IBM正着手扩展Ceph的块和文件存储功能,希望将其定位为Storage Scale并行文件系统之下面向AI工作负载的后端数据存储。
Ceph是一款开源横向扩展存储软件,在底层对象存储之上提供文件、块和对象存储接口,拥有自修复与自托管等特性。IBM于2019年以340亿美元收购红帽时,顺带将Ceph纳入囊中。就在一年多之前,IBM决定将Ceph产品从红帽业务部门转移至存储部门,并将其更名为Storage Ceph。IBM Storage Ceph技术产品经理Gerald Sternagl刚刚在上个月的博文中公布了关于Ceph的后续开发计划,如今IBM存储业务总经理Denis Kennelly又通过简报进一步透露了更多信息。
Denis Kennelly
作为IBM存储业务(包括硬件与软件产品)负责人,Kennelly表示IBM存储收入中约有三分之二来自硬件,三分之一由软件贡献。Kennelly表示,IBM将在2023年扩大了其硬件存储市场份额,特别是高端DS8000阵列和FlashSystem全闪存阵列。那么Ceph销量有没有相应增长?他的回答很简单,“有,当然有。”
IBM Storage目前关注三大重点领域:混合云、AI以及数据恢复/弹性。Ceph在混合云和AI领域均发挥着重要作用,有助于在将非结构化数据引入大语言模型处理系统之前,提供对这些非结构化数据的访问。
IBM的Storage Defender产品与Cohesity长期保持合作关系,得益于对Cohesity-Veritas的收购,蓝色巨人在数据恢复与弹性领域的市场地位也有所增强。从原则上讲,这笔交易将帮助IBM在原本的Veritas客户群体中打开销路。在Kennelly看来,“备份市场显然正迎来一波兼并浪潮。”
回到Ceph,Kennelly认为Ceph充分满足了软件定义存储市场的需求。他表示,“红帽将Ceph、OpenShift与容器技术紧密结合在一起。我们希望通过在商用硬件上运行的完整软件定义存储技术栈来加速这一过程,并考虑采用来自戴尔、HPE、联想、Supermicro等厂商的服务器/存储硬件。”
在过去一年里,IBM通过添加对NVMe/TCP的支持扩展了Ceph的块存储功能,同时提高了产品可用性。Kennelly解释称,对于存储容量需求往往高达100 TB的AI项目,传统SAN方案往往显得捉襟见肘,相应扩展规划可能需要20到30个独立步骤。
他补充道,“在Ceph环境下,用户可以直接将100 TB容量放入单一设备,将其添加至集群当中,而后即可直接使用。”Ceph能够顺利兼容一切。“WatsonX团队也在与Ceph密切合作”,这里的WatsonX是IBM打造的生成式AI平台。
IBM有没有考虑过为Ceph添加GPUDirect支持能力?Kennelly坦言“我们正在考虑这方面需求”,而且IBM Storage已经提供出色的软件,即带有并行文件系统的Storage Scale,能够通过GPUDirect将数据快速传输至GPU服务器。
Kennelly还提到,“Storage Scale支持GPUDirect,我们可以将Scale与运行在底层的Ceph匹配起来。”
Scale还提供AFM(主动文件管理)可扩展、高性能文件系统缓存层,能够链接至Ceph后端。AFM使用户能够创建从本地Scale集群到独立存储/远程集群间的关联,并定义文件数据位置/流以实现数据自动化管理。用户能够跨全球各地的站点建立起拥有单一命名空间的数据存储视图。
IBM一直在进行Storage Scale基准测试,Kennelly也对测试结果表示满意,强调预计将在今年晚些时候公布结果。Scale-Ceph的基本思路,就是将数据存放在原本的位置,再由IBM对内容进行查询。这与Snowflake和Databricks等厂商“将数据交给我们,再由我们进行查询”的方法有所不同。
Kennelly补充道,“随着市场对于快速查询的需求日益提升,Storage Scale的优势也得到进一步凸显。用户当然可以直接选择NFS,但却永远得不到能够与Scale比肩的性能表现。”
在他看来,“AI即将迎来重大变革,面对这个激动人心的时刻,我们还有很多工作要做。”
而Ceph将在其中发挥强大的基础平台作用。通过作为底层数据存储方案的Storage,Ceph将把自己管理之下的数据交付给运行在GPU服务器当中的大语言模型。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。