O cenário de armazenamento para treinamento e inferência de IA é dominado pelo armazenamento escalável de arquivos e objetos de médio porte, que oferece suporte à arquitetura NVIDIA GPU Direct, KV Caches e STX para manter as GPUs processando dados de token. No entanto, vastos volumes de dados empresariais residem em arrays monolíticos de alta tecnologia da Dell PowerMax, Hitachi Vantara VSP One Block High End, IBM DS6000 e Lenovo InfiniBox – nenhum dos quais suporta STX e seus componentes associados.Entrevistamos David Chapa, estrategista-chefe de IA da Hitachi Vantara, para explorar essa lacuna.
Chapa afirmou que NVIDIA BlueField-4 STX marca uma evolução mais ampla da arquitetura de infraestrutura de IA. Os arrays empresariais tradicionais são construídos para o tratamento eficiente de solicitações de armazenamento, enquanto o STX muda a criação de valor na infraestrutura de IA. Arrays legados de alta tecnologia priorizam durabilidade, resiliência, desempenho, tempo de atividade e serviços de dados centralizados. Por outro lado, o STX incorpora mais inteligência nos fluxos de trabalho de processamento de dados, aproximando segurança, orquestração, localidade de dados, coordenação de memória e serviços de dados de GPUs e ambientes de tempo de execução de IA.
O foco principal não é se esses recursos devem ser executados nativamente em arrays de armazenamento, mas como implantá-los de maneira ideal em pipelines de dados de IA. A Hitachi Vantara não vê a atual incompatibilidade como uma limitação de seus arrays, mas como uma escolha arquitetônica natural em meio à evolução da infraestrutura de IA. Os arrays empresariais de ponta continuam vitais para fornecer serviços de dados confiáveis, incluindo resiliência, disponibilidade, desempenho, durabilidade e gerenciamento unificado.
À medida que os pipelines de dados de IA dependem cada vez mais de serviços acelerados por DPU, camadas de orquestração, cache e execução com reconhecimento de localidade, certas funções se aproximarão dos recursos de computação, enquanto os arrays empresariais continuarão focando em seu principal ponto forte: serviços de dados confiáveis.
Quando questionado se os arrays de ponta da Hitachi Vantara eventualmente se integrarão ao NVIDIA STX, Chapa observou que STX e CMX representam conquistas substanciais de engenharia. A discussão é menos sobre roteiros de produtos e mais sobre posicionamento arquitetônico para sistemas de IA em evolução.
A infraestrutura moderna de IA expõe restrições nunca consideradas nas arquiteturas empresariais tradicionais. O desafio atual não reside no armazenamento independente, na GPU ou no desempenho da rede, mas na sinergia de dados, memória, computação, segurança e orquestração à medida que as implantações de IA aumentam.
A STX consolida mais pipeline de dados de IA na pilha integrada da NVIDIA por meio de DPUs BlueField, redes e designs de referência que moldam a integração e diferenciação do fornecedor. O CMX tem como alvo específico a memória de contexto, caches KV e estados de inferência. A Hitachi Vantara não vê essas tecnologias como uma tentativa de contornar o armazenamento empresarial, mas como uma indústria dividida entre duas categorias de dados distintas: dados transitórios de tempo de execução para trabalhos de IA e dados corporativos persistentes e controlados que existem muito depois da conclusão das tarefas de IA.
Os dois tipos de dados carregam restrições operacionais diferentes. Os caches KV e os contextos de inferência têm vida curta e são sensíveis à latência, tornando-os mais adequados para execução perto de GPUs, níveis de memória ou tempo de execução de IA. Em comparação, os principais dados empresariais, os controlos de conformidade e os serviços de dados empresariais exigem uma infraestrutura robusta construída para utilização a longo prazo, governação, resiliência e operações empresariais em grande escala.
Para a Hitachi Vantara, habilitar o suporte STX em arrays de última geração é muito mais do que uma simples atualização de firmware. Envolve considerações fundamentais sobre localidade de dados, carga de memória, persistência de dados, limites de segurança, orquestração e posicionamento ideal de serviços de infraestrutura.
A prioridade é definir o posicionamento funcional à medida que a infraestrutura de IA amadurece, identificar pontos de diferenciação, determinar um escopo de integração razoável e alocar recursos de engenharia para maximizar o valor do cliente.
A NVIDIA resolveu com eficácia os principais gargalos na infraestrutura de IA, mas suas abordagens arquitetônicas não se adaptam a todos os clientes, cargas de trabalho ou estratégias de plataforma. A Hitachi Vantara distingue mudanças arquitetônicas duradouras de tendências de recursos de curto prazo, avalia a integração que traz valor tangível e direciona os esforços de desenvolvimento para oferecer os maiores benefícios aos usuários.
A Hitachi Vantara posiciona seus arrays empresariais de ponta fora da cadeia de entrega direta de dados para servidores GPU, considerando tal integração arquitetonicamente inadequada. Essas plataformas servem como sistemas de registro básicos otimizados para durabilidade, governança, resiliência e operações em escala empresarial, em vez de caches KV e contextos de inferência transitórios e críticos para latência.
Acreditamos que arrays empresariais de ponta, como o VSP One Block High End, adotarão ferramentas de IA, como agentes inteligentes internos, para agilizar o gerenciamento. À medida que a IA agente e a inferência convencional ganham força, as empresas exigirão acesso aos principais dados de registro para cargas de trabalho de IA. Em última análise, os pipelines de dados de IA serão expandidos para incorporar arrays empresariais de ponta como fontes de dados importantes.
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