AI·HPC용 차세대 데이터 스토리지 플랫폼 '플래시블레이드//엑사' 작성일 03-20 118 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[솔루션 가이드] 퓨어스토리지 '플래시블레이드//엑사', AI 워크로드 최적화 스토리지 패러다임</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="03LN14BWwE"> <p contents-hash="21a9760b9b60694518b6d113a561035527330981bfabb27b6f6c5b7283fd334e" dmcf-pid="pNtpolrRwk" dmcf-ptype="general">GPU 성능이 비약적으로 발전하면서 AI 모델 학습의 속도와 규모가 획기적으로 증가하고 있다. 모델의 크기와 복잡성이 커짐에 따라 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서는 연산 강도와 데이터의 양, 다양성이 증가하고 있으며, 이에 맞는 스토리지 솔루션의 패러다임 전환이 요구된다.</p> <p contents-hash="45fc08a6a5506648e7e9c5af23f3a32be524a664ba5e52cbccc7794fef048bd3" dmcf-pid="UjFUgSmeIc" dmcf-ptype="general">기존 스토리지 아키텍처는 전통적인 HPC 환경에서 규칙적인 워크로드와 원시 성능 확장에 최적화되었으나, 오늘날의 AI 워크로드는 텍스트, 이미지, 비디오 등 멀티 모달 데이터를 포함하며, 수만 개의 GPU를 활용해 동시에 처리된다. 이러한 변화에 따라, 성능 확장과 메타데이터 최적화가 필수적인 요소로 떠오르고 있다.</p> <p contents-hash="b33858812b553f06a2512c8c600c0ef9acdecb8e67d10e26bda1ff825361e5b0" dmcf-pid="uA3uavsdsA" dmcf-ptype="general"><strong>플래시블레이드//엑사, AI 및 HPC 최적화 데이터 스토리지 플랫폼<br></strong><br>퓨어스토리지의 '플래시블레이드//엑사(FlashBlade//EXA)'는 AI 및 HPC 환경의 요구사항을 충족하도록 설계된 데이터 스토리지 플랫폼이다. 이 솔루션은 메타데이터 병목현상을 극복하고 높은 동시성과 메타데이터 작업 처리에 최적화되었다. 초기 테스트 결과, 단일 네임스페이스에서 초당 10테라바이트 이상의 읽기 성능을 제공할 것으로 예상된다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="51d0a230281ea0af8f30f4ef9fba3e0e99a83a878aa1533840a7c291f9f2300a" dmcf-pid="7c07NTOJIj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="퓨어스토리지의 차세대 데이터 플랫폼 '플래시블레이드//엑사" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/20/etimesi/20250320095810736mrkp.png" data-org-width="500" dmcf-mid="37TGQEg2rD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/20/etimesi/20250320095810736mrkp.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 퓨어스토리지의 차세대 데이터 플랫폼 '플래시블레이드//엑사 </figcaption> </figure> <p contents-hash="6deba56fcbe3631925d95b9dd30b7fbeb0bb3989a23df6ea0c71832c72477c0a" dmcf-pid="zkpzjyIiwN" dmcf-ptype="general">플래시블레이드//엑사는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장할 수 있는 아키텍처를 적용했다. 이를 통해 상용 서드파티 데이터 노드를 활용한 확장성과 다차원적 성능을 지원한다. 또한 표준 프로토콜과 네트워크를 통해 배포, 관리 및 확장을 단순화하여 복잡성을 줄인다. 메타데이터 병목현상을 제거하고 대규모 AI 데이터셋을 수동 조정 없이 처리할 수 있도록 메타데이터 성능과 가용성을 제공한다. 퓨리티(Purity) 운영체제와 메타데이터 엔진을 비용 효율적인 상용 데이터 노드와 결합하여 성능과 비용의 균형을 맞출 수 있다.</p> <p contents-hash="af9dd5d95241ee26d428d26bbd8107b01b1f16438388393fa006bc7ce482331b" dmcf-pid="qEUqAWCnwa" dmcf-ptype="general">플래시블레이드//엑사는 분산형 대규모 병렬 아키텍처를 적용해 확장 가능한 스토리지 유연성을 제공한다. 이를 통해 변화하는 멀티 모달 모델에 적응할 수 있도록 설계되었다. GPU 활용도를 높이고 AI 모델 학습 및 추론 속도를 가속화하며 대기 시간을 줄일 수 있다. 