Teklif alın %50'ye varan indirim fırsatlarını yakalayın. · NVIDIA NPN Partner · 17 Yıllık Tecrübe
13 Sonuç Bulundu
BlueField-3 DPU · NVMeoF

Petascale JBOF Storage

NVIDIA BlueField-3 DPU tabanlı all-flash NVMe storage. 2U form-factor'da 1.1 PB raw kapasite, 400 Gb/s line-rate, NVMeoF üzerinden yüzlerce GPU node'una düşük gecikmeli erişim. LLM training, RAG vector DB ve agentic AI için backbone.

1.1 PBRaw / 2U
250+ GB/sBandwidth
400 Gb/sLine-Rate / DPU
4 × BlueField-3DPU per node
24-36NVMe SSD slot
Teklif Talep Et Teknik Detaylar Sıkça Sorulanlar
Anahtar Özellikler

DPU-Driven All-Flash Mimarisi

Geleneksel storage server'lardaki CPU + RAM + NIC üçlüsünün yerine, NVIDIA BlueField-3 DPU kullanır — GPU host'unu meşgul etmeden line-rate erişim.

1.1 PB

Raw Kapasite

Tek 2U node'da 36 × 30.71 TB SSD ile 1.1 PB raw. Multi-node cluster ile petabyte ölçeği.

4 × BlueField-3

DPU

NVIDIA BlueField-3 DPU. CPU + ARM + accelerator + 400 Gb/s NIC tek chip'te.

400 Gb/s

Line-Rate

Her DPU 400 Gb/s line-rate. 2U node toplam 1.6 Tb/s network throughput.

250+ GB/s

Bandwidth

PCIe Gen 5 SSD'lerin tam bandwidth'ini saturate eder. Eğitim iş yükü için yeterli.

Building Block

Modüler

Supermicro Building Block mimarisi. E3.S veya U.2 form-factor SSD desteği.

NVMeoF

Network Erişim

Yüzlerce GPU host pooled storage'a NVMe over Fabrics ile düşük gecikmeli erişir.

Mimari

Petascale JBOF Bileşenleri

DPU-driven mimari sayesinde storage server tarafında CPU/RAM gerekmez. Bu, hem maliyet hem güç tüketimi avantajı sağlar.

BlueField-3 DPU
Veri İşleme

NVIDIA DPU. Storage workload offload, network virtualization, security.

E3.S SSDs
Storage Media

Yeni nesil hot-pluggable NVMe form-factor. PCIe Gen 5.

U.2 SSDs
Alternatif Media

Geleneksel U.2 NVMe SSD desteği. Mevcut envantere uygun.

PCIe Gen 5
Bandwidth

Gen 5 ile SSD başına 14+ GB/s. Toplam node bandwidth 250+ GB/s.

NVMeoF
Network Protocol

NVMe over Fabrics. RDMA / TCP / RoCE üzerinden GPU host'larına servis.

Kullanım Senaryoları

AI Data Pipeline Senaryoları

LLM training, RAG, vector database, model checkpoint store ve AI data lake için yüksek performans backbone.

LLM Training Data

Trilyon token training dataset'leri. Yüzlerce GPU eşzamanlı dataset stream'i.

Vector Database

Milvus, Qdrant, Weaviate gibi vector DB için yüksek IOPS, düşük gecikme.

Model Checkpoint

Eğitim sırasında checkpoint kayıt ve geri yükleme. Fail-tolerant training.

AI Data Lake

Raw, processed, feature data lake. Multi-team paylaşımlı kullanım.

RAG Inference

Long-context inference için doküman retrieval — düşük gecikmeli.

Jeneratif Video

Sora-class jeneratif video modelleri için training data ve checkpoint.

Konfigürasyonlar

Petascale JBOF Konfigürasyonları

Dataset boyutu ve concurrent GPU sayısına göre 3 temel konfigürasyon.

