、プログラムの特性、およびその他のインストールや環境の要因によって異なるため、他のオペレーティング環境で得られた結果は異なる場合があります。IBMは、ユーザーが自身の環境で同じ結果または同様の結果を達成できることを表明、保証、言及するものではありません。
