IBM最新发布的Storage Scale v6.0版本引入了数据加速层(DAT),这是一个基于NVMeoF的高性能存储层,专为实时AI推理工作负载提供极高IOPS和超低延迟。
Storage Scale原名GPFS,是IBM的并行文件系统软件,在超级计算、高性能计算以及采用HPC风格IT架构处理快速文件IO工作负载的企业计算环境中广受欢迎,特别是在生成式AI领域。为适应生成式AI时代,该系统通过新增存储层来加速向GPU服务器传输数据,实现低延迟和高速访问。
数据加速层采用非对称数据复制技术,提供"性能"数据副本用于快速读取,以及"可靠"数据副本用于数据安全,后者通过纠删码进行保护。性能副本是持久的非冗余缓存,采用惰性一致性维护,意味着错过的更新会在驱动器重新上线后的下次读取时得到纠正。
性能副本池有两种部署选项,都在Storage Scale System 6000设备上维护可靠池:
集中式DAT配置针对易用性进行了优化,满足常规AI工作负载的IOPS需求,性能池部署在Storage Scale System 6000上,使用NVMeoF进行客户端访问。该配置在32个节点上实现了2900万IOPS。
分布式DAT配置针对更高的极限AI工作负载IOPS需求进行了优化,性能池部署在客户端本地存储(GPU服务器直连存储)上,性能由驱动器配置和客户端节点的计算能力决定。该配置在16个节点上实现了1600万IOPS。
ESS 6000支持单个DATA文件系统,DAT文件系统不能使用超过一个ESS 6000,并且应该是全NVMe闪存配置,而非混合配置。
IBM表示,Storage Scale v6.0还包含以下AI相关功能:
内容感知存储引入异步通知功能,实现更快速的事件驱动数据摄取到AI推理工作流程中。扩展了与英伟达的集成,支持CNSA容器原生存储访问的GPUDirect Storage、增强的Base Command Manager支持以及英伟达Nsight集成。与英伟达BasePOD/SuperPOD和Grace Blackwell平台、英伟达云平台以及英伟达认证存储保持一致,确保性能和兼容性。
该版本还提供一键GUI升级、增强的预检查和统一协议部署来简化操作。API驱动的控制平面增强有助于实现配额等功能的自动化。改进了驱逐和快照的问题确定诊断,简化根本原因分析和修复。
IBM表示Storage Scale 6.0.0应该增加对NFS nconnect的支持,这使得高吞吐量AI工作负载能够在标准以太网上运行。IBM计划在未来版本中添加对SMB多通道的支持,这将实现从基于Windows的仪器高速数据采集以及基于Windows应用程序的更快后续数据处理。
IBM计划在软件的未来版本中移除DAT不能支持远程集群的限制。
Q&A
Q1:什么是Storage Scale的数据加速层?
A:数据加速层(DAT)是IBM Storage Scale v6.0中新增的基于NVMeoF的高性能存储层,专门为实时AI推理工作负载设计,能够提供极高IOPS和超低延迟。它采用非对称数据复制技术,提供性能副本用于快速读取和可靠副本用于数据安全保护。
Q2:Storage Scale v6.0有哪些部署方式?
A:Storage Scale v6.0提供两种数据加速层部署方式:集中式DAT配置针对易用性优化,性能池部署在Storage Scale System 6000上,32个节点可实现2900万IOPS;分布式DAT配置针对极限性能需求,性能池部署在GPU服务器本地存储,16个节点可实现1600万IOPS。
Q3:Storage Scale v6.0如何与英伟达平台集成?
A:Storage Scale v6.0扩展了与英伟达的集成,支持CNSA容器原生存储访问的GPUDirect Storage、增强的Base Command Manager支持以及英伟达Nsight集成。同时与英伟达BasePOD/SuperPOD和Grace Blackwell平台、英伟达云平台保持一致,确保性能和兼容性。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。