最近 Everpure 宣布推出一种专为 AI 设计的新服务，叫作 Evergreen One for AI。这个模式和之前的有很大不同，它是基于性能保障的消费方式，把责任转移到了公司这边，而不是让客户来担风险。Everpure 公司打算把这项服务扩展到他们的 FlashBlade//Exa 高性能存储上。 这个新服务是基于图形处理单元（GPU）的数量来提供服务级协议（SLA）。也就是说，客户使用多少 GPU，就能获得相应级别的服务。这样做的好处是确保存储环境有足够的吞吐量，从而让 GPU 资源得到充分利用。之前的 Evergreen One 消费模式并不包括 FlashBlade//Exa 这个性能最高的平台。 这次发布的产品还有 Datastream，它是一个自动化 AI 流水线设备，目前进入了测试阶段。Datastream 在 2024 年底首次亮相，是一个集成了英伟达 GPU 和 Everpure 存储的“单一 SKU”设备。Datastream 的目标是解决“数据准备”问题。大家都知道，数据团队往往需要花费 80% 的时间来准备非结构化数据以供使用。这个设备能自动化检索增强生成（RAG）流水线，包括数据摄取、整理和向量化。 为了支持这些新产品的发布，Everpure 还公布了一些基准测试结果。他们在 MLPerf 2.0 测试中排名第一，报告的结果比华为和 Vast 等竞争对手要好两倍。他们还用 Spec Storage AI 图像基准测试做了比较，结果显示他们的性能比 NetApp 的 AFX 平台高出大约 20%。 Everpure AI 副总裁 Kaycee Lai 解释说，Evergreen One for AI 给客户提供了一个简单按钮解决方案，把财务和运营风险转移开。他还提到，Datastream 能帮助解决“数据准备”挑战。Lai 表示：“现在人们运行 RAG 流水线时会花很多时间进行分块、嵌入、索引等操作以确保数据准确相关，这个过程占用了大多数数据团队大约 80% 的时间。” FlashBlade//Exa 是 Everpure 最顶级的平台，主要面向那些需要极高吞吐量的 AI 和高性能计算工作负载。它的目标客户介于大型企业 AI 用户和超大规模云服务商之间。这个平台把元数据和批量存储分开处理，使用不同的硬件和协议来提升效率。 你可能会问，Evergreen One for AI 跟传统存储服务有什么不一样？简单来说，它是基于 GPU 数量来设置产品性能水平的消费模式。这样就能确保存储环境有足够吞吐量让 GPU 资源得到充分利用。而传统存储服务通常不会基于 GPU 数量来提供这种保障。 Datastream 设备主要解决的问题是“数据准备”。大家都知道准备非结构化数据非常耗时费力。Datastream 能自动化整个流程包括数据摄取、整理和向量化过程。这样就能帮助企业快速构建聊天机器人或自主智能体系统。 至于 FlashBlade//Exa 平台的目标客户是谁？它主要面向那些需要极高吞吐量的 AI 和高性能计算工作负载。目标客户介于大型企业 AI 用户和超大规模云服务商之间。如果你是一个对存储性能要求极高的应用场景来说这个平台非常适合你。