{"id":165649,"date":"2025-05-28T08:37:14","date_gmt":"2025-05-28T15:37:14","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=165649"},"modified":"2025-06-25T09:19:42","modified_gmt":"2025-06-25T16:19:42","slug":"future-of-high-performance-computing-data-storage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/perspectives\/future-of-high-performance-computing-data-storage\/","title":{"rendered":"Perch\u00e9 il futuro del calcolo a performance elevate dipender\u00e0 dal data storage"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7387b849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:70%\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-pure-orange-100-border-color has-primary-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:2px;border-top-left-radius:16px;border-top-right-radius:16px;border-bottom-left-radius:16px;border-bottom-right-radius:16px;padding-top:30px;padding-right:30px;padding-bottom:30px;padding-left:30px\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-summary\">Sintesi<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Traditional storage has become a bottleneck, limiting the full potential of HPC environments. The future of HPC and scientific breakthroughs hinges on having a platform that is specifically engineered for these data-intensive workloads.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pdf-print-hide is-content-justification-right is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-f726d978 wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"pdfprnt-buttons\"><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165649?print=pdf\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-pdf\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/pdf.png?1953174090\" alt=\"image_pdf\" title=\"Visualizza PDF\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165649?print=print\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-print\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/print.png?245231721\" alt=\"image_print\" title=\"Stampa contenuto\" \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div id=\"CONTENT\" class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il calcolo a performance elevate (HPC) si colloca all&#8217;intersezione tra la scoperta scientifica e l&#8217;innovazione tecnologica, che si tratti di simulare modelli climatici, analizzare dati genomici o addestrare enormi modelli di AI. Le esigenze computazionali dei workload stanno crescendo in modo esponenziale, facendo s\u00ec che gli approcci di storage tradizionali diventino colli di bottiglia cruciali, limitando il pieno potenziale degli ambienti HPC.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 per questo che i deployment HPC di maggior successo avranno un aspetto cruciale in comune: una piattaforma di storage scalabile in grado di alimentare questi potenti sistemi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-data-challenge-why-traditional-storage-can-t-keep-up\">La sfida dei dati: Perch\u00e9 lo storage tradizionale non riesce a tenere il passo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli ambienti di calcolo a performance elevate generano ed elaborano enormi volumi di dati a velocit\u00e0 senza precedenti. L&#8217;evoluzione della tecnologia GPU e gli acceleratori specializzati hanno creato funzionalit\u00e0 di elaborazione che possono elaborare i dati pi\u00f9 velocemente di quanto i sistemi di storage tradizionali possano fornire. Questo squilibrio crea un problema fondamentale: <strong>anche i sistemi di calcolo pi\u00f9 potenti possono funzionare solo con la stessa velocit\u00e0 con cui possono accedere ai dati.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le soluzioni di storage tradizionali, originariamente progettate per workload prevedibili, spesso hanno diversi aspetti critici dei requisiti HPC moderni:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Simultaneit\u00e0 enorme:<\/strong> I workload HPC spesso coinvolgono migliaia di processi paralleli che richiedono l&#8217;accesso simultaneo ai dati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Performance Metadata: <\/strong>Oltre alla velocit\u00e0 di trasmissione raw, la capacit\u00e0 di gestire miliardi di operazioni di metadati diventa fondamentale.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Scalabilit\u00e0: <\/strong>Man mano che i set di dati aumentano fino a scalare petabyte ed exabyte, i sistemi di storage devono scalare sia la capacit\u00e0 che le performance in modo lineare.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Efficienza energetica: <\/strong>La densit\u00e0 computazionale dei moderni cluster HPC richiede soluzioni di storage che riducano al minimo i requisiti di consumo energetico e raffreddamento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Secondo <a href=\"https:\/\/www.intersect360.com\/report\/issues-facing-the-hpc-ai-industry\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">i recenti risultati<\/a> di Intersect360 Research, questi colli di bottiglia rappresentano alcuni dei problemi pi\u00f9 pressanti che il settore HPC-AI si trova ad affrontare oggi. Le aziende trovano sempre pi\u00f9 inattive le costose risorse GPU, in attesa dell&#8217;elaborazione dei dati.