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title: AI高樓數據起！HPE多元AI儲存方案 助力加速智慧創新
description: AI高樓數據起！HPE多元AI儲存方案 助力加速智慧創新
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# [AI高樓數據起！HPE多元AI儲存方案 助力加速智慧創新](https://www.jjnet.com.tw/news/019)

 作者：[JJNET](https://www.jjnet.com.tw/news/author/sample-author) | Dec 4, 2024 6:33:05 AM

圖說：HPE數據服務暨儲存方案事業群總經理蕭舜華（中）、數據服務暨儲存方案事業群資深技術經理吳銘哲（右）和數據服務暨儲存方案事業群產品經理郭宥均（左）。

在堪稱科技界年度盛會之一的「HPE Discover 2024」大會上，HPE偕同NVIDIA發表雙方聯手孕育的HPE Private Cloud AI。兩家公司合作緣由，在於意識到AI技術流於碎片化、複雜化，衍生諸多風險與障礙，導致企業AI進程延宕，甚至危及數據資產；雙方一致認為企業需要藉助像是HPE Private Cloud AI的一站式方案，藉此化繁為簡，真正專注發展AI應用，而非深陷AI底層架構的整合泥沼。

HPE 數據服務暨儲存方案事業群總經理蕭舜華表示，HPE Private Cloud AI為兼具算力、模型、數據三大主軸的一站式解決方案。關於算力，主要內容在於HPE對NVIDIA最新GPU、CPU與Superchip的支援。模型部分以Ezmeral Unified Analytics平台為主力，一來提供模型管理與維運功能，為資料科學家和資料工程師帶來MLOps綜效；二來提供Orchestration機制，實現GPU虛擬化目標。HPE另提供Ezmeral Data Fabric軟體，能以單一命名空間（Namespace）支援雲地不同位置的多元類型資料，形成統一資料平台。

至於數據，堪稱HPE Private Cloud AI中至關重要的一環，因為企業必須善用大數據，才能訓練最佳模型。為此HPE發展多樣性AI儲存方案，協助企業在空間、效能、成本取得平衡，得以因應不同AI生命週期（依序為資料收集、資料準備、模型訓練、模型推論階段）、不同AI工作負載展開最佳投資布局。

**多元AI儲存方案，與各類AI 工作負載完美匹配**

HPE 數據服務暨儲存方案事業群資深技術經理吳銘哲指出，有關前兩個AI工作階段，資料收集需有大空間收納海量原始資料（Raw Data），資料準備涉及清洗、標註作業，執行較多讀寫，對存取效能有較高要求。惟綜觀兩階段的演算需求，都不必然需要啟用GPU，故多數用戶傾向搭建效能適中、經濟實惠的儲存池。

至於後段的模型訓練和推論階段，對效能的要求明顯增高，皆需仰賴GPU算力，用戶有必要配置支援NVIDIA GPU Direct Storage（GDS）協定的儲存系統，使GPU直接讀取資料，藉以降低延遲、實現高速平行運算。

吳銘哲說，另由於不同模型，適用圖檔、影像、音訊、文字不同資料型態，資料量差異甚大，所需資料空間大小當然不同。基本上除文字型態的模型外，其餘大型訓練工作皆需數百TB以上空間，單靠本機磁碟（Local Disk）並不足以承載，須部署外部分享式儲存設備。此外，僅靠本機磁碟對專案的管理及資源調配共享也非常困難。

為滿足各類情境對儲存效能、空間、成本的不同需求，HPE悉心設計3套AI儲存方案。首先是HPE GreenLake for File Storage（GL4F），HPE透過VAST的技術移轉而催生GL4F作業系統，再將它搭載於新一代HPE Alletra Storage MP。GL4F採用獨特DASE（Disaggregated Shared-Everything）架構，便於用戶依實際需要分別擴充控制器節點、儲存節點，享有最大擴展彈性。

值得一提GL4F支援Similarity演算法，針對HPC資料或已壓縮過的資料（如MPEG-4、JPEG），仍發揮2:1到3:1壓縮比的減量效果，使All Flash成本趨近HDD-based陣列，加上廣泛支援GDS、NFS、SMB、S3多元協定，得以達到效能與成本完美平衡，全面承載AI四大工作階段。

其二是兼具大資料量、中低速性能、節省總擁有成本（TCO）訴求的Qumulo方案；HPE將Qumulo軟體整合於驗證過的自家儲存設備，讓用戶能以SSD快取搭配HDD儲存的配比結構，結合標準NFS存取協定，既可維持一定效能、又能降低建置成本，最適合承擔資料收集與準備任務。

第三則是為支援GDS協定、主打高速運算訴求的Weka方案，HPE將Weka軟體整合在經過認證的全快閃陣列，組成Turnkey搭售組合，內含已配置完成的網路節點與軟體，幫助用戶快速搭建高速平行存取架構，滿足模型訓練與推論作業需求。蕭舜華強調，不論Qumulo或Weka方案，後續均由HPE扮演單一支援窗口。

**藉由統一數據平台，消弭資料搬移負擔**

某金控業者建立模型開發區，由模型伺服器利用NFS、S3或CSI協定存取後端Teradata、Hadoop／Object的大數據，再經過資料集整理與整合後，展開訓練工作。

該業者考量資料拖拉耗時，往往一等就是數小時，故委請HPE協助建立一個能整合訓練環境的統一數據平台。為此HPE規劃以Ezmeral Unified Analytics為核心搭建數據平台計算層，同時部署Shared Storage，讓不同GPU伺服器、不同Project共同存取至單一數據平台。針對資料收集與準備，HPE擬以Qumulo或Ezmeral Data Fabric打造高性價比的大數據共用區；另以HPE GL4F構築高速存取環境，支持AI/ML模型訓練與推論，或GenAI的RAG、LLM訓練等重度任務。

總之在資料為王時代，大數據是AI的關鍵燃料。因此HPE透過多元AI儲存方案，協助企業輕易實現效能、擴充性與成本的均衡，順勢強化AI 生命週期管理效能，孕育偉大的智慧創新應用。

**[詳細資訊請見 Digitimes](https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?CnlID=13&id=699770)**

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