Na rynku rośnie liczba projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję, a organizacje inwestują w coraz wydajniejsze GPU. Często jednak pomijają równie kluczowy element – szybką, skalowalną i niezawodną warstwę danych. Bez odpowiedniego storage’u nawet najnowocześniejsze akceleratory stają się wąskim gardłem, spowalniając trenowanie modeli i zwiększając koszty. IBM Storage Scale System (SSS) adresuje ten problem jako wysokowydajna platforma pamięci masowej, stworzona do obsługi środowisk AI, obliczeń wieloskalowych oraz złożonych potoków danych.

Nowoczesne modele AI i systemy HPC przetwarzają gigantyczne zbiory danych: obrazy, logi, wideo, pliki tekstowe, dane z sensorów czy archiwa historyczne. Według prognoz Statista, tylko w 2025 roku globalnie wygenerowanych zostanie aż 181 ZB (zetabajtów) danych. Ich ilość rośnie wykładniczo, a trenowanie modeli wymaga błyskawicznego dostarczania szerokich strumieni danych do tysięcy GPU. W tym świecie tradycyjna architektura pamięci masowej szybko się załamuje – powstają silosy, rośnie złożoność środowiska, a każdy dodatkowy proces integracji danych (ETL) tylko zwiększa opóźnienia i generuje koszty.

Firmy świadome tych wyzwań szukają storage’u, który z jednej strony zapewni ekstremalną przepustowość i niskie opóźnienia, a z drugiej pozwoli skonsolidować dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane w jednym środowisku. Do tego właśnie zaprojektowano IBM Storage Scale System – rozwiązanie to jest fundamentem dla AI pipelines, Data Lakehouse, HPC oraz zaawansowanej analityki.

Jednolita architektura storage’u stworzona pod ekstremalne obciążenia AI

IBM Storage Scale System to równoległy system plików działający jako jedna, spójna globalna przestrzeń nazw – od edge, przez data center, aż po chmurę publiczną. Dzięki temu dane pozostają dostępne w jednym logicznym środowisku, bez konieczności tworzenia silosów czy kosztownych migracji. Skalowalność SSS sięga poziomu yottabajtów, co umożliwia budowanie wieloletnich repozytoriów dla modeli AI oraz środowisk analitycznych, rosnących następnie razem z potrzebami organizacji.

Platformę zaprojektowano tak, aby zapewnić ekstremalną wydajność i przewidywalne zachowanie nawet w najbardziej obciążonych środowiskach. System potrafi osiągać przepustowość do 340 GB/s i ponad 28 mln operacji I/O na sekundę dzięki akceleracji NVMe-oF. A to wprost przekłada się na szybsze trenowanie modeli i obsługę dużych klastrów GPU. W tej samej architekturze możliwe jest jednoczesne skalowanie pojemności na poziomie dziesiątek petabajtów – w jednej szafie 42U SSS oferuje do 47 PB dzięki obudowom all-flash i dyskom QLC NVMe o pojemności 122 TB. Równoległa konstrukcja sprawia, że każdy dodany węzeł zwiększa zarówno moc obliczeniową storage’u, jak i dostępne zasoby – bez utraty spójności danych czy degradacji wydajności.

System IBM wspiera bezpośredni transfer danych do GPU poprzez GPUDirect Storage, eliminując zbędne kopie i minimalizując obciążenie CPU. W połączeniu z sieciami NVIDIA Spectrum-X oraz kontrolerami SmartNIC BlueField-3 zapewnia to maksymalną przepustowość i stabilność komunikacji między warstwą storage’u a klastrami obliczeniowymi. SSS jest dzięki temu naturalnie przygotowany do obsługi najbardziej wymagających obciążeń: treningu dużych modeli językowych, systemów multimodalnych, symulacji naukowych czy zadań HPC, w których już milisekundy opóźnienia mogą oznaczać konkretne koszty operacyjne.

Zautomatyzowany cykl życia danych w jednym globalnym systemie

Unikalną przewagą Storage Scale System jest zaawansowane narzędzie Information Lifecycle Management (ILM) działające w ramach jednej globalnej przestrzeni nazw (namespace). Mechanizm ten automatycznie przenosi dane między różnymi warstwami – od ultraszybkich nośników NVMe TLC wykorzystywanych dla najbardziej intensywnych operacji, przez pojemne moduły NVMe QLC, klasyczne dyski HDD i taśmy archiwalne, aż po zasoby chmurowe, zarówno publiczne, jak i prywatne.

W praktyce użytkownik otrzymuje więc jeden spójny, logiczny system, który samodzielnie optymalizuje koszty i wydajność, eliminując konieczność ręcznej administracji cyklem życia danych. W realiach rosnących wymogów regulacyjnych – w tym tych związanych z przepisami AI Act – takie podejście staje się kluczowe. Szybkie warstwy zapewniają natychmiastowy dostęp do danych potrzebnych GPU podczas trenowania modeli. Z kolei tańsze i wolniejsze poziomy umożliwiają wieloletnie, zgodne z przepisami, przechowywanie ogromnych zestawów danych treningowych.

