联想调整存储产品组合以适应 AI

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联想推出了21款全新存储产品(含液冷HCI系统),帮助企业快速构建AI基础设施,推动IT现代化、提高数据管理效率、降低能耗,并满足多种企业级AI与数据更新需求。

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联想推出了21款全新存储产品(含液冷HCI系统),帮助企业快速构建AI基础设施,推动IT现代化、提高数据管理效率、降低能耗,并满足多种企业级AI与数据更新需求。

联想近日发布了21款存储产品,其中包括一款液冷HCI系统,此次重大存储产品组合的更新旨在满足构建面向AI的基础设施的客户需求。

联想基础设施解决方案产品组副总裁兼总经理Scott Tease表示,该系列产品旨在帮助“企业利用AI的变革力量”,他指出:“全新系统能够帮助客户加快实现价值的步伐,无论其IT现代化进程处于何种阶段,都可以通过一体化的AI解决方案来降低风险并简化部署。”

联想基础设施解决方案集团欧洲、中东及非洲区存储销售总监Marco Pozzoni表示:“我们有史以来最大规模的数据存储产品组合更新,为数据现代化和企业AI工作负载提供了所需的性能、效率和数据韧性。”

联想指出,“企业正向分离式基础设施模式转型,将计算、存储和网络打造成按需共享的资源,以适应不断变化的需求,从而提升可扩展性、效率和灵活性。”专为联想混合AI平台设计的新AI入门套件是预配置且经过验证的基础设施系统,包括计算、存储、GPU以及网络。存储设备采用全新的ThinkSystem系列存储阵列,出自NetApp OEM,提供采用“高性能SSD闪存技术”的统一文件、块和对象存储。

ThinkSystem DG与DM阵列具备全新AI驱动的自主勒索软件防护功能(ONTAP ARP/AI),此外还支持加密以提高数据保护,并配备透明故障转移的同步复制功能。

联想存储产品组合此次更新主要涵盖以下五大领域:

1.ThinkAgile SDI V4系列提供全栈、一体化方案,简化IT基础设施,同时加速数据驱动型推理的计算过程。

2.新款ThinkSystem存储阵列提供高达3倍的性能提升,同时降低能耗——以DE4800F与DE4000的对比为例,相较于配备10K HDD的联想设备,新款DG7200在较小数据中心占地、较低总拥有成本(TCO)以及在升级传统基础设施方面可实现高达97%的能耗节省和99%的密度提升。

3.全新融合的ThinkAgile和ThinkSystem混合云及虚拟化系统实现了计算与存储能力的灵活、高效独立扩展,降低了额外存储所需的软件许可费用(但不包括基于核心的许可费用),降幅高达40%。针对VMware的ThinkAgile融合解决方案将ThinkAgile VX系列的企业级特性(生命周期管理和运营简便性)与ThinkSystem DG系列存储阵列的数据管理功能相结合,从而构建出一个支持混合存储工作负载的统一(私有)云平台。

4.全新ThinkAgile HX系列GPT-in-a-Box解决方案采用联想Neptune液冷技术,成为业内首款液冷HCI设备,能够提供从边缘到云的一体化AI推理,HX V4相较于HX V3最高可节能25%。

5.新款联想混合AI平台的AI入门套件为企业在AI推理和检索增强(RAG)工作流程上提供了一套经过验证、灵活且易于上手的路径。

联想在2023年与Nutanix合作,销售基于GPT-in-a-Box的ThinkAgile HX系列系统。关于该液冷系统的具体细节目前尚无更多信息,联想表示这是一种“全栈生成式AI解决方案,可通过可复制的方案降低能耗,从而加速数据驱动的AI推理。”其交易速率最高可提高至传统液冷方法的2.6倍,输入/输出操作(IOPs)速度最高可提高1.4倍,具体对比为ThinkAgile SDI V4系列与三机架的Dell VxRail Cascade Lake模型。同时,该系统还拥有更紧凑的外形,容器/虚拟机密度比上一代ThinkAgile SDI V3系列提高最高达1.4倍。

随着磁盘驱动器制造商在2018至2019年期间停止销售10,000转速磁盘,且容量限制在大约1.8TB左右,与采用高容量3.5英寸驱动器的现代DG7200的对比就显得不那么显著。

联想表示,其“ThinkAgile SDI V4系列和全新ThinkSystem存储阵列为企业初步实施AI提供了全栈、一体化的AI就绪基础设施,同时为大语言模型工作负载提供了更快的推理性能。”主要的AI应用场景包括AI推理、检索增强(RAG)以及AI模型微调,而“这些产品专为广泛的企业AI和数据现代化工作负载设计,涵盖从数据库、ERP、CRM到虚拟化、混合云、备份和归档等领域。”AI模型训练并非主要的AI应用场景。

联想目前正处于收购Infinidat的进程中,此举将使其进入高性能企业块存储阵列市场,同时也能获得自主的存储知识产权以及一个面向企业的全新市场销售渠道。

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