WEKA ha lanciato il sistema all-flash WEKAPod su scala exabyte, ottimizzato per il suo software NeuralMesh di sesta generazione. La nuova piattaforma offre un enorme throughput di dati per alimentare carichi di lavoro di addestramento e inferenza AI di livello di produzione. Posiziona WEKA al fianco di fornitori di storage AI premium, tra cui DDN, Everpure, NetApp e VAST Data, vantando una densità leader del settore di 1,1 exabyte di capacità effettiva all'interno di un singolo rack da 56 RU.
NeuralMesh v6 integra multi-tenancy nativa hyperscale, uno stack unificato di file e oggetti S3 basato su NVMe, mobilità intelligente dei dati con replica e caching remoto, riduzione dati sempre attiva con prestazioni garantite, flussi di lavoro nativi Kubernetes e osservabilità unificata. Su hardware Oracle Cloud Infrastructure (OCI) H100, la sua Augmented Memory Grid offre un throughput di token 10 volte superiore, 10 volte più utenti concorrenti e un output di token per GPU 7 volte superiore rispetto a NVIDIA CMX in produzione. Per le implementazioni CoreWeave, aumenta il throughput di token per GPU di 4,2 volte e riduce la latenza TTFT fino a 6 volte rispetto a CMX.
Liran Zvibel, co-fondatore e CEO di WEKA, ha commentato nel luglio 2026: "L'infrastruttura AI legacy costruita per carichi di lavoro tradizionali non può supportare le moderne operazioni dell'era dell'inferenza. La redditività dell'AI odierna dipende dall'efficienza dello spazio rack, dal consumo energetico, dalla stabilità della catena di approvvigionamento e dalla densità operativa."
"WEKAPod è stato progettato appositamente per adattarsi a questi vincoli. Progettato esclusivamente per il computing dell'era dell'inferenza con una catena di approvvigionamento autocontrollata, offre vantaggi di costo iniziali e un TCO superiore per le esigenze di infrastruttura AI full-stack, stabilendo un nuovo punto di riferimento per la valutazione di infrastrutture AI di produzione su larga scala."
Il WEKAPod è un appliance di storage dedicato che alimenta i cluster GPU come i SuperPOD NVIDIA, integrando hardware preconfigurato e il software della piattaforma dati di WEKA. Lanciata per la prima volta alla fine del 2025 con i modelli PCIe Gen4 Prime e Gen5 Nitro dotati di SSD tierizzati AlloyFlash, la linea aggiornata di terza generazione aggiunge i modelli Nitro, Prime e i nuovi Prime Max basati su 2RU, personalizzati per l'inferenza AI di produzione.
Prime Max è il modello di WEKA con la più alta capacità, che supera 1 EB per rack. Prime offre un equilibrio tra prezzo e prestazioni tramite quattro server rack da 2U con 70 unità NVMe miste QLC/TLC gestite da AlloyFlash. Nitro è rivolto a fabbriche AI ad alte prestazioni e ambienti GPU-as-a-service con centinaia o migliaia di GPU attive.
Il WEKAPod di terza generazione è il primo sistema single-rack del settore a superare la capacità effettiva su scala exabyte. Contiene 441,5 PB di storage NVMe grezzo per fornire 1,1 EB di capacità effettiva tramite la riduzione dati NeuralMesh, insieme a un throughput di 10,2 TB/s per rack e 210 milioni di IOPS a livello di rack.
Il suo stack hardware aggiornato include un fabric interno PCIe Gen6, interconnessioni di unità basate su cavi senza backplane, SuperNIC NVIDIA ConnectX con connettività Ethernet Spectrum-X e gestione termica definita dal software. La piattaforma minimizza l'impronta del data center, ottimizza l'utilizzo dello spazio rack e migliora l'efficienza dei token per watt senza compromettere il throughput o le prestazioni del carico di lavoro. WEKA afferma che supera le soluzioni concorrenti del 267% in densità di capacità effettiva e del 114% in densità di throughput per unità rack.
Gestendo direttamente l'approvvigionamento dei componenti senza dipendere dai canali OEM, WEKA fornisce ai provider di cloud AI e alle imprese prezzi stabili e tempi di consegna prevedibili per implementazioni di infrastrutture su larga scala. Tutte le unità WEKAPod vengono spedite preconfigurate e pre-validate con le funzionalità complete di NeuralMesh v6, inclusa la Augmented Memory Grid, eliminando la necessità di team di storage dedicati in loco.
