Presentato all'ISC 2026 di Amburgo, il nuovo dispositivo di storage A1400X3M di DDN offre 160 milioni di IOPS per rack e integra il software KV Cache basato su NVIDIA Dynamo per consentire l'accelerazione AI a doppio percorso. L’aggiornamento apporta inoltre maggiore sicurezza, osservabilità ed efficienza dell’infrastruttura per implementazioni di intelligenza artificiale su larga scala, affrontando i colli di bottiglia comuni della pipeline di dati nei flussi di lavoro di acquisizione, preparazione, formazione, inferenza, RAG e intelligenza artificiale con agenti.

Il cofondatore e CEO di DDN, Alex Bouzari, ha sottolineato che il successo dell'intelligenza artificiale moderna dipende dall'efficienza operativa dei dati end-to-end piuttosto che dalla semplice potenza di calcolo. Le ultime innovazioni di DDN massimizzano l'utilizzo della GPU, riducono i costi di inferenza, accelerano la generazione di token e migliorano l'economia complessiva per le fabbriche di intelligenza artificiale su larga scala.
Aggiornamento hardware A1400X3M
Come successore dell'A1400X2, il nuovo A1400X3M esegue il software EXAScaler Lustre di DDN. Il suo chassis 2RU 24-SSD si aggiorna dalle CPU Intel Ice Lake ai processori AMD Genoa e dalle interfacce PCIe Gen4 a PCIe Gen5 a doppia velocità. Fornisce un throughput di lettura fino a 190 GBps e scritture sequenziali di 110 GBps, segnando un miglioramento delle prestazioni di lettura del 35% rispetto alla generazione precedente. Un'implementazione su rack completo raggiunge 160 milioni di IOPS, pari a circa 4 milioni di IOPS per chassis.
Accelerazione della cache KV integrata con NVIDIA Dynamo
La cache KV memorizza le chiavi e i valori di attivazione LLM durante l'inferenza per eliminare il ricalcolo ridondante e migliorare le prestazioni. Il framework di inferenza distribuita Dynamo di NVIDIA estende la cache KV della GPU allo storage NVMe tramite una gerarchia di memoria a quattro livelli (HBM, DRAM, SSD locale, NVMe esterno), trasformando la cache residente nello storage in una memoria di contesto persistente e indirizzabile. In qualità di partner qualificato NVIDIA NVMe, DDN integra questa funzionalità nel suo file system parallelo EXAScaler e nelle piattaforme di storage di oggetti Infinia.
L'infrastruttura AI a doppia piattaforma di DDN soddisfa esigenze specifiche di carico di lavoro: Infinia offre prestazioni di metadati a bassissima latenza e elevata concorrenza per attività di inferenza e recupero, mentre EXAScaler fornisce velocità di file system parallele leader per l'addestramento e il checkpoint dell'IA. Insieme, unificano i flussi di lavoro dei dati AI end-to-end, eliminano i silos, sostengono un elevato utilizzo della GPU e accelerano il time-to-first-token.
Il framework KV Cache ottimizzato offre vantaggi chiave: caching condiviso distribuito per inferenza su larga scala, accesso a latenza estremamente bassa per attività AI a lungo contesto, supporto nativo per AI agentic, RAG e pipeline di ragionamento multi-step, profonda compatibilità con Dynamo e vLLM, caricamento della cache fino a 55 volte più veloce, maggiore efficienza della GPU e costi operativi per token ridotti.
Miglioramenti in termini di sicurezza ed efficienza
DDN ha implementato funzionalità aggiornate di livello aziendale per gli ambienti IA di produzione. Gli aggiornamenti di sicurezza includono multi-tenancy bare metal, gestione delle chiavi di crittografia conformi a KMIP e visibilità operativa abilitata da VictoriaLogs, insieme a CSI multi-tenant e API standard. I miglioramenti in termini di efficienza riguardano il pinning intelligente dei file e gli hot pool con accelerazione NAND, che suddividono i dati da costosi supporti all-flash a HDD convenienti.
Le implementazioni nel mondo reale confermano i miglioramenti in termini di prestazioni: Salesforce ha sfruttato Google Cloud Managed Lustre (con tecnologia EXAScaler) per ottenere un addestramento del modello 1,5 volte più veloce, una latenza I/O inferiore del 75% e spese di formazione ridotte del 42%. L’A1400X3M raggiungerà la disponibilità generale entro la fine del terzo trimestre del 2026, con le schede tecniche complete accessibili al pubblico.
Pechino Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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