다음에서 공개지텍스 글로벌 2023 에서 화웨이는 딥 러닝 데이터 레이크 스토리지인 OceanStor A310을 출시하며 AI 스토리지 환경에 진출하고 데이터 처리의 만연한 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공한다고 발표했습니다.

이미지: Huawei

첫인상

화웨이는 AI 스토리지 풀에 발을 담그는 것이 아니라 파도를 일으키려는 분명한 의도를 가지고 대포알을 쏘고 있습니다. 이는 단순히 회사의 이정표가 아니라 중국의 AI 우월성을 보여주는 것이며, 중국이 글로벌 AI 분야에서 확실한 1위 자리를 차지했다는 사실을 미국에 알리는 신호탄입니다;

AI 스토리지란 무엇이며 왜 중요한가요?

이 예에서는 생산 결함을 항상 주시하는 스마트 팩토리를 예로 들었습니다. 엣지는 데이터 처리의 최전선이지만 데이터 저장소는 아니며, 코어가 개입하는 곳입니다.

코어를 흔히 '새로운 석유'라고 불리는 데이터를 보관하는 안전한 금고라고 상상해 보세요. 엣지에서 흘러나오는 보물 같은 데이터는 견고하고 확장 가능한 스토리지 솔루션을 필요로 합니다.

하지만 여정은 여기서 멈추지 않고 공장 데이터를 사용하여 AI 및 머신 러닝 기술을 통해 미래의 제품을 개선하는 데 도움이 되는 가상 복제본을 생성합니다.

AI 스토리지는 엣지에서 코어를 거쳐 클라우드로의 원활하고 안전하며 확장 가능한 데이터 여정, 즉 AI 애플리케이션을 발전시키는 데 중요한 경로를 보장하기 때문에 중추적인 역할을 합니다.

이미지: 블록 및 파일

IBM의 ESS 3500에 대항하는 새로운 도전자는?

화웨이의 오션스토어 A310은 엔비디아의 GPU에 데이터를 거의 4배 빠르게 공급할 수 있는 것으로 알려졌다.IBM의 ESS 3500 . 이는 엔비디아의 매그넘 GPU 다이렉트를 사용한 테스트에 따른 결과입니다.

이 기술을 사용하면 스토리지 호스트 시스템이 필요 없이 데이터를 스토리지에서 GPU로 직접 전송할 수 있습니다.

블록 및 파일 벤치마크 연구에 따르면 화웨이의 A310은 순차 읽기 및 쓰기 속도에서 IBM의 ESS 3500을 앞섰습니다. 화웨이는 A310의 읽기 대역폭이 최대 400GBps, 쓰기 대역폭이 208GBps에 달한다고 선전합니다.

화웨이의 에반젤린 왕은 다음과 같이 지적합니다.

"가장 큰 과제는 AI 모델 학습의 효율성을 개선하는 것입니다."

데이터는 CPU와 GPU로 계속 흘러가야 합니다. 화웨이는 최대 96개의 NVMe SSD, 프로세서, 메모리 캐시를 지원하는 OceanStor를 통해 이 문제를 해결하려고 합니다.

이미지: 블록 및 파일

AI 스토리지의 미래는 어떻게 될까요?

화웨이가 데이터 저장 측면에서 강력한 기능을 제공하고 있지만, 중국산이라는 논란은 피할 수 없습니다.

이는 특히 지정학적 환경에서 소비자 선택에 영향을 미칠 수 있는 복잡성을 더합니다.

지정학적 우려로 인해 최고를 향한 경쟁이 둔화될 수 있습니다. 하지만 AI가 지닌 기술적 잠재력은 AI 산업을 새로운 혁신의 길로 이끌 수도 있습니다.