ハンブルクで開催されたISC 2026で発表されたDDNの新しいA1400X3Mストレージデバイスは,ラックあたり1,600万IOPSを供給し,NVIDIA Dynamo搭載のKV Cacheソフトウェアを統合して,ダブルパスAI加速を可能にします.更新はセキュリティも強化しています.AIの大規模展開のための可視性とインフラ効率性,摂取,準備,訓練,推論の共通データパイプラインのボトルネックをターゲットにRAGと代理AIのワークフロー.
DDNの共同創設者兼CEOであるAlex Bouzariは,現代のAIの成功は,コンピューティング能力ではなく,エンドツーエンドのデータ運用効率に依存することを強調した.推論コストを削減大規模なAI工場の全体的な経済性を向上させる.
A1400X3M ハードウェアアップグレード
A1400X2の後継機として,新しいA1400X3MはDDNのEXAScaler Lustreソフトウェアを実行している.2RU 24-SSDのシャーシは,Intel Ice Lake CPUからAMD ジェノワプロセッサ,PCIe Gen4からダブルスピードPCIe Gen5インターフェースへのアップグレード読み込み速度は190GBps,書き込み速度は110GBps,前世代よりも読み込み性能が35%向上した.フルラック展開では1,600万IOPSに達する.約400万 IOPS を表す.
NVIDIA ダイナモ統合KVキャッシュ加速
KVキャッシュは,冗長な再計算をなくし,パフォーマンスを向上させるため,推論中にLLMアクティベーションキーと値を保存します.NVIDIAのDynamo分布式推論フレームワークは,GPU KVキャッシュを4階層メモリ階層 (HBM) を介してNVMeストレージに拡張する.NVIDIA NVMe パートナーとして,NVIDIAは,NVIDIAのNVMeプラットフォームで,この機能は EXAScaler パラレルファイルシステムと Infinia オブジェクトストレージプラットフォームに統合されています.
DDNの2つのプラットフォームのAIインフラストラクチャは,異なるワークロードのニーズに対応しています.Infiniaは超低レイテンシーメタデータパフォーマンスと推論と復元タスクの高い並行性を提供します.EXAScaler は AI 訓練とチェックポイントの 速度を向上させる統合して AIデータワークフローを統合し サイロをなくし 高度のGPU利用率を維持し 最初のトークンの利用時間を加速します
拡張されたKVキャッシュフレームワークは主要な利点を提供します. 大規模推論のための分散された共有キャッシング,長期文脈AIタスクのための超低レイテンシーアクセス,代理AIのネイティブサポート,RAGと多段階推論のパイプラインディーナモとvLLMとの深い互換性,キャッシュの読み込み速度が55倍まで速く,GPU効率が高く,トークン毎の運用コストが低下します.
セキュリティと効率の向上
DDNは,生産AI環境のためのアップグレードされたエンタープライズグレードの機能を展開しました. セキュリティアップデートには,裸の金属マルチレンタリー,KMIP に準拠する暗号化鍵管理とVictoriaLogs を有効にした運用可視性効率の向上には,インテリジェントなファイルピニングとNAND加速ホットプールが含まれます.高価な全フラッシュメディアからコスト効率の良いHDDまで.
リアルワールドでの展開は性能向上を検証しています. SalesforceはGoogle Cloud Managed Lustre (EXAScalerによって動力される) を活用して 1.5倍高速なモデルトレーニングを達成しました.I/Oの遅延が75%減り,トレーニング費が42%削減A1400X3Mは2026年第3四半期の終わりまでに一般利用可能となり,完全なデータシートが公開されます.
北京・チアンシン・ジテング・テクノロジー株式会社
サンディ・ヤン/グローバル戦略ディレクター
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