NetApp kondigt met Novus een nieuwe storage-architectuur aan die volgens het bedrijf ontworpen is om grootschalige gpu-omgevingen te ondersteunen. Het systeem moet neoclouds en GPU-as-a-Service-aanbieders toelaten hun ai-infrastructuur efficiënter te benutten.
Volgens NetApp kan de gpu-benutting bij klassieke storage-architecturen onder de 30 procent zakken, omdat die niet snel genoeg data kunnen aanleveren. ‘Wanneer data de gpu’s niet kan bijbenen, lopen ai factories vast en stort de gpu-economie in’, zegt Syam Nair, chief product officer bij NetApp. ‘Storage uit het hpc-tijdperk volstaat niet voor de schaal van ai factories, de sector heeft nood aan een architectuur die van bij het begin voor die schaal is ontworpen.’
Het idee achter Novus is dat metadata (informatie over waar bestanden staan en hoe ze zijn opgebouwd) apart wordt verwerkt van de eigenlijke data zelf. Daardoor kunnen rekenkracht, opslagcapaciteit en het aantal gelijktijdige gebruikers elk apart meegroeien, zonder dat het systeem in aparte, onderling afgeschermde delen uiteenvalt. Alles blijft bovendien binnen één centraal bestandssysteem draaien, gebaseerd op het courante NFS-protocol.
In de praktijk combineert NetApp daarvoor twee onderdelen: de software Novus Data Director, die op hardware draait en de metadata beheert, en de bestaande Ontap-opslagtechnologie van NetApp, die via AFF A90-systemen de data zelf verwerkt. Later wil NetApp ook een software-defined versie aanbieden, die op dezelfde manier werkt maar minder aan specifieke hardware gebonden is.
Analistenbureau Omdia testte de architectuur en ziet de prestaties vrijwel evenredig toenemen naarmate meer Ontap-clusters aan het systeem worden toegevoegd. Op basis daarvan verwacht Omdia dat Novus kan doorgroeien tot 100 TB/s aan leessnelheid, met een opslagcapaciteit van tientallen exabytes.