36 SSD Full

2U · 1.1 PB · Tam Kapasite
  • 36 × 30.71 TB SSD
  • 1.1 PB raw kapasite
  • 4 × BlueField-3 DPU
  • 1.6 Tb/s toplam network
  • Foundation model training
  • SuperCluster scalable unit için

24 SSD Entry

2U · 737 TB
  • 24 × 30.71 TB SSD
  • 737 TB raw kapasite
  • 2-4 × BlueField-3 DPU
  • Daha düşük başlangıç maliyeti
  • Mid-size cluster için
  • PoC ve fine-tuning

Multi-Node Cluster

Petabyte-Exabyte
  • Birden fazla 2U node
  • Linear scale-out
  • Parallel file system (WekaFS, Lustre)
  • Spectrum Scale, BeeGFS uyumlu
  • Hyperscaler ve enterprise için
  • Exabyte ölçeği

Hybrid Cache + Capacity

Hibrit Tier
  • JBOF performance tier
  • Capacity tier (HDD veya QLC SSD)
  • Akıllı caching policy
  • TCO optimize
  • Cold + hot data ayrımı
  • AI data lake için
Süreç

Petascale JBOF Devreye Alma

4-8 hafta. Storage tasarımdan parallel file system kurulumuna kadar tek elden teslim.

1

İhtiyaç Analizi

Dataset boyutu, concurrent GPU sayısı, IOPS ve throughput gereksinimleri.

2

Storage Tasarımı

Capacity tier, performance tier, parallel file system seçimi (WekaFS / Lustre / Spectrum Scale).

3

Network Tasarımı

NVMeoF üzerinden GPU host'larına erişim. RDMA / RoCE / TCP karar.

4

Tedarik

BlueField-3 DPU, SSD'ler, network switch tedariki. 2-4 hafta.

5

Saha Kurulumu

Rack montaj, network kablolama, DPU firmware update.

6

File System Setup

Parallel file system kurulum, tuning, benchmark.

7

Operasyonel Devir

Müşteri ekibine eğitim, monitoring, 7/24 destek.

Neden GTM Teknoloji?

Türkiye'de Petascale JBOF AI Storage Projeleri İçin Doğru Adres

2009'dan beri Supermicro Türkiye resmi distribütörü ve NVIDIA NPN Partner. Kurumsal AI ve sunucu projelerinde referans firma.

17 Yıllık Tecrübe

2009'dan beri kurumsal sunucu pazarında, 500+ kurumsal proje teslim edilmiş.

NVIDIA NPN Partner

NVIDIA Partner Network yetkili iş ortağı — Enterprise yazılım, eğitim, teknik destek erişimi.

Yerel Stok & Hızlı Sevkiyat

Türkiye'de stok bulunduran ender distribütör. Acil ihtiyaçlarda 24-48 saat sevkiyat.

Uzman Teknik Ekip

NVIDIA-sertifikalı solution architect'ler. DLC kurulumu, network topoloji ve AI stack uzmanlığı.

BAYDC Veri Merkezi

Kendi DC altyapınız yoksa Bayrampaşa Data Center'da kolokasyon veya saatlik GPU bulut.

7/24 Destek

Devreye almadan sonra operasyonel destek, firmware güncellemeleri, kapasite planlama.

Petascale JBOF Nedir?

Petascale JBOF (Just a Bunch of Flash), Supermicro'nun AI training ve inference iş yükleri için tasarladığı yeni nesil all-flash NVMe depolama çözümüdür. Geleneksel storage server'lardaki CPU + RAM + NIC üçlüsünün yerine, NVIDIA BlueField-3 DPU (Data Processing Unit) kullanır.

Bu DPU-driven mimari sayesinde storage tarafı GPU host'unu meşgul etmeden 400 Gb/s line-rate doyurabilir. 2U form-factor'da 4 adet BlueField-3 DPU, 24 veya 36 SSD slot (E3.S veya U.2 form-factor) destekler. 30.71 TB SSD'lerle tek node'da 1.1 PB raw kapasite mümkün.

GPU Cluster İçin Neden Önemli?

Modern LLM eğitiminde GPU'lar saniyenin altında milyarlarca parametreyi günceller — bu hız storage backbone tarafından beslenmek zorunda. Geleneksel NAS veya SAN çözümleri bu throughput'a yetişemez ve GPU'lar boşta bekler. Petascale JBOF bu sorunu çözer.

Yüzlerce GPU sunucusu aynı pooled storage'a NVMe over Fabrics (NVMeoF) üzerinden düşük gecikmeyle erişir. Eğitim sırasında dataset throughput'unu maksimize ederken inference sırasında low-latency context retrieval sağlar.