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-pure-storage-approach-to-hpc-storage\">L&#8217;approccio di Pure Storage allo storage HPC<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Pure Storage abbiamo reinventato l&#8217;architettura storage da zero per affrontare queste sfide HPC fondamentali. Invece di adattare i progetti legacy, abbiamo creato una piattaforma progettata specificamente per i moderni workload data-intensive.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il nostro approccio si basa su tre principi fondamentali:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Architettura parallela:<\/strong> Come l&#8217;HPC stesso, lo storage deve funzionare in modo altamente parallelo per ottenere la massima velocit\u00e0 di trasmissione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Progettazione nativa per Flash:<\/strong> La tecnologia <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/knowledge\/what-is-directflash-and-how-does-it-work.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DirectFlash<\/a><sup>\u00ae<\/sup> ci consente di gestire la NAND flash in modo nativo invece di imitare il comportamento del disco rigido, migliorando drasticamente le performance, l&#8217;affidabilit\u00e0 e l&#8217;efficienza.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gestione semplificata: <\/strong>Gli ambienti HPC sono abbastanza complessi senza aggiungere costi generali di gestione dello storage.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa filosofia \u00e8 culminata nella nostra ultima innovazione progettata specificamente per i workload HPC e AI pi\u00f9 esigenti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-introducing-flashblade-exa-redefining-performance-at-scale\">Presentazione di FlashBlade\/\/EXA: Ridefinire le performance su vasta scala<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Siamo orgogliosi di <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/news-events\/the-ultimate-in-ai-and-hpc-scalability-and-performance-flashblade-exa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">presentare FlashBlade\/\/EXA<\/a>\u2122, la piattaforma di data storage pi\u00f9 potente del settore, progettata per alimentare le fabbriche di AI e gli ambienti HPC, offrendo una velocit\u00e0 di trasmissione estrema su una scala senza precedenti. Questa soluzione rivoluzionaria risolve le sfide fondamentali che finora hanno limitato lo storage HPC.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/EXA<\/a> rappresenta un cambiamento di paradigma nell&#8217;architettura storage con diverse funzionalit\u00e0 rivoluzionarie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Performance senza precedenti:<\/strong> La piattaforma offre velocit\u00e0 di lettura e performance di scrittura superiori a 10TB\/s, fino al 50% della lettura alla disponibilit\u00e0 generale quest&#8217;estate.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Architettura disaggregata: <\/strong>La scalabilit\u00e0 indipendente dei piani di dati e metadati elimina i colli di bottiglia tradizionali.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>metadati distribuiti su vasta scala: <\/strong>Il nostro comprovato core di metadati pu\u00f2 supportare miliardi di operazioni e oltre <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/content\/dam\/pdf\/en\/solution-briefs\/sb-flashblade-exa-ai.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">20 volte<\/a> i file system in un unico namespace rispetto alle alternative.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Integrazione standard del settore: <\/strong>L&#8217;utilizzo di protocolli comuni e hardware standard per il data plane garantisce una perfetta integrazione negli ambienti esistenti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Come spiega Rob Lee, Chief Technology Officer di Pure Storage: &#8220;FlashBlade\/\/EXA offre un&#8217;architettura parallela che consente la scalabilit\u00e0 indipendente di dati e metadati per fornire ai clienti performance, scalabilit\u00e0 e adattabilit\u00e0 impareggiabili per alcuni degli ambienti di dati pi\u00f9 grandi e pi\u00f9 esigenti al mondo. Lo storage sta accelerando il ritmo dell&#8217;evoluzione dell&#8217;HPC e dell&#8217;AI su larga scala.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-real-world-impact-pure-storage-and-cern-partnership\">Impatto sul mondo reale: Partnership tra Pure Storage e CERN<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il vero test di qualsiasi tecnologia \u00e8 la sua applicazione nel mondo reale. Ecco perch\u00e9 siamo particolarmente entusiasti della <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/news-events\/pure-storage-partners-with-cern-openlab\/\">nostra recente partnership con CERN Openlab<\/a>, l&#8217;European Laboratory for Particle Physics, per accelerare lo sviluppo di soluzioni ICT all&#8217;avanguardia per il grande collante Hadron.