日立AI/HPC高性能文件存储方案-人工智能-长虹佳华

HCSF非常适用于自动驾驶训练、基因测序、AI、ML等应用对极致性能和超大容量的需求。在人工智能驱动的高性能数据分析领域，在数据处理的不同阶段，对存储有不同的性能需求。例如，某些阶段要求超高带宽，某些阶段要求超高IOPS+超低延时，还有一些阶段同时要求超高带宽+超高IOPS。同时，在文件的大小方面，以往以处理大文件为主，小文件性能往往不佳。这就要求新一代的文件存储产品能够通过某些技术优化，例如小I/O聚合等技术，兼顾大I/O和小I/O处理的性能需求。HCSF作为新一代的高性能文件存储产品，可以直接将数据在客户端进行切片，小文件打包处理，同时写入到所有节点的硬盘上，通过并行方式提高了读写效率。完美地解决了这些问题。另外，如何存储超大规模的数据也是一个现实的问题。以自动驾驶训练场景为例，当下主流的L2-L3级别自动驾驶训练阶段，每辆车每天产生的数据量已经达到几TB到10TB不等；随着汽车行驶里程的增加，以及将来逐步进入高级别自动驾驶阶段（L4-L5），产生的数据总量能达到几百PB甚至EB级的规模，所以AI训练需要处理的数据规模相当大，也就是说后端文件存储的容量扩展性要足够大。HCSF近乎无限的扩展能力可以轻松地满足超大数据量的存储需求。

全新高性能存储解决方案，驱动金融产品稳步优化

Hitachi Content Software for File(HCSF)是针对AI、ML、分析和其他GPU加速工作负载的高性能存储解决方案。有别于传统存储方式，全新推出的HCSF能够同时满足高性能工作负载对后端存储提出的三大要求：高性能、高扩展性和易用性。凭借其对象存储的容量和混合云能力，HCSF能够对海量的数据实现高效存储。基于集成解决方案的特性，HCSF能够大幅降低数据在本地数据中心、边缘和多云等不同环境中来回迁移的复杂性，并缩短部署时间。不仅如此，HCSF还能提供符合POSIX标准的分布式文件系统 (DFS) 的惊人运行速度，为进行数据分析之前至关重要的数据准备、模型训练和推理步骤提供高性能和低延迟后盾。除此之外，作为集成文件和对象存储的紧耦合的单一解决方案，HCSF还能够高效应对金融业务当中海量的非结构化数据;这些数据大部分是几百KB以内的小文件，包括票据扫描件、身份证扫描件、录音文件、录像文件、照片、开户文件等。基于该解决方案支持文件和对象协议，数据摄入能够更轻松地完成。此外，对象存储提供的元数据管理能力，将大力提升计算层面的工作效率。

HCSF高性能并行文件系统架构图

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