Hammerspace 今天宣布，Hammerspace 超大规模 NAS 现已全面上市，支持 NVIDIA GPUDirect存储。
训练大型语言模型 (LLM)、生成式 AI 模型和其他形式的深度学习需要访问大量数据和超级计算机级别的性能来为 GPU 集群提供数据。以前只有使用不符合企业标准的 HPC 并行文件系统才能提供如此规模的一致性能，从而增加了复杂性和成本。
Hammerspace 软件使数据可供不同的基础模型、远程应用程序、分散计算集群和远程工作人员使用，以自动化和简化数据驱动的开发计划、数据洞察和业务决策。组织可以从现有文件和对象存储系统中获取数据，以统一用于人工智能培训的大型非结构化数据集。
就在今天，Hammerspace 宣布通过采用超大规模 NAS 存储架构，将高性能存储能力引入全球数据环境，这是第一个将并行 HPC 文件系统的性能和规模与企业 NAS 的简单性相结合的产品，将性能提升到了新的水平数据存储的速度和效率，以满足新兴的人工智能和 GPU 计算应用的需求。现在，Hammerspace NAS 由 NVIDIA GPUDirect Storage 支持，进一步增强了这些功能。
新增的支持将使企业和公共部门组织能够利用 Hammerspace 软件来统一非结构化数据，并通过 NVIDIA 的 Magnum IO ™ GPUDirect® 系列技术加速数据管道，从而为 NVIDIA GPU 和第三方存储之间的数据交换提供直接路径。更快的数据访问。通过在现有存储系统之前部署 Hammerspace，任何存储系统现在都可以通过 Hammerspace 呈现为 GPUDirect Storage。
Hammerspace 的超大规模 NAS 架构可以毫不妥协地进行横向扩展，从而使最苛刻的网络和存储基础设施的性能达到饱和。
“数据与其起源的应用程序和计算环境不再具有单一的关系。它需要通过不同的人工智能模型进行使用、分析和重新利用，并在远程协作环境中替代工作负载。”Hammerspace 创始人兼首席执行官 David Flynn 说道。“迫切需要消除数据路径中的延迟，以便从非常昂贵的 GPU 环境中充分发挥价值。组织需要能够在不影响性能的情况下实现计算投资的全部价值。从计算到应用程序和人工智能模型的路径越直接，就能越快地实现结果，并且可以更有效地利用基础设施。”
Flynn 补充道：“适应人工智能和深度学习工作负载的快速转变带来了挑战，加剧了 IT 组织多年来面临的孤岛问题。” “NVIDIA 将成为推动我们实现全球访问非结构化数据这一使命的重要合作者，帮助用户充分利用世界任何地方的任何服务器、存储系统和网络的性能。”
