IBM Fusion Storage Node CS1: 3,37 петабайта на 2U

IBM представила Storage Node CS1 — компактный флеш-модуль для платформы Storage Fusion: два независимых узла и до 32 накопителей в одном 2U-корпусе дают до 3,37 петабайта сырой ёмкости. Для инфраструктуры ИИ это лишний повод пересчитать, сколько стоек уйдёт под хранилище обучающих данных.

Краткое содержание

• два независимых узла на 48-ядерных процессорах в одном 2U-шасси;
• до 32 накопителей формата EDSFF E3.L — до 3,37 петабайта сырой ёмкости;
• собственные модули IBM FlashCore Module 5 ёмкостью от 26,4 до 105,6 терабайта;
• кеш на узел — от 1 до 3 тебибайт для настройки под нагрузку.

Что стоит за плотностью в 2U

Формат EDSFF E3.L IBM выбрала не случайно: он даёт больше места под память и контроллер внутри накопителя, чем привычный 2,5-дюймовый U.2, и лучше охлаждается в плотной упаковке. В паре с фирменными модулями FlashCore Module 5 это позволяет уместить 32 накопителя и два вычислительных узла в одном 2U-шасси — раньше сопоставимая ёмкость требовала минимум вдвое больше места в стойке.

Каждый FCM5 — не просто флеш-накопитель, а модуль со встроенным аппаратным сжатием и обработкой данных на лету. Ёмкость одного модуля — от 26,4 до 105,6 терабайта. Кеш на узел варьируется от 1 до 3 тебибайт, и это позволяет настраивать систему под конкретную нагрузку, а не подгонять нагрузку под фиксированную конфигурацию.

Кому пригодится такая плотность

Прямая выгода — меньше юнитов в стойке на петабайт ёмкости, а значит, меньше расходов на аренду площади и на сопутствующую инфраструктуру: коммутацию, охлаждение, резервное питание. Заметнее всего это там, где хранилище растёт быстрее вычислительных мощностей. Типичный случай — озеро данных для обучения моделей или консолидация бэкапов с нескольких старых массивов в один. Отдельная история — векторные и объектные хранилища под инференс, где важна не столько скорость, сколько плотность на юнит.

Для интеграторов и хостинг-провайдеров есть ещё один плюс: два независимых узла в одном шасси дают встроенное резервирование. Можно обслуживать один узел, не отключая доступ ко второй половине массива.

Что уточнить перед заказом

IBM пока не раскрыла ни цену, ни сроки поставки за пределами Северной Америки. Для российских закупщиков это значит закладывать запас времени на логистику и уточнять доступность у интегратора отдельно. Второй момент — конфигурация кеша: 1 или 3 тебибайта на узел заметно влияют на поведение системы под нагрузкой, и выбор стоит делать под профиль будущих данных, а не по остаточному принципу.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U