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ISC 2026 で DDN は、AI および HPC データ プラットフォームのラインナップの拡大を発表し、GPU の使用率を高め、AI 推論を加速し、大規模な AI インフラストラクチャの展開を簡素化するための新しいハードウェア、ソフトウェア、統合機能を展開しました。
今回の新製品には、AI400X3M ストレージ アプライアンス、DDN の NVIDIA Dynamo 統合分散 KV キャッシュ アクセラレーション テクノロジの正式一般提供、および完全な AI データ プラットフォーム スタックのアップグレードされたセキュリティ、可観測性、インフラストラクチャ管理機能が含まれます。
これらの最適化により、データ前処理、モデル トレーニング、推論、検索拡張生成 (RAG)、論理推論、エージェント AI ワークロードなど、AI データ パイプライン全体にわたる主要なボトルネックが解決されます。 DDN は、消費電力と総導入コストを削減しながら、GPU の使用率を最大化することで、インフラストラクチャ全体の効率を高めることに重点を置いています。
DDN CEO 兼共同創設者の Alex Bouzari 氏は、現代の実稼働 AI インフラストラクチャはコンピューティング能力だけに依存することはできないと述べました。同氏は、エンタープライズ AI 導入には効率的なデータ オーケストレーション、堅牢なセキュリティ、包括的な運用の可視性が不可欠になっていると強調しました。 DDN の新しいアップデートは、GPU 効率を向上させ、推論コストを削減し、モデルの最初のトークンまでの待ち時間を短縮するように設計されています。
AI400X3M: AI と HPC のパフォーマンス密度の向上
DDN の主要な新製品ポートフォリオは、成熟した高性能 EXAScaler 並列ファイル システム上に構築された次世代ターンキー ストレージ アプライアンスである AI400X3M です。
AI400X3Mの全仕様
パフォーマンス
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シーケンシャル読み取りパフォーマンス: 最大 190 GB/秒
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シーケンシャル書き込みパフォーマンス: 最大 110 GB/秒
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ランダム読み取り IOPS: 8M
システムの特徴
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プラットフォーム: アクティブ/アクティブ ストレージ コントローラーを備えた、AI 用のターンキー EXAScaler 共有並列ファイル システム アプライアンス
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アプライアンスあたりのホスト ポート: 4x XDR/400GbE OSFP または 8x NDR200/200GbE QSFP112
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ドライブのサポート: 24× 2.5 インチ デュアル ポート ホットスワップ対応 PCIe G5 NVMe ドライブ
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容量オプション: 120/250/500TB、1PB/2PB の使用可能なストレージ
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標準ファームウェア機能: LUN マッピングとマスキング、インテリジェント書き込みストライピング、読み取り QoS 制御、データ整合性チェックと修正、マルチモード インターフェイス (CLI、GUI、Python API)、RELP サポート付きアウトバウンド syslog、電子メール/SNMP 状態変更アラート
安全性とコンプライアンス
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安全認証: IEC/EN/UL/CSA 62368-1、GB4943
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EMC 認証: EN 55032 クラス A、EN 55035、EN 61000-3-2/3-3、FCC パート 15 クラス A、VCCI クラス A、ICES-003 クラス A、GB/T9254 クラス A、BSMI クラス A
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環境コンプライアンス: RoHS、REACH、WEEE、ERP Lot9X
物理的属性
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フォームファクタ: 2U ラックマウント可能
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寸法: 高さ 3.43 インチ (87 mm)、幅 17.56 インチ (446 mm)、奥行き 33.7 インチ (856 mm) (ベゼルを除く)。全体の奥行き 35.2 インチ (895mm)
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レール範囲: 26.75 ～ 34.0 インチ (680 ～ 860mm)
