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All'ISC 2026, DDN ha presentato una gamma ampliata delle sue piattaforme di dati AI e HPC, lanciando nuovi hardware, software e funzionalità integrate per migliorare l'utilizzo della GPU,accelerare l'inferenza dell'IA e semplificare la distribuzione su larga scala dell'infrastruttura dell'AI.
I nuovi lanci coprono l'apparecchio di archiviazione AI400X3M, la disponibilità ufficiale generale della tecnologia di accelerazione KV Cache distribuita integrata NVIDIA Dynamo, nonché la sicurezza aggiornata,funzioni di osservabilità e gestione dell'infrastruttura per la piattaforma di dati IA completa.
Queste ottimizzazioni risolvono i colli di bottiglia principali in tutta l'intera pipeline dei dati dell'IA, inclusi preelaborazione dei dati, formazione del modello, inferenza, generazione aumentata di recupero (RAG),ragionamento logico e carichi di lavoro di IA agentica. DDN si concentra sull'aumento dell'efficienza complessiva dell'infrastruttura massimizzando l'utilizzo della GPU riducendo al contempo il consumo di energia e i costi totali di implementazione.
Il CEO e co-fondatore di DDN, Alex Bouzari, ha osservato che la moderna infrastruttura di produzione di IA non può basarsi esclusivamente sulla potenza di calcolo.una solida sicurezza e una visibilità operativa completa sono diventate indispensabili per la distribuzione dell'IA aziendaleI nuovi aggiornamenti di.DDN sono progettati per migliorare l'efficienza della GPU, ridurre i costi di inferenza e ridurre la latenza del tempo di primo token del modello.
AI400X3M: elevare la densità di prestazioni di AI e HPC
Il nuovo portafoglio di prodotti leader di DDN è l'AI400X3M, un apparecchio di archiviazione chiavi in mano di nuova generazione basato sul maturo sistema di file paralleli EXAScaler ad alte prestazioni.
AI400X3M Specifiche complete
Prestazioni
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Performance di lettura sequenziale: fino a 190 GB/s
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Performance di scrittura sequenziale: fino a 110 GB/s
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Indicatore di velocità
Caratteristiche del sistema
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Piattaforma: chiavi in mano EXAScaler apparecchio di file system parallelo condiviso per IA, dotato di controller di archiviazione attivo-attivo
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Porte host per apparecchio: 4× XDR/400GbE OSFP o 8× NDR200/200GbE QSFP112
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Supporto per l'unità: unità PCIe G5 NVMe a doppia porta interscambiabili a caldo da 24 × 2,5 pollici
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Opzioni di capacità: 120/250/500TB, 1PB/2PB di spazio utile di archiviazione
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Caratteristiche del firmware standard: mappatura e mascheramento LUN, striping di scrittura intelligente, controllo QoS di lettura, controllo e correzione dell'integrità dei dati, interfaccia multi-mode (CLI, GUI, Python API),Syslog in uscita con supporto RELP, avvisi di modifica dello stato via email/SNMP
Sicurezza e conformità
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Certificazioni di sicurezza: IEC/EN/UL/CSA 62368-1, GB4943
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Certificazioni EMC: EN 55032 classe A, EN 55035, EN 61000-3-2/3-3, FCC parte 15 classe A, VCCI classe A, ICES-003 classe A, GB/T9254 classe A, BSMI classe A
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Conformità ambientale: RoHS, REACH, RAEE, ERP Lot9X
Attributi fisici
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Fattore di forma: 2U montabile su rack
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Dimensioni: 3,43 pollici (87 mm) di altezza, 17,56 pollici (446 mm) di larghezza, 33,7 pollici (856 mm) di profondità (senza lunetta); 35,2 pollici (895 mm) di profondità complessiva
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Distanza di rotaia: 26,75 ∼ 34,0 pollici (680 ∼ 860 mm)
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Peso: 44 kg vuoto; 49 kg carico massimo
Energia e raffreddamento
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Tensione di ingresso: 200 ̊240V, 50/60 Hz
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Fornitura di alimentazione: 2 unità di alimentazione elettrica ridondanti intercambiabili a caldo con ingresso IEC60320-C20
Ambiente operativo
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Intervallo di temperatura: da 5°C a 30°C
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Umidità relativa: 8%~80% (non condensante)
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Altitudine: 950 m @ 30°C; 3048 m @ 23°C
La nuova piattaforma offre prestazioni di lettura fino al 35% superiori rispetto alla generazione precedente con un throughput massimo di 190 GB/s.Supporta la scalabilità a rack singolo fino a 30PB e adotta un'architettura di archiviazione flash-HDD ibrida per bilanciare le prestazioni, capacità e costo complessivo. Sviluppato per la formazione dell'IA, l'inferenza, il checkpointing e i carichi di lavoro di simulazione HPC, l'apparecchio elimina efficacemente i colli di bottiglia dello storage che limitano l'efficienza della GPU.Disponibilità generale prevista per la fine del terzo trimestre 2026.
