IBM 的并行文件系統 Storage Scale 現已包含內容感知功能，以增強其檢索增強生成 (RAG) 能力。

Storage Scale 在高性能計算 (HPC) 和需要類似高速文件數據訪問的企業用例中有著悠久的歷史，包括大語言模型 (LLM) 訓練和推理。Storage Scale v5.2.1 增加了高性能 S3 對象存儲支持。該產品還支持 Nvidia 的 GPUDirect 主機服務器內存旁路協議。去年 9 月，IBM 將其 watsonx 數據湖倉與 Storage Scale 結合，在文件訪問覆蓋層下提供對象存儲功能。目標是提高 AI 訓練和推理工作負載的速度。

現在 IBM 已經擴展了與 Nvidia 的合作，宣布：

- 基于 Nvidia 的 AI-Q 藍圖和 NeMo Retriever 微服務構建的內容感知 Storage Scale (CAS) 功能。

- 通過支持 Nvidia NIM 微服務擴展 watsonx 集成，實現跨多個云環境的外部 AI 模型集成。IBM watsonx.governance 將允許企業監控和管理任何托管環境中的 NIM 微服務。

- AI focused 的 IBM 咨詢能力，Nvidia 通過 Nvidia Blueprints 提供 AI 集成服務，使用 Red Hat OpenShift 和 Nvidia AI 優化混合云環境中的計算密集型 AI 工作負載。

- IBM Cloud 上提供 Nvidia H200 GPU 實例。

- Storage Scale 支持 Nvidia 的 AI 數據平臺參考設計。

IBM 院士、副總裁兼首席技術官 Vincent Hsu 在談到 CAS 時表示，它基于 IBM Research 和 Nvidia 的工作。由于 IBM 現在已經"在存儲系統中嵌入了計算、數據管道和向量數據庫功能，CAS 減少了數據移動和延遲，從而提高了效率。"

Storage Scale 可以從多個來源獲取數據。它具有"全局數據抽象服務，旨在提供來自多個數據源和多個位置的連接，將數據從 IBM 和第三方存儲環境引入您的 AI 工廠。"

CAS 可以使用 AI-Q 和 NeMo Retriever "從文本、圖表、圖形甚至圖像中提取信息"。它能夠"監視其他存儲系統或云中的文件夾，以識別發生的變化，自動運行預構建的管道，并僅更新向量數據庫中的變化，確保數據對 AI 應用程序是最新的，同時高效地使用 Nvidia 加速計算。"

IBM Storage Scale 將使用提取和增強的數據響應查詢，通過 BlueField-3 DPU 和 Spectrum-X 網絡加速 GPU 和存儲之間的通信。

CAS 可以檢測多個非結構化數據存儲中的變化，將修改后的數據轉換為向量，并將其提供給 AI 模型，以改善對用戶或 AI 助手請求的 RAG 響應。正如 Hsu 所說："通過應用創新的自然語言處理技術，我們開發了更有效地從各種內容中提取語義含義的方法，使更新 AI 工具變得更容易，從而提高答案的質量。"

Nvidia 存儲網絡技術副總裁 Rob Davis 表示："AI 代理需要快速訪問、獲取和處理大規模數據，而今天，這些步驟發生在不同的孤島中。IBM 的內容感知存儲與 Nvidia AI 的集成在優化的網絡結構中協調數據和計算，通過智能、可擴展的系統克服孤島，實現近實時推理，從而實現響應式 AI 推理。"

Storage Scale 內容感知功能將嵌入到下一次 IBM Fusion 更新中，預計在第二季度全面上市。感興趣的各方可以在這里注冊參加定于 2025 年 4 月 8 日東部時間 11:00 舉行的網絡研討會"AI First Storage – 通過內容感知存儲增強 AI 結果"。