Zaawansowana ochrona danych i ciągłość działania w środowiskach AI/HPC

W środowiskach AI i HPC dane stanowią zasób o krytycznym znaczeniu – każda przerwa w dostępie oznacza wymierne straty, bo niewykorzystane GPU generują koszty liczone w tysiącach złotych za godzinę. IBM Storage Scale System zaplanowano w taki sposób, aby minimalizować ryzyko przestojów i chronić dane niezależnie od skali infrastruktury. System umożliwia budowę geograficznie rozciągniętych klastrów, które zachowują spójność i dostępność nawet w przypadku awarii całego ośrodka.

Zaawansowane mechanizmy ochrony obejmują rozbudowane konfiguracje kodowania kasującego (erasure coding), takie jak 16+2 czy 3-parity, które zwiększają odporność na wielokrotne awarie nośników. Funkcje immutability i niezmienne migawki WORM (Safeguarded Copy) zabezpieczają przed atakami ransomware i nieautoryzowanymi zmianami. Z kolei pełne szyfrowanie AES-256, uzupełnione o mechanizmy klasy Quantum-Safe, chroni dane w spoczynku i w tranzycie. System integruje się także z narzędziami klasy SIEM/SOAR oraz obsługuje MFA, wspierając organizacje w budowaniu wielowarstwowego, zgodnego z regulacjami modelu cyberbezpieczeństwa.

W efekcie SSS nie tylko zabezpiecza dane, ale też zapewnia nieprzerwaną pracę środowisk obliczeniowych, nawet w najbardziej wymagających scenariuszach AI i HPC.

Wszechstronne zastosowania SSS w AI, HPC i Big Data

IBM Storage Scale System jest dziś jednym z najczęściej rekomendowanych systemów pamięci masowej w rankingach NVIDIA dla środowisk AI, co wynika z jego zdolności do obsługi najbardziej wymagających obciążeń – od klasycznych modeli ML po generatywne LLM i zaawansowane potoki danych. W typowych wdrożeniach SSS pełni rolę fundamentu infrastruktury AI, zapewniając szybki, równoległy dostęp do ogromnych zbiorów danych oraz skracając cykle checkpointów podczas trenowania modeli.

To właśnie dlatego platforma znajduje szerokie zastosowanie w fabrykach AI, gdzie zasila potoki trenowania działające na klastrach liczących nawet tysiące GPU. W środowiskach RAG wykorzystuje zaawansowane funkcje CAS (Content-Aware Storage) oparte na NVIDIA AI-Q i NeMo Retriever, dzięki czemu potrafi samodzielnie analizować, klasyfikować i wektoryzować zbiory danych. System jest również wyborem numer jeden w projektach HPC – od symulacji naukowych i prognozowania pogody, przez analizę genomową, po obliczenia kwantowe – wszędzie tam, gdzie kluczowe są skalowalność i minimalne opóźnienia.

SSS wspiera także złożone środowiska Big Data i Data Lakehouse, umożliwiając konsolidację danych oraz obsługę frameworków analitycznych i uczenia maszynowego, takich jak Spark, Presto czy TensorFlow. Dodatkowo system świetnie sprawdza się w roli aktywnego tieru archiwalnego, oferując niskokosztową przestrzeń dla wieloletnich zbiorów danych historycznych, które mogą być ponownie wykorzystywane w kolejnych cyklach trenowania modeli AI.

SSS – wiodąca platforma pamięci masowej

IBM Storage Scale System to wiodąca platforma pamięci masowej dedykowana środowiskom AI i HPC, która łączy ekstremalną skalowalność, wysoką wydajność oraz inteligentne zarządzanie danymi. Dzięki funkcjom ILM, integracji z technologiami NVIDIA oraz możliwości obsługi wolumenów sięgających yottabajtów, SSS stanowi fundament nowoczesnych fabryk AI i zaawansowanych środowisk obliczeniowych. 

Rozwiązanie to umożliwia efektywne i szybkie trenowanie modeli AI oraz wnioskowanie przy minimalnym opóźnieniu, przy jednoczesnej optymalizacji kosztów dzięki automatycznemu tierowaniu danych. Połączenie wysokiej przepustowości, niskiego latency i zaawansowanej ochrony danych sprawia, że rozwiązanie to idealnie odpowiada na wyzwania dużych zbiorów nieustrukturyzowanych danych. Potwierdzeniem siły systemu jest uznanie IBM za lidera w raporcie Gartner Magic Quadrant 2025 dla platform pamięci masowej klasy Enterprise.