Accelerazione della cache KV distribuita ora generalmente disponibile
Dopo la sua anteprima tecnologica al NVIDIA GTC 2026, l'architettura di accelerazione KV Cache distribuita di DDN ′ con integrazione nativa NVIDIA Dynamo ha raggiunto lo stato di GA completo,compatibile sia con il sistema di archiviazione di oggetti DDN Infinia che con il sistema di file parallelo EXAScaler.
Invece di limitare lo storage KV cache alla memoria GPU locale, questa architettura distribuita scarica i dati KV cache alla piattaforma di storage ad alte prestazioni di DDN,eliminare i colli di bottiglia della memoria critica durante l'inferenza su larga scala.
Compatibile con NVIDIA Dynamo, vLLM e altri frameworks di inferenza mainstream, la soluzione consente la messa in pool della cache KV distribuita condivisa su più nodi di inferenza.Fornisce velocità di caricamento della cache KV fino a 55 volte più veloce per i carichi di lavoro LLM, migliorando significativamente l'utilizzo della GPU, accelerando la generazione di token e riducendo i costi complessivi di implementazione di inferenze.modelli di ragionamento e flussi di lavoro complessi di IA agentica con frequente accesso a grandi contesti.
Pipeline di dati di intelligenza artificiale unificata end-to-end
DDN ha lanciato una strategia unificata di infrastrutture di dati AI, combinando lo storage di oggetti Infinia per i carichi di lavoro di inferenza e lo storage parallelo EXAScaler per la formazione dei modelli e il controllo.
Infinia fornisce un'elaborazione dei metadati a bassa latenza e elevate prestazioni simultanee ottimizzate per scenari di inferenza, mentre EXAScaler offre un throughput ultra elevato per un addestramento intensivo del modello.L'architettura integrata elimina i silos dei dati e mantiene un'elevata utilizzazione della GPU durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
Caratteristiche di sicurezza e infrastrutture intelligenti migliorate
DDN ha implementato molteplici miglioramenti di livello enterprise, tra cui bare-metal multi-tenancy, crittografia basata su KMIP e gestione delle chiavi, osservabilità operativa basata su VictoriaLogs,e supporto API multi-tenant ampliato.
Per quanto riguarda l'ottimizzazione dello storage,nuove funzionalità di collegamento intelligente dei file e Hot Pools NAND-accelerated mantengono caldi i dati frequentemente accessibili su memoria flash ad alta velocità e trasferiscono automaticamente i dati a freddo su HDD a basso costo, migliorando efficacemente l'efficienza dello storage e riducendo gli investimenti in capacità flash.
Espansione continua dell'implementazione dell'IA nel cloud
DDN continua ad espandere il suo ecosistema di infrastrutture di IA cloud,comprese le soluzioni Managed Lustre co-sviluppate con Google Cloud e una distribuzione di produzione presso Salesforce basata su Google Cloud Managed Lustre basata su EXAScaler.
La distribuzione di Salesforce raggiunge una velocità di formazione del modello 1,5 volte più veloce, una latenza di I/O inferiore del 75% e costi di formazione ridotti del 42%.convalidare pienamente il valore dell'ottimizzazione dello storage di DDN per carichi di lavoro di IA su larga scala.
Con questa serie di aggiornamenti, DDN sta espandendo le sue capacità oltre il tradizionale storage parallelo per coprire l'orchestrazione dei dati AI, l'accelerazione di inferenza e la gestione dell'infrastruttura full-stack,abilitare le implementazioni di cluster GPU su larga scala per le imprese, cloud, ricerca e scenari di IA sovrana.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, direttore della strategia globale
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
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