À medida que a excitação da Nvidia GTC 2026 diminui, particularmente em torno do anúncio da sua extensão do cache CMX KV para SSDs RDMA conectados externamente, analisamos como este desenvolvimento pode afetar a WEKA..Surpreendentemente, a empresa vê a notícia como um desenvolvimento positivo.
Isto contrasta com as nossas expectativas iniciais. ambos os quais investiram fortemente no uso de SSDs locais dentro de servidores GPU,através do WEKA's Augmented Memory Grid e do Hammerspace's Tier 0 software'poderia ser ultrapassado ou marginalizado pelos concorrentes que suportam o novo padrão CMXAntes do lançamento do quadro CMX/STX, a WEKA e a Hammerspace tinham uma vantagem distinta: nenhum outro fornecedor podia igualar a sua velocidade de alimentação de dados para estes SSDs locais.A Comissão considera que o programa de trabalho deve ser desenvolvido de forma a permitir uma melhor integração da Comunidade no mercado interno..
Com a chegada da arquitetura de referência CMX/STX, inicialmente assumimos que a WEKA precisaria modificar seu software para direcionar dados para SSDs habilitados para CMX em vez dos SSDs locais em servidores GPU.Além disso,, outros parceiros de armazenamento da Nvidia têm agora acesso a este quadro, que nivelam o campo de jogo competitivo e lhes permite, como a Everpure e a VAST Data, diminuir a lacuna com a WEKA e a Hammerspace..
Valentin Bercovici, diretor de IA da WEKA, rejeitou a ideia de que a WEKA estaria em desvantagem.
A razão, ele explicou, é que os módulos de software NeuralMesh do cliente e do servidor da WEKA têm suportado os servidores Grace baseados em Arm da Nvidia desde a sua integração com os sistemas GB200 e GB300.Este suporte nativo elimina a necessidade de revisões de software para se adaptar ao novo padrão CMX.
Nos servidores Grace, a WEKA atinge 97% do desempenho CX-7 400GbE de taxa de linha sob cargas de trabalho de E/S mistas do mundo real.A empresa planeja demonstrar em breve um desempenho comparável com o CX-8/CX-9 800GbE em sistemas Vera, consolidando ainda mais as suas credenciais de desempenho.
As DPUs baseadas em Vera da Nvidia, BlueField-4 (BF-4), com aproximadamente o dobro da contagem de núcleos de seus antecessores, melhorarão o desempenho nas três categorias de módulos de contêineres dentro do NeuralMesh:
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Gerenciamento da profundidade da fila
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Computação de metadados e sincronização de bloqueio do NVMe Fabric
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Protocolo de interface (NFS, S3, SMB)
O AXON da WEKA é a implementação de seu software de sistema de arquivos NeuralMesh, implantado como microsserviços em contêineres nos servidores GPU da Nvidia.Esta arquitetura co-localizada, onde os serviços de armazenamento e computação são executados na mesma infraestrutura física, oferece baixa latência e alta eficiência mantendo os dados perto das cargas de trabalho da GPUBercovici explicou: Os sistemas baseados em CMX em novos iniciadores/clientes e alvos/servidores BF-4 não só serão compatíveis com a versão anterior do AXON nos GB300 de hoje,Mas também darão à NeuralMesh mais espaço para maximizar o desempenho da WEKA em cenários do mundo real., através de uma gama mais ampla de configurações Vera-Rubin (Kyber, Oberon, Ultra, HGX, MGX).
¢A importância desta evolução vai aumentar à medida que o roteamento e o agendamento do KV Cache em todo o cluster aumentem, juntamente com os futuros avanços da arquitetura do LLM, como o Hybrid DiT, o Mamba,e arquiteturas JEPA, bem como engramas de estilo DeepSeek 4 (camadas de memória condicional), que deverão ser lançados este ano, acrescentou.
Bercovici argumentou ainda: "Mesmo hoje, a pré-visualização do Claude Mythos, com seus 10 trilhões de parâmetros, acabará por revelar novos requisitos CMX.A flexibilidade do NeuralMesh sob carga em grande escala beneficiará laboratórios de ponta que estão empurrando os limites das demandas de memória da GPU.
E ele deixou cair uma revelação chave: Para simplificar CMX será uma das nossas ofertas de plataforma de hardware para a próxima versão do WEKApod.¢ Isto alinha-se com o foco recente da WEKA na evolução dos seus aparelhos WEKApod, que são configurações pré-validadas para implantar NeuralMesh em escala.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Diretora Global de Estratégia
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