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">CERN genera enormi volumi di dati attraverso i suoi esperimenti fisici ad alta energia, dati che devono essere registrati, archiviati e analizzati in modo efficace per migliorare la nostra comprensione dell&#8217;universo. Le soluzioni di storage tradizionali sono diventate colli di bottiglia significativi per le loro esigenze di calcolo a performance elevate.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Grazie a questo contratto pluriennale, Pure Storage e CERN openlab:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Scopri in che modo la tecnologia DirectFlash pu\u00f2 supportare le esigenze della ricerca scientifica futura<\/li>\n\n\n\n<li>Ottimizza l&#8217;infrastruttura flash su scala exabyte per i workload di calcolo in rete e HPC<\/li>\n\n\n\n<li>Identifica le opportunit\u00e0 per massimizzare le performance sia nel software che nell&#8217;hardware, migliorando al contempo l&#8217;efficienza energetica<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Insieme all&#8217;openlab CERN, stiamo spingendo oltre i limiti del possibile negli ambienti HPC e Grid Computing che supportano workflow scientifici all&#8217;avanguardia&#8221;, ha affermato Lee. &#8220;Con l&#8217;integrazione della nostra tecnologia all&#8217;avanguardia nel sistema di storage distribuito su larga scala di CERN, CERN Openlab \u00e8 pronta ad affrontare volumi di dati senza precedenti con velocit\u00e0 e affidabilit\u00e0 senza precedenti, fornendo al tempo stesso ai ricercatori la possibilit\u00e0 di affrontare le sfide straordinarie poste dall&#8217;era dei grandi collider Hadron ad alta luminosit\u00e0 (HL-LHC).&#8221;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Luca Mascetti, Storage CTO di CERN openlab, aggiunge: &#8220;Prevediamo che questa partnership ci consentir\u00e0 di ottenere alcuni risultati chiave mentre guardiamo al futuro dell&#8217;archiviazione dei dati degli esperimenti scientifici. Innanzitutto, prevediamo di integrare questa tecnologia nel nostro sistema di storage distribuito su larga scala e di fornire i dati in modo pi\u00f9 efficace, fornendo un modo per scalare le performance di storage oltre ci\u00f2 che \u00e8 possibile oggi. In secondo luogo, speriamo di sbloccare la prossima generazione di innovazioni fisiche ad alta energia al CERN e di dimostrare alla comunit\u00e0 scientifica pi\u00f9 ampia il potenziale per migliorare le capacit\u00e0 di storage, accelerando in ultima analisi il ritmo della scoperta e dell&#8217;innovazione presso gli istituti di ricerca a livello globale.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-bigger-picture-addressing-industry-wide-hpc-challenges\">Il quadro generale: Affrontare le sfide HPC a livello di settore<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oltre alle performance raw, nel 2025 il nostro approccio affronta diverse sfide critiche che il settore HPC deve affrontare:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-1\" id=\"h-supply-chain-resilience\"><strong>Resilienza della supply chain<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il panorama HPC globale continua ad affrontare notevoli sfide della supply chain, con tempi di consegna per i server e i componenti GPU di fascia alta che vanno da <a href=\"https:\/\/inteleca.com\/it-industry-news\/hpc-hardware-procurement-strategies\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">6 a 12 mesi<\/a>. Supportando server standard per il data plane, FlashBlade\/\/EXA offre una maggiore flessibilit\u00e0 nella pianificazione e nel deployment dell&#8217;infrastruttura.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-2\" id=\"h-energy-efficiency\"><strong>Efficienza energetica<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Man mano che i deployment HPC aumentano, i requisiti di consumo e raffreddamento diventano sempre pi\u00f9 problematici. L&#8217;incredibile densit\u00e0 di performance di <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/content\/dam\/pdf\/en\/solution-briefs\/sb-flashblade-exa-ai.pdf\">3,4 TB\/sec per rack<\/a> di FlashBlade\/\/EXA consente di ottimizzare i costi di alimentazione e raffreddamento in continua crescita associati agli ambienti GPU che richiedono un consumo energetico elevato.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-3\" id=\"h-simplified-management\"><strong>Gestione semplificata<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La carenza di personale qualificato nelle scienze computazionali e nella gestione dei sistemi HPC-AI rappresenta una sfida significativa per il settore. La nostra attenzione alla gestione semplificata riduce i costi operativi generali, consentendo alle organizzazioni di implementare e gestire lo storage a performance elevate senza competenze specializzate.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-accelerating-innovation-across-industries\">Accelerare l&#8217;innovazione in tutti i settori<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;impatto della tecnologia di storage avanzata va oltre gli ambienti HPC tradizionali. Abbiamo ottenuto risultati notevoli in diversi settori.