A Dell afirma que as arquiteturas de armazenamento de IA de espaço de nomes único colidem com as realidades de gravidade de dados distribuídos da empresa, forçando as GPUs a parar de esperar por dados devido a limitações arquitetônicas não resolvidas.
No seu núcleo reside uma escolha fundamental: os dados devem viajar para a plataforma de computação, ou a plataforma deve ir para onde os dados residem?defende plataformas de dados de IA federadas em pilhas integradas de armazenamento centralizado em três posts de blog.
Em seu primeiro post, Hyde argumenta que conjuntos de dados maciços carregam gravidade de dados inerente que os bloqueia em seus locais originais: centros de dados centrais, sites de borda, regiões de conformidade soberana, ambientes SaaS,Armazéns de dadosChamado de regra mais simples da IA empresarial, sua tese afirma que os dados ficam onde chegam, e a maioria nunca será realocada.
Numerosos atritos de TI da empresa bloqueiam arquiteturas de dados unificadas limpas: regras regulatórias e de soberania, bloqueio de aplicações, propriedade de dados concorrentes, barreiras contratuais e de custos,Fragmentação dos dados de fusões e aquisições, arquivos de conformidade bloqueados, dados desconhecidos não catalogados e silos organizacionais internos.
Ele categoriza os dados em três formas distintas:
- Dados brutos (pesado): ficheiros, registos, imagens, vídeo, telemetria, tabelas reguladas.
- Metadados (camada descritiva): tags, linhagem, esquemas, classificações, marcadores de propriedade.
- Vetores (representação semântica): incorporações matemáticas geradas pela IA, conscientes da localidade e alinhadas à GPU. Eles transmitem significado contextual através de ambientes sem transportar dados brutos subjacentes.
Hyde observa que a IA não requer movimento de dados brutos, apenas metadados e vetores acessíveis.enquanto o vetor indexa o poder do raciocínio semântico do ambiente cruzado. Restringido, proprietário, latencia sensível pesado dados brutos permanece colocado, governado por suas equipes operacionais existentes.quer os dados brutos migram para endpoints de vetorização, ou os dados são incorporados localmente antes de os vetores mudarem para a infraestrutura adjacente à GPU.
Os dados empresariais inerentemente distribuídos dividem o projeto da camada de dados da IA em duas filosofias opostas:
- Estacas integradas de armazenamento (exemplificadas pelo VAST AI OS): Construídas em torno da centralização de grandes conjuntos de dados dentro de um espaço de nomes unificado controlado pelo fornecedor,acoplamento estreito de serviços de IA incorporados para operações simplificadasEste modelo assume que os dados migrarão para a plataforma para justificar a consolidação e funciona bem para implantações de IA em campo verde.
- Plataformas de dados de IA federadas (quadro da Dell): projetadas com base na premissa de que os dados da empresa permanecem permanentemente distribuídos, exigindo que a plataforma opere ao lado dos locais nativos dos dados.A plataforma de dados de IA da Dell combina PowerScale e ObjectScale com um plano de controle federado para acessar e processar dados em sistemas de arquivos, armazenamento de objetos, armazéns, ferramentas SaaS e nuvens públicas, sem cópias de dados centralizadas obrigatórias.governa os três de forma consistente., e aproveita metadados e vetores leves para fornecer valor enquanto os dados brutos pesados permanecem no lugar.
O segundo blogue de Hyde critica arquiteturas integradas de armazenamento como o VAST AI OS por ignorarem realidades de dados empresariais distribuídos.todo o processamento de IA é executado exclusivamente em dados ingeridos no seu espaço de nomes proprietárioOs fornecedores fornecem ferramentas de migração, consolidação de mercado como simplificador operacional,e UI unificadas que mascaram paisagens de dados fragmentados do mundo real durante demonstrações.
