AI 存储，硬件基础

毫无疑问 AI 的广泛应用已是大势所趋。但是 AI 发展真正的考验，关键在于如何从数据中不断创造价值。

GS 5000U 作为 AI 专属的基础硬件，仅需有限的前期投入就能达到出色性能。实现这一目标，GS 5000U 着力释放 GPU 算力，加速 AI 训练与推理过程。GS 5000U 弹性部署，灵活扩展，适合企业 AI 长期运行，为企业人工智能转型奠定坚实基础。

效能、扩展与未来

释放 AI 算力

GS 5000U 可提供高达 125GB/s 的读带宽和 240 万 IOPS。支持 200GbE 高速通道，确保充足带宽消除 GPU 延迟，加速多节点训练与推理进程。缩短高性能 AI 模型部署周期。

充分释放 GPU 潜力，推动业务进度

该系统利用 NVMe-oF 和 GPUDirect 存储技术，达成超低延迟 (低至 0.3 毫秒)。访问速度显著提高避免检查点 (checkpoint) 的写停顿，最大程度提高 GPU 利用率。GS 5000U 为训练、推理以及元数据密集型业务提供惊人性能。

持续可用性

存储的硬件组件 (控制器、风扇、电源) 完全冗余化设计，将停机风险降到最低。集成高可用性 (HA) 架构，可主动提供站点级故障转移保护，确保数据零丢失，实现秒级恢复，停机几乎为零。

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无与伦比的扩展性

GS U.2 能够承受数据爆炸式增长，因此时间越长产品越值。用户能够获得多种扩展方式，包括高密度 JBOD 和高性能 NVMe JBOF。可根据需求配置各种扩展操作：热数据 tier 用于训练或冷数据 tier 用于归档，配合 AI 部署各个阶段。

NVMe-oF AI 存储

搭建高品质 AI 数据存储 : 高速、智能、安全。助力企业更快、更快完成 AI 业务。

• 配备高速网络的存储系统 : GS 5000U 采用 NVMe-oF 技术和 200GbE 通道，提供高达 125GB/s 的带宽，低至 0.3 毫秒的超低延迟。完全解决 GPU 利用率不高问题，确保关键热数据拥有充足带宽，GPU 能够以最高效率运行。
• 直通 GPU 加速 : GPUDirect 存储技术确保数据绕过 CPU，通过高速网络直接传输到 GPU。消除 CPU 瓶颈、降低延迟，实现 I/O 最大化，充分释放 GPU 算力。
• 扩展柜 : Infortrend 根据数据从热到冷的访问频率变化，为客户提供不同的扩展柜机型：搭载高速 NVMe SDD 的 JBOF 保存热数据用于访问，或容纳高密度 JBOD 用于归档历史数据资产。这种灵活的扩展方式实现性能与成本的完美平衡。

软件转为 AI 存储设计

兼容 HPC 文件系统

GS 文件系统符合 POSIX 标准，可与 Lustre 等高性能并行文件系统无缝集成。确保计算服务器能够高效访问数据，避免出现瓶颈，从而保障数据传输质量和完整性。

多重容错设计

GS 内置 RAID 容错功能、本地快照功能以及智能算法，可防止 SSD 同时故障。通过故障预警机制，保护数据的安全性和一致性，功能十分强大。

跨站点恢复策略

该系统支持同步和异步的跨站点数据复制 (如远程复制)，并支持云集成 (EonCloud Gateway)。在发生灾难后，实现亚秒级恢复时间目标 (RTO)，确保数据完全可用。

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AI 数据智能生命周期管理

支持多达四层介质的自动分层存储，智能算法自主处理数据迁移。简化管理流程，满足从热数据训练到冷数据归档的所有需求，最大程度提高效率、降低成本。

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性能级统一存储 NVMe U.2 SSD 全闪阵列解决方案

GS 5000U 出色的性能非常适合高强度业务，如 AI 和 HPC。搭载 Intel® Xeon® 6 处理器，支持 PCIe 5.0 NVMe SSD，性能可达 125GB/s 带宽及 240 万 IOPS，延迟低至 0.3 毫秒。

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AI 数据与性能的支柱

不同类型的AI业务对存储系统提出多元化 I/O 模式和性能要求 :