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nella ricerca genomica, l&#8217;Universit\u00e0 di Helsinki ha sfruttato <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade<\/a><sup>\u00ae<\/sup> per accelerare in modo significativo il proprio lavoro sul Birch Genome Project. &#8220;Per noi \u00e8 stato importante fare le cose in parallelo e il passaggio a FlashBlade ci ha consentito di accelerare notevolmente il processo&#8221;, ha affermato il professor Jarkko Salojarvi, project lead Assistant. Con FlashBlade che consente di eseguire fino a quattro lavori in parallelo, il team ha superato il traguardo di met\u00e0 progetto in soli 18 mesi, completando pi\u00f9 di 550 assemblaggi genomici rispetto a meno di 100 nello stesso periodo di tempo con l&#8217;elaborazione sequenziale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nell&#8217;AI su larga scala, <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/news-events\/hyperscaler-chooses-pure-to-replace-storage\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">le organizzazioni si sono affidate a FlashBlade per scalare i propri workload di AI in modo efficiente<\/a>. Man mano che i modelli di AI crescono in dimensioni e complessit\u00e0, l&#8217;infrastruttura di storage diventa sempre pi\u00f9 critica per risultati di successo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-path-forward-storage-as-a-catalyst-for-discovery\">Il percorso da seguire: Storage come catalizzatore per la scoperta<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Come abbiamo detto in precedenza, anche i sistemi di calcolo pi\u00f9 potenti possono funzionare con la stessa velocit\u00e0 con cui possono accedere ai dati. Affinch\u00e9 l&#8217;HPC sia all&#8217;altezza del suo nome, la tecnologia di storage avr\u00e0 un ruolo sempre pi\u00f9 vitale. La visione tradizionale dello storage come repository passivo sta lasciando il posto a una nuova comprensione: lo storage come acceleratore attivo dei workload computazionali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eliminando i colli di bottiglia dell&#8217;accesso ai dati, soluzioni come FlashBlade\/\/EXA non solo supportano i workload HPC, ma trasformano radicalmente ci\u00f2 che \u00e8 possibile. I ricercatori possono lavorare con dataset pi\u00f9 grandi, eseguire simulazioni pi\u00f9 complesse e iterare pi\u00f9 rapidamente, accelerando il ritmo di scoperta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La visione di Pure Storage per lo storage HPC combina performance senza precedenti con una semplicit\u00e0 radicale. <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/content\/dam\/pdf\/en\/solution-briefs\/sb-high-performance-computing-solutions-flashblade-s.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a>  Crediamo che, eliminando i colli di bottiglia e la complessit\u00e0 dello storage, possiamo contribuire a liberare la nuova generazione di innovazioni scientifiche e tecnologiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In un mondo in cui la potenza computazionale continua a crescere in modo esponenziale, avere un&#8217;infrastruttura di storage in grado di tenere il passo non \u00e8 solo un vantaggio, ma una necessit\u00e0. Il futuro dell&#8217;HPC dipende da questo.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group box-shadow is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-cover\" style=\"min-height:300px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-0 has-background-dim\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"4831\" height=\"1185\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-159228\" alt=\"Pure AI\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM.png\" style=\"object-position:76% 51%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"76% 51%\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM.png 4831w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-728x179.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-1024x251.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-768x188.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-1536x377.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-2048x502.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 4831px) 100vw, 4831px\" \/><div class=\"wp-block-cover__inner-container has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-cover-is-layout-52e20806 wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1c666923 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-container-core-column-is-layout-9053edae wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:0px;padding-top:0px;padding-bottom:0px\">\n<p class=\"has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-4 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:0.6rem\">FlashBlade\/\/EXA<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-5\" id=\"h-experience-the-world-s-most-powerful-data-storage-platform-for-ai\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:20px;font-size:clamp(1.352rem, 1.352rem + ((1vw - 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