IBM 通过内容感知 AI 集成增强 Storage Scale 功能

IBM 的并行文件系统 Storage Scale 现已包含内容感知功能，以增强其检索增强生成 (RAG) 能力。

Storage Scale 在高性能计算 (HPC) 和需要类似高速文件数据访问的企业用例中有着悠久的历史，包括大语言模型 (LLM) 训练和推理。Storage Scale v5.2.1 增加了高性能 S3 对象存储支持。该产品还支持 Nvidia 的 GPUDirect 主机服务器内存旁路协议。去年 9 月，IBM 将其 watsonx 数据湖仓与 Storage Scale 结合，在文件访问覆盖层下提供对象存储功能。目标是提高 AI 训练和推理工作负载的速度。

现在 IBM 已经扩展了与 Nvidia 的合作，宣布：

- 基于 Nvidia 的 AI-Q 蓝图和 NeMo Retriever 微服务构建的内容感知 Storage Scale (CAS) 功能。

- 通过支持 Nvidia NIM 微服务扩展 watsonx 集成，实现跨多个云环境的外部 AI 模型集成。IBM watsonx.governance 将允许企业监控和管理任何托管环境中的 NIM 微服务。

- AI focused 的 IBM 咨询能力，Nvidia 通过 Nvidia Blueprints 提供 AI 集成服务，使用 Red Hat OpenShift 和 Nvidia AI 优化混合云环境中的计算密集型 AI 工作负载。

- IBM Cloud 上提供 Nvidia H200 GPU 实例。

- Storage Scale 支持 Nvidia 的 AI 数据平台参考设计。

IBM 院士、副总裁兼首席技术官 Vincent Hsu 在谈到 CAS 时表示，它基于 IBM Research 和 Nvidia 的工作。由于 IBM 现在已经"在存储系统中嵌入了计算、数据管道和向量数据库功能，CAS 减少了数据移动和延迟，从而提高了效率。"

Storage Scale 可以从多个来源获取数据。它具有"全局数据抽象服务，旨在提供来自多个数据源和多个位置的连接，将数据从 IBM 和第三方存储环境引入您的 AI 工厂。"

CAS 可以使用 AI-Q 和 NeMo Retriever "从文本、图表、图形甚至图像中提取信息"。它能够"监视其他存储系统或云中的文件夹，以识别发生的变化，自动运行预构建的管道，并仅更新向量数据库中的变化，确保数据对 AI 应用程序是最新的，同时高效地使用 Nvidia 加速计算。"

IBM Storage Scale 将使用提取和增强的数据响应查询，通过 BlueField-3 DPU 和 Spectrum-X 网络加速 GPU 和存储之间的通信。

CAS 可以检测多个非结构化数据存储中的变化，将修改后的数据转换为向量，并将其提供给 AI 模型，以改善对用户或 AI 助手请求的 RAG 响应。正如 Hsu 所说："通过应用创新的自然语言处理技术，我们开发了更有效地从各种内容中提取语义含义的方法，使更新 AI 工具变得更容易，从而提高答案的质量。"

Nvidia 存储网络技术副总裁 Rob Davis 表示："AI 代理需要快速访问、获取和处理大规模数据，而今天，这些步骤发生在不同的孤岛中。IBM 的内容感知存储与 Nvidia AI 的集成在优化的网络结构中协调数据和计算，通过智能、可扩展的系统克服孤岛，实现近实时推理，从而实现响应式 AI 推理。"

Storage Scale 内容感知功能将嵌入到下一次 IBM Fusion 更新中，预计在第二季度全面上市。感兴趣的各方可以在这里注册参加定于 2025 年 4 月 8 日东部时间 11:00 举行的网络研讨会"AI First Storage – 通过内容感知存储增强 AI 结果"。