GTM Teknoloji JBOF Hizmetleri

GTM Teknoloji, Petascale JBOF kurulumlarında storage tasarım, parallel file system seçimi (WekaFS, Lustre, IBM Spectrum Scale, BeeGFS), network mimarisi ve devreye alma süreçlerini uçtan uca yönetir. Mevcut AI SuperCluster projeleriniz için optimize storage tier.

İlgili çözüm sayfaları: AI SuperCluster, Vera Rubin NVL72, GB300 NVL72.

SSS

Sıkça Sorulan Sorular

Petascale JBOF AI Storage hakkında en sık sorulan sorular ve detaylı yanıtları.

Petascale JBOF ile geleneksel NAS arasındaki fark nedir?

JBOF: DPU-driven, 400 Gb/s line-rate sürdürür, AI iş yükleri için optimize.

NAS: CPU-driven, tipik 25-100 Gb/s, general-purpose.

JBOF'ta $/GB ve $/IOPS daha düşük çünkü CPU+RAM gerekmez — sadece DPU + SSD.

Hangi parallel file system'ler desteklenir?

WekaFS, Lustre, IBM Spectrum Scale (GPFS), BeeGFS ve NVIDIA Magnum IO GDS uyumlu.

Müşteri tercihi ve iş yükü profiline göre seçim yapılır. WekaFS performans için, Lustre HPC ekosistemi için tercih edilir.

Tek node'da kaç GPU sunucusu servis edebilir?

Tek 2U JBOF node ~256 GPU'ya kadar düşük gecikmeli servis edebilir.

Daha büyük cluster'lar için multi-node JBOF cluster kullanılır — yatay ölçekleme ile petabyte-exabyte ulaşılır.

E3.S vs U.2 SSD seçimi nasıl?

E3.S: yeni nesil, daha iyi soğutma, hot-pluggable, PCIe Gen 5 native. Yeni projelerde önerilir.

U.2: geleneksel, mevcut envantere uygun. Hybrid deployment için.

BlueField-3 DPU ne yapar?

Storage workload offload (NVMeoF target), network virtualization, encryption, compression, RAID, security.

CPU host'unu meşgul etmeden line-rate iş yükü işler. ARM core + accelerator + 400 Gb/s NIC tek chip'te.

LLM training için storage gereksinimi nasıl hesaplanır?

Genel kural: dataset boyutu × 3-5× (working set, checkpoint, logs).

1B token ≈ 5 TB. 10T token training için ~250-500 TB working set. JBOF tek node (1.1 PB) bu ihtiyacı karşılar.

Vector database backend olarak uygun mu?

Evet, çok uygun. Milvus, Qdrant, Weaviate gibi vector DB için yüksek IOPS + düşük gecikme kritik.

JBOF $/IOPS olarak avantajlı. Long-context RAG inference için backbone storage.

Mevcut storage altyapımla entegre olur mu?

Evet. NVMeoF standart protokol, hemen hemen tüm GPU sunucularıyla uyumlu (Linux NVMe-over-TCP veya RDMA).

Hibrit deployment: hot tier JBOF + cold tier mevcut storage (HDD veya QLC SSD) mümkün.

İlgili Çözümler

Tamamlayıcı ve Alternatif Mimariler

AI SuperCluster, Vera Rubin NVL72, GB300 NVL72 — JBOF storage'ın tipik compute partner'ları.

Storage Müşterisi

AI Factory SuperCluster

SuperCluster'ın storage tier'ı olarak JBOF entegrasyonu standart.

İncele →Compute Partner

NVIDIA Vera Rubin NVL72

Vera Rubin'in AI data pipeline backbone'u. NVMeoF entegrasyonu.

İncele →Compute Partner

NVIDIA GB300 NVL72

GB300 cluster'ı için yüksek bandwidth storage.

İncele →DC Altyapı

DLC-2 Sıvı Soğutma

JBOF yoğun GPU cluster'larında DLC-2 ile birlikte deploy edilir.

İncele →

Storage Backbone'unuzu Konuşalım

GPU cluster'ınızın storage darboğazı varsa Petascale JBOF çözüm. WekaFS, Lustre, Spectrum Scale entegrasyonu ile uçtan uca destek.

Teklif Talep Et Diğer Çözümler