• 基础模型训练 : 需要极高的连续带宽，支持多节点、多 GPU 环境。同时训练过程中检查点频繁写入，存储必须能够承受所引起的大规模 I/O 突发。
• 推理/RAG : 对延迟极为敏感，要求随机 I/O 具备超低延迟和极高IOPS。在大量并发用户请求时，模型仍能实现即时加载并实时响应。
• 微调 : 训练需要频繁访问基础模型和检查点，存储需要提供稳定高效的随机读写性能，以便处理这样的访问，从而加速模型迭代周期。

基础模型训练 (LLM 预训练)

• 特定领域基础模型训练 (如金融、医疗、制药领域)

推理

• 企业内部聊天机器人
• 文档摘要
• 实时图像分类

检索增强生成 (RAG)

• 企业知识库问答系统
• AI 辅助客户服务中心

微调

• 品牌人工智能助手
• 生产线缺陷检测
• 轻量化边缘部署模型

推理

一家大型制造企业在四条高速生产线上部署 AI 辅助视觉缺陷检测系统，用于识别微小瑕疵，降低质量偏差到最小。存储必须以每秒 30 帧 (FPS) 的速率处理图像且无丢帧现象，确保图像采集与机器人分拣之间的延迟保持在毫秒级。同时还需支持对所有图像 (包括缺陷图像和抽样图像) 进行长期归档，以备未来模型重新训练使用。

Infortrend 优势

• 高带宽数据 : GS 5000U 提供 125GB/s 性能，确保图像能够持续无损传输至 GPU 集群，达成零丢帧实时检测。
• 亚毫秒级实时响应 : 0.3 毫秒超低延迟，总延迟控制在毫秒范围内，使 AI 推理结果能够即时输出，支持机器人实时决策。
• 高性能归档 : 存储提供 40GB/s 写带宽，可快速归档缺陷图像和审计数据，不影响前端推理性能。
• PB 级数据生命周期管理 : 通过高密度 JBOD 和自动存储分层功能，存储能够有效应对 PB 级图像数据增长，提供高性价比解决方案用于长期数据归档。

检索增强生成 (RAG)

一家大型电信运营商运营 400 多名客服规模的客户服务中心。该公司计划部署一套 AI 辅助支持系统，提高 15TB 知识库的检索效率，减轻客服人员的工作负担，增加响应准确性。主要挑战在于 400 名客服同时发起查询，AI 响应时间需在亚秒级，同时确保系统在重度负载下仍能高效可靠运行。

Infortrend 优势

• 亚毫秒级响应 : 存储延迟低至 0.3 毫秒，有效消除 RAG 检索瓶颈，保证 AI 响应时间在亚秒级。
• 支持超高并发 : 存储可提供 240 万 IOPS，轻松应对数百名客服同时查询知识库时的 I/O 负载。
• 优化数据路径 : NVMe over Fabrics 和 GPU Direct 存储技术为 GPU 创建直通低延迟的数据传输路径，加速模型加载。即使在高并发情况下，RAG 仍能保持稳定的亚秒级性能。

微调 (领域适配)

一家金融机构计划部署 AI 模型，提高智能投资顾问服务精准度。在训练过程中，该公司使用由 16 块 H100 GPU 组成的集群，对一个拥有 80 亿参数的通用语言模型进行微调，以便适应特定领域应用。

为确保 GPU 持续高效运行，存储必须提供 120GB/s 带宽，实现数据快速加载。此外存储需每 15 分钟写入一次检查点文件，且必须迅速完成，尽可能减少 GPU 空闲时间，将计算资源利用率提至最高。

Infortrend 优势

• 高性能与低延迟 : GS 5000U 采用 200GbE NVMe over Fabrics 技术，提供高达 125GB/s 性能和微秒级延迟，有效消除 I/O 瓶颈。
• 直通 GPU 数据路径 : 通过 GPUDirect存储技术数据路径绕过 CPU，加速模型加载和检查点访问，最大化训练效率。
• 高性能写，随机 I/O : 存储提供 40GB/s 持续写带宽和 240 万 IOPS。GB 级数据的写能在数秒内完成，将 GPU 空闲时间降至最低。
• 卓越扩展性 : 存储可连接三台 NVMe JBOF，提供 PB 级容量无缝扩展，实现带宽与容量同时增长。