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重量: 空の状態で 98 ポンド (44kg)。最大積載重量 49kg (108 ポンド)
電源と冷却
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入力電圧: 200 ～ 240V、50/60 Hz
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電源: IEC60320-C20 インレットを備えた 2 台のホットスワップ可能な冗長 PSU
動作環境
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温度範囲: 5°C ～ 30°C (41°F ～ 86°F)
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相対湿度: 8% ～ 80% (結露なきこと)
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高度: 3,117 フィート (950m) @ 30°C; 10,000 フィート (3,048m) @ 23°C
新しいプラットフォームは、前世代よりも最大 35% 高い読み取りパフォーマンスを実現し、最大スループットは 190 GB/秒です。最大 30PB の単一ラック拡張をサポートし、ハイブリッド フラッシュ HDD ストレージ アーキテクチャを採用して、パフォーマンス、容量、全体的なコストのバランスをとります。このアプライアンスは、AI トレーニング、推論、チェックポイント設定、および HPC シミュレーションのワークロードに合わせて調整されており、GPU 効率を制限するストレージのボトルネックを効果的に排除します。一般提供は 2026 年第 3 四半期の終わりに予定されています。
分散 KV キャッシュ アクセラレーションが一般提供開始
NVIDIA GTC 2026 でのテクノロジー プレビューに続き、ネイティブ NVIDIA Dynamo 統合を備えた DDN の分散 KV キャッシュ アクセラレーション アーキテクチャが完全 GA ステータスに達し、DDN Infinia オブジェクト ストレージと EXAScaler 並列ファイル システムの両方と互換性があります。
この分散アーキテクチャは、KV キャッシュ ストレージをローカル GPU メモリに制限するのではなく、KV キャッシュ データを DDN の高性能ストレージ プラットフォームにオフロードし、大規模な推論中の重大なメモリ ボトルネックを排除します。
このソリューションは、NVIDIA Dynamo、vLLM、およびその他の主流の推論フレームワークと互換性があり、複数の推論ノードにわたる共有分散 KV キャッシュ プーリングを可能にします。 LLM ワークロードに対して最大 55 倍高速な KV キャッシュ読み込み速度を実現し、GPU 使用率を大幅に向上させ、トークン生成を加速し、全体的な推論導入コストを削減します。これは、長いコンテキストの推論、RAG、推論モデル、および大規模なコンテキストに頻繁にアクセスする複雑なエージェント AI ワークフローに非常に適しています。
統合されたエンドツーエンド AI データ パイプライン
DDN は、推論ワークロード用の Infinia オブジェクト ストレージと、モデルのトレーニングとチェックポイント作成用の EXAScaler 並列ストレージを組み合わせた、統合 AI データ インフラストラクチャ戦略を開始しました。
Infinia は、推論シナリオに最適化された低レイテンシのメタデータ処理と高い同時パフォーマンスを提供し、EXAScaler は集中的なモデル トレーニングに超高スループットを提供します。統合されたアーキテクチャによりデータのサイロが排除され、AI ライフサイクル全体を通じて高い GPU 使用率が維持されます。
アップグレードされたセキュリティとインテリジェント インフラストラクチャ機能
DDN は、ベアメタル マルチテナント、KMIP ベースの暗号化とキー管理、VictoriaLogs を活用した運用可観測性、拡張されたマルチテナント API サポートなど、エンタープライズ グレードの機能強化を複数展開しました。
ストレージ最適化の面では、新しいインテリジェント ファイル ピニング機能と NAND アクセラレーション ホット プール機能により、頻繁にアクセスされるホット データを高速フラッシュ ストレージ上に保持し、コールド データを低コストの HDD に自動的に階層化することで、ストレージ効率を効果的に向上させ、フラッシュ容量への投資を削減します。
クラウドAI導入の継続的拡大
DDN はクラウド AI インフラストラクチャ エコシステムを拡大し続けています。これには、Google Cloud と共同開発した Managed Luster ソリューションや、EXAScaler を活用した Google Cloud Managed Luster に基づく Salesforce での本番環境のデプロイメントなどが含まれます。
Salesforce の導入により、モデル トレーニング速度が 1.5 倍高速になり、I/O レイテンシが 75% 低下し、トレーニング コストが 42% 削減され、大規模な AI ワークロードに対する DDN のストレージ最適化の価値が完全に検証されました。
この一連のアップデートにより、DDN は従来の並列ストレージを超えて AI データ オーケストレーション、推論アクセラレーション、フルスタック インフラストラクチャ管理をカバーする機能を拡張し、エンタープライズ、クラウド、研究、ソブリン AI シナリオ向けの大規模な GPU クラスターの導入を強化します。
北京乾興解放科技有限公司
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