Japanese
GTC 2026において,VDURAは,AI環境におけるGPU利用率とストレージ効率を向上させるために設計されたデータプラットフォームの主要なアップデートを展示した.発表には,3つの主要なハイライトがあります:リモート・ダイレクト・メモリー・アクセス (RDMA) の一般的利用可能性,その革新的なコンテキスト・アウェア・ティアリング技術のプレビューと,AMD EPYC トゥリノ CPU と NVIDIA ConnectX-7 ネットワークコンポーネントに構築された検証されたインフラストラクチャの構成.
GPUクラスターとストレージシステムとの間のデータ移動のボトルネックを取り除くように設計されていますストレージ層のデータ配置を最適化し,大規模なAI訓練と推論作業をより良くサポートする.
RDMAはGPU-Direct データ パスを有効にする
VDURAは,RDMAサポートをデータプラットフォーム全体に統合し,GPUサーバーがCPUの関与なしにネットワーク上でストレージに直接アクセスできるようにしました.この突破により,GPUからストレージへのデータ転送は,従来のカーネルとCPU介助経路を回避できます.AIのトレーニングと推論作業がスケールで要求する低レイテンシーで高レイテンシーデータパスを提供します.
VDURA グローバル名前空間
RDMA実装は,同社の独自のデータ移動層であるVDURA DirectFlowと緊密に統合されており,すべてのGPUサーバートラフィックがRDMAを利用することを保証します.データ経路のCPUオーバーヘッドを排除することでこのアプローチは,分散されたAIクラスターにおけるパイプラインの遅延を最小限に抑えながら,より高いGPU利用率を維持する.,大規模な人工知能の導入の主要な優先事項です
文脈認識のレベル化目標 データ配置効率
VDURAは,2026年後半に一般公開予定のコンテキスト・アウェアネス・タイアリング機能の第一段階についても詳細に説明しています.この技術は,インテリジェント,リアルタイムワークロードの動作とアクセスパターンに基づいて,ストレージ層にデータを自動的に配置し,データを最も必要とされる場所に正確に保持するために,静的なポリシーを超えて移動します..
初期段階では,DirectFlowバッファをローカル NVMe SSD に拡張し,頻繁にアクセスされる"ホット"データがコンピューティングリソースに近い場所に居住することを可能にします.これは,アクティブなデータに対して共有されたまたはネットワークに接続されたストレージへの依存を軽減します重要なワークロードに対する応答時間を改善し,パフォーマンスをさらに最適化します.
さらに,プラットフォームは,持続的なストレージに持続性重要な推論データのみを選択的に保持するKVCache書き戻し制御を導入しています.これは,生産AI推論パイプラインに要求される持続性保証を維持しながら,不要なI/O活動を最小限に抑える効率と信頼性のバランスをとります
VDURAはまた,DRAMとローカルSSDを網羅する統一コンテキストキャッシュ層化フレームワークを展開している.このフレームワークは,LMCacheクラスの性能に匹敵する高速読み書きアクセスを可能にします.長文脈LLM推論やリクエスト強化生成 (RAG) などの用例に適している.
VDURAは,コンテキスト認識層化の将来の段階は,アプリケーション認識データ配置,ノード間でのキャッシュコアレンスの強化,そして,NVIDIA BlueField-4 DPU のような新興インフラストラクチャコンポーネントのサポートは,AI ワークロードが進化するにつれてプラットフォームの能力をさらに拡大します..
これらのソフトウェアの強化を補完して,同社はAMD EPYC トゥリノプロセッサとNVIDIA ConnectX-7ネットワークアダプタをペアする最適化されたプラットフォーム構成を導入した.これらの構成は,RDMA対応データ経路を補完するために設計されています.GPUクラスターとストレージシステム間の高速通信と低レイテンシー通信をサポートし,GPUネイティブAIインフラストラクチャの新たな基準を設定する.
フルスタック AI データパイプライン フォーカス
VDURAのCEOのKen Claffey氏は,パフォーマンスに妥協することなく,メモリから長期ストレージまで,データ階層全体をカバーするAIストレージプラットフォームを提供することに,同社の焦点を強調した.RDMAを直接利用すると強調しました組織がより大きなAIモデルをサポートし,より多くの推論要求を処理するのを助ける, ストレージ層の間でデータを知的に位置付け,生産レベルの信頼性要件を満たしながら AIインフラストラクチャをスケールする.
この組み合わせのアプローチは,より大きなモデルサイズをサポートし,推論のスループットを増加させ,生産におけるAI導入に必要な信頼性とコンプライアンス基準を維持しながら,インフラ全体の効率性を向上させる.
利用可能性
RDMAサポートは,現在,VDURA V5000およびV7000プラットフォームで一般に利用可能であり,即座に導入可能である.コンテキスト認識層化第1段階は,2026年後半に一般利用可能になる予定である.初期アクセスのプログラムが現在進行中で,特定の顧客が完全なリリース前に技術をテストし最適化するために.
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