Cray Storage Systems C500 运行与高端 Cray 相同的软件ClusterStor E1000 存储系统，并利用相同的 2U24 存储控制器和 5U84 HDD 机箱。
中存储消息，近日HPE公司宣布推出 Cray Storage Systems C500，这是一款经济高效的存储解决方案，旨在为入门级和中端 HPC/AI 计算集群带来领先的技术。
自 2019 年推出以来，Cray ClusterStor E1000 存储系统已成为百亿亿次级、前百亿亿次级和国家级 AI 超级计算机事实上的外部并行文件系统标准，因为它允许那些拥有 Cray EX 超级计算机的领先超级计算站点：
- 控制其 HPC/AI 存储支出
- 消除阻碍其 HPC/AI 计划的 I/O 瓶颈
- 享受慧与服务团队的统一支持
- 感觉安全，因为数据位于充满活力的社区拥有的文件系统中
但并不是每个人都需要基于 Cray EX 架构构建的领导级系统。作为全球 #1 HPC 服务器供应商，HPE 还为许多客户提供服务，这些客户在基于 Cray XD 系统构建的入门级或中端计算集群上运行建模和仿真 （MOD/SIM） 或融合 MOD/SIM 和 AI/ML 工作负载。
这些客户仍然需要并希望 Cray ClusterStor E1000 存储系统久经考验的领先级存储技术。但是，他们需要以低得多的入门价格点来满足运行融合 MOD/SIM 和 AI/ML 工作负载的计算集群的规模。
在最近的一项调查中，独立研究公司 Intersect360 研究发现，89% 的 MOD/SIM 用户正在他们的 HPC 集群上运行 AI/ML，或计划在未来 12 个月内运行 AI/ML。
作为回应，HPE 宣布推出 Cray Storage Systems C500，它以入门级价格的一小部分提供这些存储技术，并且具有更高的易用性。
以极低的价格发现领先的存储
Cray Storage Systems C500 运行与高端 Cray 相同的软件ClusterStor E1000 存储系统，并利用相同的 2U24 存储控制器和 5U84 HDD 机箱。
他们只是在融合且更具成本效益的设计中做到这一点。
区别如下：
- E1000 将 2U24 存储控制器用于系统管理单元 （SMU），而 C500 则使用更具成本效益的 HPE ProLiant DL325 Gen11 serverhttps://www.hpe.com/psnow/doc/a50004297enw.html?ver=13
- E1000 使用一个 2U24 存储控制器，其中 24 个 NVMe SSD 作为元数据单元 （MDU），一个 2U24 存储控制器，24 个 NVMe SSD 作为可扩展存储单元闪存 （SSU-F），而 C500 将两者融合到一个具有 24 个 NVMe SSD 的 2U24 融合 MDU/SSU-F 中
- E1000 仅支持完全填充的存储机柜，而 C500 还支持特定配置中的半填充存储机柜。
下图显示了 Cray Storage Systems C500 的入门配置，它通过 24 个 NVMe SSD 提供 22TB 到 513TB 的可用容量，并且可以驱动高达 80GB/s 的总读取性能和高达 60GB/s 的写入性能到计算节点。
可以添加额外的 2U24 NVMe 单元或 5U84 HDD 机箱，以将文件系统的可用容量扩展到 2.6PB 全闪存容量或 4PB 混合 （SSD/HDD） 容量。除了这些容量要求之外，Cray ClusterStor E1000 存储系统是部署开源并行文件系统的最佳方式，并得到 HPE 服务团队的企业级支持.
此外，HPE 还推出了软件改进和新功能，使存储系统更易于部署和管理。有关详细信息，请参阅 HPE 规格概述.
Cray Storage Systems C500 将 Cray ClusterStor E1000 存储系统的价值主张引入基于 HPE Cray XD 系统的入门级和中端 HPC/AI 计算集群。
借助 HPE Cray 存储系统 C500：
- 通过嵌入式开源 Lustre 文件系统实现，无需基于容量的许可和经济高效的混合架构，即可控制您的 HPC/AI 存储支出。
- 消除阻碍 HPC/AI 计划的 I/O 瓶颈，这得益于文件系统非常强大的读写性能。
- 享受慧与服务团队为您的整个 HPC/AI 基础设施堆栈提供的统一支持，并在复杂的支持案例中避免第三方存储供应商的“指责”特征。
- 您的宝贵数据位于一个充满活力的社区而不是一家公司拥有的文件系统中，因此请放心。
Cray Storage Systems C500 满足了运行 MOD/SIM 或融合 MOD/SIM 和 AI/ML 工作负载的入门级或中端计算集群对快速且经济高效的并行存储的需求。
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