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글루시스 ‘엑사스토’, 글로벌 HPC 스토리지 벤치마크 ‘IO500’ 공식 등재
언론 보도
작성자
gluesys
작성일
2026.07.21
조회
235
게재매체 : 인공지능신문
게재일자 : 2026-07-20
- 국산 AI·HPC 스토리지 기술력, 글로벌 공개 벤치마크 통해 재검증
- 10개 클라이언트 노드 환경에서 순차 읽기 170.23GiB/s·Find 3,703.95KIOPS 기록
글루시스(대표 박성순)는 자사의 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)용 병렬 파일 스토리지 ‘엑사스토(ExaStor)’가 최근 글로벌 고성능 스토리지 벤치마크인 IO500의 ‘10 Node Research’ 부문에 공식 등재됐다고 21일 밝혔다.
IO500은 전 세계 HPC 및 슈퍼컴퓨팅 환경의 스토리지 성능을 평가하는 대표적인 국제 공개 벤치마크다. 대용량 데이터의 읽기·쓰기 성능뿐 아니라 파일 생성, 조회, 삭제, 검색 등 메타데이터 처리 성능을 종합적으로 측정해 결과를 공개한다.
이번 테스트는 글루시스와 한국정보통신기술협회(TTA)가 구축한 ‘Gluesys-TTA IO500 Testbed’에서 진행됐다. 외산 솔루션이 주류를 이루는 글로벌 HPC 스토리지 시장에서 국산 병렬 파일 스토리지의 기술 경쟁력을 객관적인 지표로 확인하기 위해 10개의 클라이언트 노드와 총 240개의 클라이언트 프로세스로 구성된 환경에서 성능을 검증했다.
ExaStor는 이번 테스트에서 상용 제품인 ExaStor F824DC 단일 시스템을 기반으로 대용량 순차 읽기 170.23GiB/s, 순차 쓰기 59.50GiB/s를 기록했다. 또한 대규모 파일 및 디렉터리 검색 성능을 평가하는 Find 테스트에서는 3,703.95KIOPS를 기록하며 초당 약 370만 개의 대규모 메타데이터 처리 성능을 확인했다.
이러한 성능은 대규모 AI 학습 및 HPC 환경에서 GPU 연산 노드에 데이터를 안정적으로 공급하기 위한 핵심 요소다. ExaStor는 Lustre 기반 병렬 파일 시스템과 OpenZFS를 결합한 아키텍처를 통해 여러 클라이언트가 동시에 동일한 데이터에 접근할 수 있도록 지원하며, 데이터 병목을 최소화해 AI 학습과 대규모 데이터 분석의 처리 효율을 높인다.
특히 이번 등재는 실제 고객 환경에 공급되는 상용 병렬 파일 스토리지의 성능을 국제적으로 널리 활용되는 공개 벤치마크를 통해 객관적인 지표로 제시하고, 단일 시스템만으로 이를 입증했다는 점에서 의미가 있다...(이하 생략)
출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=41045)
게재일자 : 2026-07-20
- 국산 AI·HPC 스토리지 기술력, 글로벌 공개 벤치마크 통해 재검증
- 10개 클라이언트 노드 환경에서 순차 읽기 170.23GiB/s·Find 3,703.95KIOPS 기록
글루시스(대표 박성순)는 자사의 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)용 병렬 파일 스토리지 ‘엑사스토(ExaStor)’가 최근 글로벌 고성능 스토리지 벤치마크인 IO500의 ‘10 Node Research’ 부문에 공식 등재됐다고 21일 밝혔다.
IO500은 전 세계 HPC 및 슈퍼컴퓨팅 환경의 스토리지 성능을 평가하는 대표적인 국제 공개 벤치마크다. 대용량 데이터의 읽기·쓰기 성능뿐 아니라 파일 생성, 조회, 삭제, 검색 등 메타데이터 처리 성능을 종합적으로 측정해 결과를 공개한다.
이번 테스트는 글루시스와 한국정보통신기술협회(TTA)가 구축한 ‘Gluesys-TTA IO500 Testbed’에서 진행됐다. 외산 솔루션이 주류를 이루는 글로벌 HPC 스토리지 시장에서 국산 병렬 파일 스토리지의 기술 경쟁력을 객관적인 지표로 확인하기 위해 10개의 클라이언트 노드와 총 240개의 클라이언트 프로세스로 구성된 환경에서 성능을 검증했다.
ExaStor는 이번 테스트에서 상용 제품인 ExaStor F824DC 단일 시스템을 기반으로 대용량 순차 읽기 170.23GiB/s, 순차 쓰기 59.50GiB/s를 기록했다. 또한 대규모 파일 및 디렉터리 검색 성능을 평가하는 Find 테스트에서는 3,703.95KIOPS를 기록하며 초당 약 370만 개의 대규모 메타데이터 처리 성능을 확인했다.
이러한 성능은 대규모 AI 학습 및 HPC 환경에서 GPU 연산 노드에 데이터를 안정적으로 공급하기 위한 핵심 요소다. ExaStor는 Lustre 기반 병렬 파일 시스템과 OpenZFS를 결합한 아키텍처를 통해 여러 클라이언트가 동시에 동일한 데이터에 접근할 수 있도록 지원하며, 데이터 병목을 최소화해 AI 학습과 대규모 데이터 분석의 처리 효율을 높인다.
특히 이번 등재는 실제 고객 환경에 공급되는 상용 병렬 파일 스토리지의 성능을 국제적으로 널리 활용되는 공개 벤치마크를 통해 객관적인 지표로 제시하고, 단일 시스템만으로 이를 입증했다는 점에서 의미가 있다...(이하 생략)
출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=41045)
