Everpure推出AI存储服务，集成Exa闪存和GPU服务协议

Everpure公司近日宣布推出Evergreen One for AI，这是一种基于性能保障的人工智能消费模式，该模式扩展到其FlashBlade//Exa高性能存储的使用。与此同时，这家最近更名的公司还宣布其Datastream自动化AI流水线设备进入测试阶段。

Evergreen One for AI与Everpure产品线中现有的灵活容量产品有所不同，它提供FlashBlade//Exa的使用权，并基于图形处理单元(GPU)数量提供服务级协议(SLA)。这样做的目的是确保存储环境提供充足的吞吐量，以保持GPU资源的充分利用。

FlashBlade//Exa是Everpure性能最高的平台，此前被排除在Evergreen One消费模式之外。Exa主要面向需要极高吞吐量的AI和高性能计算工作负载，目标客户介于大型企业AI用户和超大规模云服务商之间。

在发布时，FlashBlade//Exa为Pure产品线引入了一种架构，其中元数据和批量存储被分离，使用不同的硬件和协议。

Everpure AI副总裁Kaycee Lai表示，Evergreen One for AI将财务和运营风险从客户身上转移开。他说："具体而言，我们有一个名为Evergreen One for AI的产品。AI产品的最大不同之处在于，我们根据您拥有的GPU数量来设置产品的性能水平...这是由SLA支持的性能保证。"

自动化RAG流水线

Everpure还宣布Datastream进入测试阶段。Datastream在2024年底首次预览，是一个"单一SKU"设备，将英伟达GPU与Everpure存储集成在一起。Lai说，它旨在解决"数据准备"挑战。这指的是经常被引用的统计数据：数据团队花费80%的时间准备非结构化数据以供使用。

该设备自动化检索增强生成(RAG)流水线，包括数据摄取、整理和向量化。通过提供集成的硬件和软件堆栈，Everpure旨在为构建聊天机器人或自主智能体的企业提供"简单按钮"解决方案。

Datastream背后的软件功能是内部开发的，但它可以连接到第三方数据源，包括戴尔、惠普和NetApp环境，以及云端数据。这种灵活性使设备能够成为AI准备的中央枢纽，无论数据存在何处。

Lai说："现在，人们运行RAG流水线...他们进行分块、嵌入、索引，以确保数据准确且相关，以便聊天机器人智能体能够以特定格式使用它们。这占用了大多数数据团队大约80%的时间，因为没有标准工具。"

性能支撑

为了支持这些产品发布，Everpure公布了新的基准测试结果，旨在验证其硬件在AI压力下的表现。在MLPerf 2.0测试中，该公司声称在检查点功能方面位居榜首，这是在长时间训练运行中保存模型状态的关键功能，报告的结果比华为和Vast等竞争对手好两倍。

该公司还引用了Spec Storage AI图像基准测试，其性能比NetApp的AFX平台高出约20%。

Q&A

Q1：Evergreen One for AI与传统存储服务有什么不同？

A：Evergreen One for AI是基于GPU数量提供服务级协议(SLA)的性能保障消费模式，它将财务和运营风险从客户转移到Everpure身上，确保存储环境提供充足吞吐量来保持GPU资源充分利用。

Q2：Datastream设备主要解决什么问题？

A：Datastream主要解决"数据准备"挑战，即数据团队花费80%时间准备非结构化数据的问题。它自动化RAG流水线，包括数据摄取、整理和向量化，为企业构建聊天机器人或自主智能体提供简单解决方案。

Q3：FlashBlade//Exa平台的主要目标客户是谁？

A：FlashBlade//Exa主要面向需要极高吞吐量的AI和高性能计算工作负载，目标客户介于大型企业AI用户和超大规模云服务商之间，适合那些对存储性能要求极高的应用场景。