第十七屆 CIO 價值學院 第三堂課 AI & DATA
原來高效能的儲存系統，對於企業 AI 發展進程的快慢，竟如此高度相關！國外某大型企業採用 Pure Storage，將 GPU 資源利用率拉升 2.5 倍，連帶讓 Go to Market 的準備時間足足縮短兩週以上，著實令人大開眼界。
文／明雲青
當 AI 分析成為企業日常，固然讓多數同仁額手稱慶，帶動個人生產力飆升；但儲存 Admin 則默默揹負重擔。因為資料是 AI 的燃料，沒有資料 AI 就寸步難行，所以 Admin 需不斷偵測儲存架構狀態，及時解決每一個障礙，避免因資料流動出問題而影響 AI 專案。
「我們開發產品的第一天起，就希望打造『忙啥都行，別忙 Pure』的 Storage，」Pure Storage 大中華區技術總監何與暉說，不少人質疑，天底下哪有「不要你管的 Storage」如此好事？坦白說真的沒有，但如今 Pure 透過業界首創專為儲存設計的生成式 AI，實踐這個美好目標。
從前有人發現連接 Oracle DB 主機的效能失常，之後 DBA、儲存 Admin 便須聯手查看其中問題點，可謂人仰馬翻。反觀今天有了 Pure AI Copilot，即可輕鬆快速掌握事件狀態，還一併接收 AI 提供的改善建議，在最短時間內清除障礙。
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單憑這一例，不難體會 AI 對企業的強大助力。但問題來了，發展 AI，意謂企業需要花大錢買進像是 NVIDIA DGX BasePOD 這般設備，對高階主管會是天人交戰。Pure Storage 的存在，亦有助企業弭平效能、營運效率、成本回報、韌性、未來支援性等等疑慮，更願意全力擁抱 AI。
許多人聽過「投資 GPU 是買越多、省越多、賺越多」一說，此言雖不假，但要有成立的前提，就是確保每顆 GPU 都被餵得飽飽的，避免出現閒置。Pure 可助力實現高效的資料傳輸，讓 GPU 恆常處於工作狀態，不會因久候資料而淪於空閒；同時 IT人員或儲存 Admin 亦無需費時執行效能調校，且因 Pure 設備相對節能，更不必擔心其違背企業念茲在茲的 ESG 目標。
另值得一提，2018 年 Pure 與 NVIDIA 共同推出 AI 一體機，意在化解多個可能阻礙大家投資 AI 的絆腳石，像是架構複雜、成本高昂等。爾後雙方仍保持緊密合作，因此後來 Pure 獲得 DGX BasePOD 認證、支援 GPU Direct Storage，讓企業將 AI 運行得更好；在 2024 年年底，Pure 將取得 Nvidia DGX SuperPod 的認證，使企業得以利用 Ethernet 滿足 SuperPod 佈建需求，不再僅能採用相對昂貴的 InfiniBand。
最後何與暉舉出重要實例，大型客戶採用 Pure 後，將 GPU 利用率從 30%推進到 85%，大增 2.5 倍，連帶將 Go to Market 的時間從原來 6 到12個月減至 2 週。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
