Presentado en ISC 2026 en Hamburgo, el nuevo dispositivo de almacenamiento A1400X3M de DDN ofrece 160 millones de IOPS por rack e integra el software KV Cache con tecnología NVIDIA Dynamo para permitir la aceleración de IA de doble ruta. La actualización también brinda mayor seguridad, observabilidad y eficiencia de la infraestructura para implementaciones de IA a gran escala, apuntando a cuellos de botella comunes en la canalización de datos en la ingesta, preparación, capacitación, inferencia, RAG y flujos de trabajo de IA agente.
El cofundador y director ejecutivo de DDN, Alex Bouzari, enfatizó que el éxito de la IA moderna depende de la eficiencia operativa de los datos de un extremo a otro y no solo de la potencia informática. Las últimas innovaciones de DDN maximizan la utilización de la GPU, reducen los costos de inferencia, aceleran la generación de tokens y mejoran la economía general de las fábricas de IA a gran escala.
Actualización de hardware A1400X3M
Como sucesor del A1400X2, el nuevo A1400X3M ejecuta el software EXAScaler Lustre de DDN. Su chasis 2RU 24-SSD se actualiza desde CPU Intel Ice Lake a procesadores AMD Genoa y PCIe Gen4 a interfaces PCIe Gen5 de doble velocidad. Ofrece un rendimiento de lectura de hasta 190 GBps y escrituras secuenciales de 110 GBps, lo que supone una mejora del rendimiento de lectura del 35 % con respecto a la generación anterior. Una implementación de bastidor completo alcanza 160 millones de IOPS, lo que equivale aproximadamente a 4 millones de IOPS por chasis.
Aceleración de caché KV integrada en NVIDIA Dynamo
La caché KV almacena claves y valores de activación de LLM durante la inferencia para eliminar el recálculo redundante y mejorar el rendimiento. El marco de inferencia distribuida Dynamo de NVIDIA extiende la caché GPU KV al almacenamiento NVMe a través de una jerarquía de memoria de cuatro niveles (HBM, DRAM, SSD local, NVMe externa), convirtiendo la caché residente en almacenamiento en memoria contextual persistente y direccionable. Como socio calificado de NVIDIA NVMe, DDN integra esta capacidad en su sistema de archivos paralelo EXAScaler y plataformas de almacenamiento de objetos Infinia.
La infraestructura de IA de plataforma dual de DDN aborda distintas necesidades de carga de trabajo: Infinia ofrece rendimiento de metadatos de latencia ultrabaja y alta concurrencia para tareas de inferencia y recuperación, mientras que EXAScaler proporciona velocidad líder en sistemas de archivos paralelos para entrenamiento y puntos de control de IA. Combinados, unifican los flujos de trabajo de datos de IA de un extremo a otro, eliminan los silos, mantienen una alta utilización de la GPU y aceleran el tiempo de obtención del primer token.
El marco optimizado de KV Cache ofrece ventajas clave: almacenamiento en caché compartido distribuido para inferencia a gran escala, acceso de latencia ultrabaja para tareas de IA de contexto prolongado, soporte nativo para IA agente, RAG y canalizaciones de razonamiento de varios pasos, profunda compatibilidad con Dynamo y vLLM, carga de caché hasta 55 veces más rápida, mayor eficiencia de GPU y costos operativos por token reducidos.
Mejoras de seguridad y eficiencia
DDN implementó funciones mejoradas de nivel empresarial para entornos de producción de IA. Las actualizaciones de seguridad incluyen multiinquilino bare-metal, administración de claves de cifrado compatible con KMIP y visibilidad operativa habilitada por VictoriaLogs, junto con CSI multiinquilino y API estándar. Las mejoras de eficiencia incluyen la fijación inteligente de archivos y los Hot Pools acelerados por NAND, que agrupan los datos desde costosos medios totalmente flash hasta discos duros rentables.
Las implementaciones en el mundo real validan sus ganancias de rendimiento: Salesforce aprovechó Google Cloud Managed Lustre (con tecnología de EXAScaler) para lograr una capacitación de modelos 1,5 veces más rápida, una latencia de E/S un 75 % menor y una reducción del 42 % en los gastos de capacitación. El A1400X3M estará disponible de forma general a finales del tercer trimestre de 2026 y las hojas de datos completas estarán disponibles públicamente.
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