中国存储网消息，在 Google Cloud Next 2025 上，DDN （DataDirect Networks Inc.） 宣布正在与 Google Cloud 合作，使用基于 DDN 的 EXAScaler 的 Google Cloud Managed Lustre 改造 AI 驱动的基础设施.
该解决方案可供 Google Cloud 客户使用，以持久并行文件系统为关键差异化因素，为构建 AI、GenAI 和 HPC 应用程序的企业和初创公司提供速度、可扩展性和效率，同时使客户能够利用广泛的 Google Cloud 服务。
这种强大的组合为构建 AI、GenAI 和 HPC 驱动型应用程序的企业和初创公司提供了无与伦比的速度、可扩展性和效率。
AI 和 HPC 工作负载的突破
AI 和 HPC 工作负载需要快速、可靠的数据访问，而传统存储难以提供。基于 DDN 的 EXASCaler 的 Google Cloud Managed Lustre 通过持久的并行文件系统解决了这个问题，确保了持续的高性能数据流。
主要优势包括：
- 卓越的性能：高达 1TB/s 的吞吐量可推动 AI 训练和推理的峰值效率。
- 业务影响：更快地获得见解，降低成本并简化数据管理。
- 毫不费力的可扩展性：为企业和 GenAI 创新者从 TB 级扩展到 PB级。
对于企业：释放 AI 潜力
大规模处理 AI 的企业受益于：
- 经过验证的数据管理：持久访问，在顶级超级计算环境中得到验证。
- 无缝集成：与广泛的 Google Cloud 服务（Compute Engine、Google Kubernetes Engine （GKE）、Cloud Storage 等连接，从而消除瓶颈。
- 加速洞察：加快用于训练、部署和创新的数据管道，超越 SLA。
- 广泛的可访问性：为各种规模的企业提供超级计算级存储和计算。
对于 GenAI 初创公司：无限制扩展
如果您是 GenAI 初创公司，适用于 Google Cloud 的 DDN 意味着：
- 快速模型开发：持久的并行性能可加速 LLM 训练和优化。
- 即时部署：可通过 Google Cloud 控制台访问，以便快速采用云。
- 实时推理：确保 GenAI 应用程序的低延迟数据访问。
经济高效的 AI 训练
- 最大化 GPU 效率：持久性数据流消除了空闲的计算时间。
- 降低成本： 通过可扩展的定价优化基于云的训练。
- 生命周期优化：从预训练到推理，使数据保持 AI 就绪。
任务关键型可靠性
- 99.999% 正常运行时间： 支持 LLM、RAG 和分析。
- Google Cloud 生态系统：在 Compute Engine、GKE、Cloud Storage 等之间无缝集成。
- 完全托管：让团队腾出时间进行创新，而不是管理基础设施。
AI 存储和智能的新时代
“DDN 和 Google Cloud 之间的合作伙伴关系是 AI 和 HPC 基础设施的一次巨大转变——改写了性能、规模和效率的规则，”DDN 联合创始人兼首席执行官 Alex Bouzari 说。“通过将我们行业领先的 EXAScaler 和 Infinia 与 Google Cloud 的全球影响力和尖端计算能力相结合，我们不仅加速了 AI，还以前所未有的规模开启了全新的 AI 创新时代。这就是未来，它正在发生。
“作为 AI 基础设施的领导者，这种合作伙伴关系标志着我们 DDN 超大规模战略的一个决定性里程碑，”DDN AI 合作伙伴关系副总裁 Santosh Erram 说。“通过将 DDN 的企业级性能与 Google Cloud 的全球可扩展性相结合，我们正在打破本地精度和云敏捷性之间的障碍。超大规模客户现在可以毫不费力地将其 AI 工作负载扩展到云，而不会影响速度、规模或可靠性。这种合作加快了获得见解的时间，并重新定义了云中 AI 创新的可能性。