Arquiteturas que agrupam dados brutos, metadados e vetores em uma única categoria monolítica são padrão para o mandato falho da migração de dados em massa.Os quadros que diferenciam as três camadas deixam dados pesados regulamentados governados localmenteUm espaço de nomes unificado só funciona se os dados brutos forem o único ativo considerado;torna-se ineficaz quando os metadados e os vetores são reconhecidos como componentes centrais independentes.
A arquitetura federada da Dell opera com base em três princípios fundamentais:
- Os dados brutos permanecem na sua localização nativa sob as equipas de governança existentes
- Os metadados se replicam globalmente, concedendo a todas as cargas de trabalho da IA visibilidade completa dos ativos entre localizações
- Os vetores carregam contexto semântico em todo o ambiente, permitindo o raciocínio da IA sem realocação de dados brutos
O terceiro post de Hyde prova que o design federado da Dell supera a pilha integrada de armazenamento da VAST na alimentação de dados para GPUs.A Dell lançou testes lado a lado em outubro de 2025 em cargas de trabalho de descarga de cache vetorial KV usando o modelo Qwen3-32B, baseando-se em referências internas da Dell e divulgações públicas da VAST:
- PowerScale: 0,82s Tempo para o primeiro token (TTFT)
- ObjectScale: 0,86s TTFT
- VAST: 1,5s TTFT
- VLLM de base sem descarga do cache KV: 11,8 s TTFT
He states architectures built around GPU delivery—treating raw data as gravity-bound and portable semantic vectors as the transportable layer—amplify Dell’s performance edge with every inference request. Os desenhos dependentes da ingestão de dados brutos em um espaço de nomes proprietário sofrem atrasos estruturais inerentes.
O Hyde reconhece que o VAST publicou os resultados atualizados da descarga do cache KV.mais notavelmente os benchmarks de dezembro de 2025 com a Nvidia Dynamo e CoreWeave citando ~ 20x mais rápido TTFT versus recomputação e 90% maior eficiência da GPUNo entanto, estes testes utilizam cargas de trabalho e linhas de base distintas, sem que nenhum Qwen3-32B correspondente vença a cabeça a cabeça o valor VAST TTFT de 1,5s publicado.
Ele exorta as empresas que selecionam arquiteturas de dados direcionadas à GPU a colocarem uma pergunta crítica: "Qual a utilização da GPU que esta plataforma irá oferecer em cargas de trabalho de inferência realistas com descarga de cache KV,em relação a conjuntos de dados mistos, incluindo os regulamentados, fontes soberanas e de aplicações bloqueadas?
Esta consulta obriga os fornecedores a abordar compromissos estruturais fundamentais, explicar limitações de desempenho quando os dados não podem ser ingeridos em seus espaços de nomes, publicar TTFT reproduzível,Métricas da taxa de acerto de tokens por segundo e cache em modelos modernos de código aberto com metodologia completa, e honestamente responder a preocupação financeira fundamental: quanto tempo de inatividade da GPU esta arquitetura cria?
Comentários
Os conjuntos de dados vetorializados superam amplamente o tamanho dos dados brutos de origem.Incorporação de formatos de dimensão e armazenamento. Os conjuntos de dados de origem são divididos em blocos discretos (parágrafos, janelas de token fixas) pré-incorporados para precisão superior de recuperação. Um bloco de texto padrão de 250 ¢ 500 palavras equivale a aproximadamente 0.Texto em bruto de 5KB, com o seu vetor correspondente frequentemente 3×10x maior.
A questão chave não resolvida: onde a vetorização ocorre e os conjuntos de dados vetoriais de grande porte são realocados se gerados longe das GPUs?Equipes ou mudar dados brutos para a infraestrutura de incorporação ou mover conjuntos de vetores completos para computação AITemos marcado esta contradição para Jon Hyde para mais esclarecimentos.
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.
¢Utilizando a tecnologia para construir um mundo inteligente ¢O seu prestador de serviços de produtos TIC de confiança!
Por favor verifique seu email!
Portuguese
