A medida que el entusiasmo de Nvidia GTC 2026 disminuye, particularmente en torno al anuncio de su extensión de la caché CMX KV a SSD RDMA conectados externamente, analizamos cómo este desarrollo podría afectar a WEKA..Sorprendentemente, la compañía ve la noticia como un desarrollo positivo.
Esto contrasta con nuestras expectativas iniciales, ya que los proveedores como WEKA y Hammerspace han invertido mucho en el uso de SSD locales dentro de los servidores GPU.A través de WEKA's Augmented Memory Grid y Hammerspace's Tier 0 software, podría ser superado o marginado por los competidores que soportan el nuevo estándar CMX.Antes del lanzamiento del marco CMX/STX, WEKA y Hammerspace tenían una clara ventaja: ningún otro proveedor podía igualar su velocidad de alimentación de datos a estos SSD locales,En el caso de los programas de investigación, el desarrollo de un software especializado sería necesario..
Con la llegada de la arquitectura de referencia CMX / STX, inicialmente asumimos que WEKA necesitaría modificar su software para dirigir datos a SSDs habilitados para CMX en lugar de los SSD locales en servidores GPU.Además, otros socios de almacenamiento de Nvidia ahora tienen acceso a este marco, que nivela el campo de juego competitivo y les permite, como Everpure y VAST Data, cerrar la brecha con WEKA y Hammerspace..
Valentin Bercovici, director de IA de WEKA, rechazó la idea de que WEKA estaría en desventaja, y nos dijo: "WEKA no tiene que modificar nuestro software para STX/CMX".
La razón, explicó, es que los módulos de software de cliente y servidor NeuralMesh de WEKA® han apoyado los servidores Grace basados en Arm de Nvidia® desde su integración con los sistemas GB200 y GB300.Este soporte nativo elimina la necesidad de revisiones de software para adaptarse al nuevo estándar CMX.
En los servidores Grace, WEKA logra el 97% del rendimiento de línea CX-7 400GbE bajo cargas de trabajo mixtas de E/S del mundo real.La compañía planea demostrar pronto un rendimiento comparable con CX-8/CX-9 800GbE en sistemas Vera, consolidando aún más sus credenciales de rendimiento.
Las DPU basadas en Vera de Nvidia BlueField-4 (BF-4) que cuentan con aproximadamente el doble del número de núcleos de sus predecesores mejorarán el rendimiento en las tres categorías de módulos de contenedores dentro de NeuralMesh:
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Gestión de la profundidad de la cola
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Computación de metadatos y sincronización de bloqueo de NVMe Fabric
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Los protocolos de vanguardia (NFS, S3, SMB)
WEKA's AXON es la implementación de su software de sistema de archivos NeuralMesh, desplegado como microservicios en contenedores en los servidores GPU de Nvidia.Esta arquitectura colocada, donde los servicios de almacenamiento y computación se ejecutan en la misma infraestructura física, ofrece baja latencia y alta eficiencia al mantener los datos cerca de las cargas de trabajo de la GPU.Bercovici explicó que los sistemas basados en CMX en los nuevos iniciadores/clientes y objetivos/servidores de BF-4 no sólo serán compatibles con AXON en los GB300 actuales, sino que también serán compatibles con los sistemas anteriores.Pero también darán a NeuralMesh más espacio para maximizar el rendimiento de WEKA en escenarios del mundo real., a través de una gama más amplia de configuraciones Vera-Rubin (Kyber, Oberon, Ultra, HGX, MGX).
¢Esto crecerá en importancia a medida que el enrutamiento y la programación de KV Cache en todo el clúster aumenten junto con los próximos avances arquitectónicos de LLM ¢como Hybrid DiT, Mamba,y arquitecturas JEPA, así como engramas de estilo DeepSeek 4 (capas de memoria condicional), que se espera que se lancen este año", añadió.
Bercovici argumentó además: "Incluso hoy en día, la vista previa de Claude Mythos, con sus 10 billones de parámetros, finalmente descubrirá nuevos requisitos de CMX.La flexibilidad de NeuralMesh bajo carga a gran escala beneficiará a los laboratorios de vanguardia que están empujando los límites de las demandas de memoria de GPU.
Y él dejó caer una revelación clave: "Para decirlo simplemente" CMX será una de nuestras ofertas de plataforma de hardware para la próxima versión de WEKApod.Esto se alinea con el enfoque reciente de WEKA en la evolución de sus aparatos WEKApod, que son configuraciones pre-validadas para implementar NeuralMesh a escala.
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Sandy Yang, directora de estrategia global
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