Mentre l'entusiasmo per la Nvidia GTC 2026 si attenua—in particolare per l'annuncio della sua estensione CMX KV cache agli SSD RDMA connessi esternamente—abbiamo analizzato come questo sviluppo potrebbe influenzare WEKA. Sorprendentemente, l'azienda considera la notizia uno sviluppo positivo.
Ciò contrasta con le nostre aspettative iniziali. Avevamo previsto che fornitori come WEKA e Hammerspace—entrambi hanno investito molto nell'utilizzo di SSD locali all'interno dei server GPU, tramite WEKA’s Augmented Memory Grid e il software Tier 0 di Hammerspace—potrebbero essere superati o messi da parte da concorrenti che supportano il nuovo standard CMX. Prima del lancio del framework CMX/STX, WEKA e Hammerspace detenevano un vantaggio distinto: nessun altro fornitore poteva eguagliare la loro velocità nell'alimentare dati a questi SSD locali, poiché ciò avrebbe richiesto lo sviluppo di software specializzato.
Con l'arrivo dell'architettura di riferimento CMX/STX, inizialmente abbiamo ipotizzato che WEKA avrebbe dovuto modificare il proprio software per indirizzare i dati agli SSD abilitati CMX invece che agli SSD locali nei server GPU. Inoltre, altri partner di storage Nvidia ora hanno accesso a questo framework, che livella il campo di gioco competitivo e consente loro—come Everpure e VAST Data—di colmare il divario con WEKA e Hammerspace.
Valentin Bercovici, Chief AI Officer di WEKA, ha respinto l'idea che WEKA sarebbe stato in svantaggio. Ci ha detto: “WEKA non deve modificare il nostro software per STX/CMX.”
La ragione, ha spiegato, è che sia i moduli software client che server di WEKA NeuralMesh supportano i server basati su Arm di Nvidia fin dalla loro integrazione con i sistemi GB200 e GB300. Questo supporto nativo elimina la necessità di revisioni del software per adattarsi al nuovo standard CMX.
Sui server Grace, WEKA raggiunge il 97% delle prestazioni di linea CX-7 400GbE in carichi di lavoro I/O misti reali. L'azienda prevede di dimostrare presto prestazioni comparabili con CX-8/CX-9 800GbE sui sistemi Vera, consolidando ulteriormente le sue credenziali di prestazioni.
Le DPU BlueField-4 (BF-4) di Nvidia basate su Vera—che vantano circa il doppio del numero di core rispetto ai loro predecessori—miglioreranno le prestazioni nelle tre categorie di moduli container all'interno di NeuralMesh:
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“Drive” gestione della profondità della coda
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“Compute” metadati NVMe Fabric e sincronizzazione dei blocchi
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protocolli “Front-end” (NFS, S3, SMB)
L'AXON di WEKA è l'implementazione del suo software di filesystem NeuralMesh, distribuito come microservizi containerizzati sui server GPU di Nvidia. Questa architettura co-locata—dove i servizi di storage e di calcolo vengono eseguiti sulla stessa infrastruttura fisica—offre bassa latenza ed alta efficienza mantenendo i dati vicini ai carichi di lavoro GPU. Bercovici ha elaborato: “I sistemi basati su CMX sui nuovi initiator/client BF-4 e target/server non solo saranno retrocompatibili con AXON sugli attuali GB300, ma daranno anche a NeuralMesh più spazio per massimizzare le prestazioni di WEKA in scenari reali, su una gamma più ampia di configurazioni Vera-Rubin (Kyber, Oberon, Ultra, HGX, MGX).”
“Ciò acquisirà importanza man mano che il routing e la pianificazione della KV Cache a livello di cluster scaleranno insieme ai futuri avanzamenti architetturali LLM—come le architetture Hybrid DiT, Mamba e JEPA—così come gli engram in stile DeepSeek 4 (layer di memoria condizionale), che si prevede verranno lanciati quest'anno,” ha aggiunto.
Bercovici ha inoltre sostenuto: “Anche l'anteprima odierna di Claude Mythos, con i suoi 10 trilioni di parametri, scoprirà alla fine nuovi requisiti CMX. La flessibilità di NeuralMesh sotto carico su larga scala andrà a beneficio dei laboratori all'avanguardia che stanno spingendo i limiti delle richieste di memoria GPU.”
E ha rivelato un dettaglio chiave: “Per dirla in modo semplice—CMX sarà una delle nostre offerte di piattaforme hardware per la prossima versione di WEKApod.” Ciò è in linea con il recente focus di WEKA sull'evoluzione dei suoi appliance WEKApod, che sono configurazioni pre-validate per distribuire NeuralMesh su larga scala.
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