NeuralMesh v6, il file system parallelo di WEKA, sfrutta la Augmented Memory Grid per estendere la memoria GPU per i carichi di lavoro di inferenza. Esternalizza lo storage come cache KV a bassa latenza (livello microsecondi) con larghezza di banda multi-TB/s, fornendo uno spazio di indirizzamento esteso su scala petabyte per i modelli AI.
Le principali funzionalità di NeuralMesh 6 includono:
Cluster Componibili: Offre isolamento hardware completo con CPU, memoria e storage dedicati per gli anchor tenant, garantendo l'allocazione delle risorse, la rigorosa separazione dei carichi di lavoro e prestazioni costanti sotto carichi pesanti.
Multi-Tenancy Virtuale: Offre isolamento di livello VPC tramite Virtualized RDMA Data Fabric (VRDF), supportando VLAN private, spazi IP sovrapposti, QoS per tenant, crittografia KMS indipendente e autenticazione LDAP/AD. Si scala a oltre 1.000 tenant logici isolati per cluster con provisioning di nuovi tenant in meno di 30 minuti.
Le unità NVMe fisiche condivise tra più cluster NeuralMesh massimizzano il parallelismo dei dispositivi per l'inferenza multi-tenant. Un singolo cluster hardware che supporta 50 Cluster Componibili può ospitare fino a 50.000 tenant logici isolati. Unifica l'accesso ai file S3 e POSIX sotto un unico namespace, abilitando trasferimenti dati S3-over-RDMA a copia zero direttamente nella memoria GPU con 2.000-5.000 connessioni nodo concorrenti, circa cinque volte la concorrenza S3 convenzionale.
La sua tecnologia AlloyFlash unifica in modo trasparente flash NVMe QLC conveniente e TLC ad alte prestazioni in un unico cluster, instradando i carichi di lavoro sensibili alla latenza verso TLC e le attività di capacità di massa verso QLC con un costo per TB inferiore del 30-40%.
La riduzione dati sempre attiva combina fingerprinting, hashing di similarità, deduplicazione e compressione con un overhead di scrittura inferiore al 5%, offrendo fino a 6 volte di risparmio di capacità per i dati di addestramento AI. WEKA fornisce garanzie contrattuali sia per i rapporti di riduzione che per l'impatto sulle prestazioni, con analisi dei carichi di lavoro pre-vendita per prevedere l'efficienza nel mondo reale.
Tutti i processi di riduzione dati vengono eseguiti al di fuori del percorso di scrittura critico tramite compressione di similarità in background e deduplicazione cross-filesystem, abilitando scritture a velocità NVMe native indipendentemente dall'utilizzo della capacità o dal carico in background. Ciò evita il degrado delle prestazioni di scrittura comune alle architetture di riduzione inline durante l'addestramento AI con checkpoint intensivi, rispecchiando il design della zona di atterraggio senza deduplicazione di ExaGrid per prestazioni costanti.
NeuralMesh v6 supporta funzionalità complete di federazione e namespace globale. La sua replica asincrona abilita la mobilità dei dati AI, il cloudbursting e la collaborazione multi-sito, con replica prioritaria dei metadati per la navigazione istantanea dell'ambiente di destinazione e l'idratazione dei dati su richiesta. Ciò riduce il consumo di larghezza di banda WAN tramite dati compressi replicati.
Un operatore Kubernetes dedicato automatizza il deployment del cluster e la gestione del ciclo di vita per cloud AI e laboratori di ricerca basati su Kubernetes. La piattaforma di osservazione unificata basata su SaaS offre dashboard multi-cluster, diagnostica a livello di client, avvisi intelligenti configurabili e routing integrato a Slack, PagerDuty o e-mail con collegamenti diretti alla dashboard.
Ajay Singh, Chief Product Officer di WEKA, ha dichiarato: "Gli operatori AI di produzione odierni si affidano a stack di terze parti disconnessi e retrofittati con livelli file/oggetto isolati, spostamento manuale dei dati e multi-tenancy aggiunta. NeuralMesh 6 risolve questi problemi con una piattaforma unificata che converge storage file ad alte prestazioni e storage oggetti ad alta capacità su hardware condiviso, con multi-tenancy nativa, mobilità intelligente dei dati ed efficienza dei dati integrata. È progettato appositamente per i carichi di lavoro di inferenza di produzione, non retrofittato per essi."
NeuralMesh 6 raggiungerà la disponibilità generale nella seconda metà del 2026, con aggiornamenti gratuiti e senza interruzioni disponibili per tutti i clienti WEKA esistenti tramite i canali di aggiornamento standard.
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