NVIDIA étend xio-sig avec cuObject et lance le SDK SCADA Server

NVIDIA a annoncé de nouvelles avancées visant à accélérer les flux de travail de stockage de données pour l'IA, en officialisant la disponibilité générale des bibliothèques client et serveur cuObject, en étendant l'initiative xio-sig et en publiant le SDK SCADA (Scaled Accelerated Data Access) Server. Ces mises à jour cherchent à améliorer l'accès direct au stockage pour les accélérateurs de calcul en s'appuyant sur la technologie RDMA (Remote Direct Memory Access) afin de transférer les données sans effectuer de copies en mémoire contrôlées par le processeur central (CPU).

Standardisation de l'accès objet avec cuObject et xio-sig

L'initiative xio-sig, qui se concentrait auparavant sur cuFile, intègre désormais cuObject afin de définir des API et des protocoles réseau communs pour le stockage objet. Avec la disponibilité générale des bibliothèques cuObject, les développeurs peuvent concevoir des applications accédant directement au stockage de fichiers et d'objets via RDMA. Cela permet de réduire l'utilisation du CPU tout en abaissant la latence pour les charges de travail exécutées sur GPU. NVIDIA collabore avec Google Cloud et Microsoft dans le cadre de cette expansion : Google Cloud évalue une participation élargie, tandis que Microsoft rejoint le conseil d'administration de xio-sig pour favoriser l'interopérabilité des E/S.

La structure du dépôt xio-sig est désormais établie pour les composants cuFile et cuObject. Les fichiers d'en-tête, les protocoles réseau et le code d'implémentation des bibliothèques — incluant libxFile et le code noyau xFile — doivent être distribués une fois que la suite logicielle prête pour la production aura réussi les tests de conformité.

Accélération des E/S granulaires via le SDK SCADA Server

Pour gérer les requêtes de données de petite taille initiées par le GPU, qui échappent aux mécanismes de stockage traditionnels, NVIDIA a introduit le SDK SCADA Server dans le cadre de son projet plus large Storage-Next. Ce SDK permet aux fournisseurs de stockage de concevoir des serveurs capables de traiter directement les requêtes émanant de clients SCADA basés sur GPU et de retourner les résultats via RDMA. Le cadre comprend un utilitaire en ligne de commande pour la configuration ainsi que le service open source Storage Lender Service.

À titre de première implémentation, IBM a présenté un prototype intégrant son système IBM Storage Scale à un serveur basé sur le nouveau SDK SCADA Server. Cette configuration illustre les interactions de stockage GPU de client à serveur, conçues pour des charges de travail à haut débit et à faible granularité comme la recherche sémantique, les moteurs de recommandation ou la détection de fraude.

Illustration éditoriale générée par IA ; ce n’est pas une photographie documentaire.

Source: Expanding AI Storage Access with NVIDIA cuObject and the NVIDIA SCADA Server SDK