또한, 엔비디아 커넥트X NIC, 스펙트럼 스위치, 링크X 케이블 및 가속화된 통신 라이브러리를 통합하여 제공한다.</p> <p contents-hash="54d5bb2be98934dbd41c5a6cd979d71495463b07dc594ddb1a21012a44a539a8" dmcf-pid="BDuBcYhLwg" dmcf-ptype="general"><strong>고성능 데이터 및 컴퓨팅 가속화 요구 충족<br></strong><br>퓨어스토리지는 고성능 데이터 및 가속화된 컴퓨팅 요구사항을 충족하는 솔루션을 지속적으로 제공하며, AI 및 HPC 시장을 지원하고 있다. 2018년 AI 인프라 솔루션 '에이리(AIRI)'를 선보인 이후, 엔비디아 DGX 슈퍼포드(NVIDIA DGX SuperPOD) 및 DGX 베이스포드(NVIDIA DGX BasePOD) 인증을 획득하며 생성형 AI 포드(GenAI Pod)와 같은 턴키 솔루션을 제공해왔다.</p> <p contents-hash="4ea7473a3d9c063e100e5a8608178bd6aefcd31a522fd9d8d34dc22943977914" dmcf-pid="bw7bkGloDo" dmcf-ptype="general">플래시블레이드 플랫폼은 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 레퍼런스 디자인을 통합하여 검증된 엔터프라이즈급 확장 AI 지원 솔루션을 제공한다. 이를 통해 고객은 스토리지를 데이터 중심의 분산 시스템으로 전환할 수 있다. 엔비디아 가속 컴퓨팅 및 네트워킹 기술과 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 결합하여 AI 추론 애플리케이션에 최적화된 속도와 유연성을 제공한다. 플래시블레이드는 이미 메타(Meta)와 같은 하이퍼스케일러 기업이 AI 워크로드를 확장하는 데 활용되고 있다.</p> <p contents-hash="ef9322126d4e3612809ec5aec4460e5164e9ee0ef853be366e6c4848d80e6238" dmcf-pid="KrzKEHSgIL" dmcf-ptype="general">플래시블레이드의 메타데이터 코어는 키-값(key-value) 저장 기술을 기반으로 한 분산된 트랜잭션 데이터베이스로 구축되어 있다. 이를 통해 메타데이터 가용성과 확장성을 보장하며, 다양한 AI 및 HPC 환경에서 신속한 데이터 처리를 지원할 수 있도록 설계되었다.</p> <p contents-hash="ee8cae1ba8ba01d1d4bcdf270ffe5a27e258ad01b089280974acc4d252f8f6d5" dmcf-pid="9mq9DXvarn" dmcf-ptype="general">플래시블레이드//엑사는 AI 및 HPC 환경에서 요구되는 성능을 제공하면서, 메타데이터 성능을 향상시키고 환경 관리의 복잡성을 줄인다. 이를 통해 대규모 기반 모델을 훈련하는 GPU 및 가속기에 연산 자원을 안정적으로 공급하며, 레거시 스토리지 환경이 감당하지 못하는 병렬 처리도 원활하게 수행할 수 있다.</p> <p contents-hash="ed353a1b7b1c15804a36c43686929ce95d823ba9d084212680ff3f181beb249c" dmcf-pid="2sB2wZTNwi" dmcf-ptype="general">플래시블레이드//엑사는 2025년 여름 공식 출시를 앞두고 있으며, 이달부터 고객사를 대상으로 테스트를 진행한다. 최근 엔비디아 인증을 획득하였으며, 다이렉트 플래시 모듈(DFM) 기반 데이터 노드 준비와 퓨전 오케스트레이션 레이어의 통합도 계획 중이다. 출시 이후에도 지속적인 기술 개발과 최적화를 통해 AI 및 HPC 시장에서의 활용도를 높일 예정이다.</p> <p contents-hash="77aaf3bd6f77373b7d14331a790adcc2348a6a34eb693071d593d8f3525e819b" dmcf-pid="VtigZVzTEJ" dmcf-ptype="general"><span>[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA가 오는 3월 27일 서울 양재동 엘타워에서 개최하는 'Data Insight & Security Summit 2025'에서는 “데이터와 AI 통합, 비즈니스 혁신의 중심에 서다”를 주제로 가속되는 데이터와 AI 통합을 중심으로 기업들이 직면한 문제를 해결하고, 비즈니스 혁신을 실현하기 위한 전략을 제시한다.</span></p> <p contents-hash="3519a09154dd53ceb4df57694a5bffd6548f624c9c2668627a103a4ea0a2114c" dmcf-pid="fFna5fqyOd" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 조훈현·이창호의 바둑판 위 냉혹한 '승부'…그리고 남는 온기 [시네마 프리뷰] 03-20 다음 32년 노하우 집대성한 AI 클라우드 ERP '시스템에버' 03-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
