Portuguese
Durante o GTC 2026, a VDURA apresentou as principais atualizações de sua Plataforma de Dados, projetada para melhorar a utilização da GPU e a eficiência de armazenamento em ambientes de IA.Disponibilidade geral do acesso remoto direto à memória (RDMA), uma prévia de sua inovadora tecnologia Context-Aware Tiering e configurações de infraestrutura validadas construídas em torno de CPUs AMD EPYC Turin e componentes de rede NVIDIA ConnectX-7.
Estas atualizações são projetadas para eliminar gargalos de movimento de dados entre clusters GPU e sistemas de armazenamento,Ao mesmo tempo que otimizam a colocação de dados entre os níveis de armazenamento para apoiar melhor a formação em IA em larga escala e as cargas de trabalho de inferência, abordando pontos críticos de dificuldade na infraestrutura moderna de IA..
RDMA habilita caminhos de dados diretos da GPU
A VDURA integrou o suporte RDMA em toda a sua Plataforma de Dados, permitindo que os servidores GPU acessem o armazenamento diretamente através da rede sem o envolvimento da CPU.Este avanço permite que as transferências de dados da GPU para o armazenamento ignorem os caminhos tradicionais do kernel e da CPU, reduzindo significativamente a latência e aumentando a produtividade, fornecendo o caminho de dados de baixa latência e alta produtividade que o treinamento de IA e as cargas de trabalho de inferência exigem em escala.
VDURA Global Namespace
A implementação do RDMA está estreitamente integrada com o VDURA DirectFlow, a camada proprietária de movimento de dados da empresa, garantindo que todo o tráfego do servidor da GPU aproveite o RDMA.Eliminando CPU overhead no caminho de dados, os recursos de computação permanecem totalmente dedicados ao treinamento do modelo central e às tarefas de inferência.,uma prioridade fundamental para a implantação de IA em larga escala.
Contextualização dos objetivos de colocação de níveis Eficiência da colocação de dados
A VDURA também detalhou a primeira fase de sua capacidade de Tiering Context-Aware, programada para lançamento geral no final de 2026.colocação automatizada de dados entre níveis de armazenamento com base no comportamento da carga de trabalho e nos padrões de acesso em tempo real, para garantir que os dados se encontrem exatamente onde são mais necessários.
A fase inicial estende o buffer DirectFlow para SSDs NVMe locais, permitindo que os dados frequentemente acessados residam mais perto dos recursos de computação.Isso reduz a dependência de armazenamento compartilhado ou ligado à rede para dados ativos, melhorando os tempos de resposta para cargas de trabalho críticas e otimizando ainda mais o desempenho.
Além disso, a plataforma introduz controles de gravação do KVCache, que persistem seletivamente apenas dados de inferência críticos de persistência para armazenamento duradouro.Isso minimiza a atividade de E / S desnecessária, mantendo as garantias de persistência exigidas pelos tubos de inferência de produção de IA, encontrando um equilíbrio entre eficiência e fiabilidade.
A VDURA também está lançando uma estrutura unificada de Cache Context Tiering que abrange DRAM e SSD local.tornando-o adequado para casos de utilização como a inferência LLM de longo contexto e a geração aumentada de recuperação (RAG).
A VDURA observou que as futuras fases do Context-Aware Tiering se expandirão para a colocação de dados conscientes de aplicativos, melhorando a coerência do cache entre os nós,e suporte para componentes de infraestrutura emergentes como NVIDIA BlueField-4 DPUs estendendo ainda mais as capacidades da plataforma à medida que as cargas de trabalho da IA evoluem.
Complementando esses aprimoramentos de software, a empresa introduziu configurações de plataforma otimizadas que emparelham processadores AMD EPYC Turin com adaptadores de rede NVIDIA ConnectX-7.Estas configurações são projetadas para complementar os caminhos de dados habilitados para RDMA, que suporta uma comunicação de alta produtividade e baixa latência entre clusters de GPU e sistemas de armazenamento, estabelecendo uma nova referência para a infraestrutura de IA nativa da GPU.
Foco no pipeline de dados de IA de pilha completa
O CEO da VDURA, Ken Claffey, enfatizou o foco da empresa em fornecer uma plataforma de armazenamento de IA que abrange toda a hierarquia de dados, desde a memória até o armazenamento de longo prazo, sem comprometer o desempenho.Ele destacou que a plataforma utiliza RDMA para, Acesso de dados sem CPU e Contextualizado Tiering para posicionar de forma inteligente os dados através de níveis de armazenamento inovações que ajudam as organizações a suportar modelos de IA maiores, lidar com mais solicitações de inferência,e dimensionar a infraestrutura de IA, cumprindo simultaneamente os requisitos de fiabilidade de nível de produção.
Esta abordagem combinada foi especificamente concebida para suportar modelos de tamanhos maiores, aumentar o débito de inferência,e melhorar a eficiência geral da infraestrutura, mantendo simultaneamente os padrões de fiabilidade e conformidade essenciais para a implantação de IA em produção.
Disponibilidade
O suporte RDMA está agora geralmente disponível nas plataformas VDURA V5000 e V7000, pronto para implantação imediata.com programas de acesso antecipado atualmente em andamento para clientes selecionados para testar e otimizar a tecnologia antes de seu lançamento completo.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Diretora Global de Estratégia
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-mail: yangyd@qianxingdata.com
Site: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Foco em Negócios:
Distribuição de produtos TIC/Integração de sistemas e serviços/Soluções de infraestrutura
Com mais de 20 anos de experiência em distribuição de TI, fazemos parcerias com as principais marcas globais para fornecer produtos confiáveis e serviços profissionais.
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