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Lors du GTC 2026, VDURA a présenté des mises à jour clés de sa plateforme de données, conçue pour améliorer l'utilisation des GPU et l'efficacité du stockage dans les environnements d'IA. L'annonce comprend trois points forts majeurs : la disponibilité générale du Remote Direct Memory Access (RDMA), un aperçu de sa technologie innovante de hiérarchisation sensible au contexte (Context-Aware Tiering), et des configurations d'infrastructure validées basées sur les processeurs AMD EPYC Turin et les composants réseau NVIDIA ConnectX-7.
Ces mises à jour visent à éliminer les goulots d'étranglement du mouvement des données entre les clusters de GPU et les systèmes de stockage, tout en optimisant le placement des données sur les différents niveaux de stockage pour mieux prendre en charge les charges de travail d'entraînement et d'inférence d'IA à grande échelle — répondant ainsi aux points de douleur critiques de l'infrastructure d'IA moderne.
Le RDMA permet des chemins de données directs vers les GPU
VDURA a intégré la prise en charge du RDMA dans l'ensemble de sa plateforme de données, permettant aux serveurs GPU d'accéder directement au stockage sur le réseau sans intervention du CPU. Cette avancée permet aux transferts de données GPU-stockage de contourner les voies traditionnelles médiatisées par le noyau et le CPU, réduisant considérablement la latence et augmentant le débit — offrant le chemin de données à faible latence et à haut débit dont les charges de travail d'entraînement et d'inférence d'IA ont besoin à grande échelle.
Espace de noms global VDURA
L'implémentation RDMA est étroitement intégrée à VDURA DirectFlow, la couche de mouvement de données propriétaire de l'entreprise, garantissant que tout le trafic des serveurs GPU utilise le RDMA. En éliminant la surcharge du CPU dans le chemin de données, les ressources de calcul restent entièrement dédiées aux tâches principales d'entraînement et d'inférence de modèles. Cette approche maintient des taux d'utilisation des GPU plus élevés tout en minimisant la latence du pipeline dans les clusters d'IA distribués, une priorité clé pour les déploiements d'IA à grande échelle.
La hiérarchisation sensible au contexte cible l'efficacité du placement des données
VDURA a également détaillé la première phase de sa capacité de hiérarchisation sensible au contexte (Context-Aware Tiering), dont la sortie générale est prévue plus tard en 2026. Cette technologie introduit un placement intelligent et automatisé des données sur les différents niveaux de stockage en fonction du comportement des charges de travail en temps réel et des modèles d'accès — allant au-delà des politiques statiques pour garantir que les données résident exactement là où elles sont le plus nécessaires.
La phase initiale étend le tampon DirectFlow aux SSD NVMe locaux, permettant aux données « chaudes » fréquemment consultées de résider plus près des ressources de calcul. Cela réduit la dépendance au stockage partagé ou attaché au réseau pour les données actives, améliorant les temps de réponse pour les charges de travail critiques et optimisant davantage les performances.
De plus, la plateforme introduit des contrôles d'écriture KVCache, qui ne persistent sélectivement que les données d'inférence critiques pour la persistance vers un stockage durable. Cela minimise l'activité d'E/S inutile tout en garantissant les garanties de persistance requises par les pipelines d'inférence d'IA en production, établissant un équilibre entre efficacité et fiabilité.
VDURA déploie également un cadre unifié de hiérarchisation du cache contextuel (Context Cache Tiering) qui s'étend sur la DRAM et les SSD locaux. Ce cadre permet un accès en lecture et en écriture à haute vitesse comparable aux performances de classe LMCache, ce qui le rend bien adapté aux cas d'utilisation tels que l'inférence LLM à contexte long et la génération augmentée par récupération (RAG).
VDURA a noté que les futures phases de la hiérarchisation sensible au contexte s'étendront au placement des données sensible aux applications, à la cohérence améliorée du cache entre les nœuds et à la prise en charge des composants d'infrastructure émergents tels que les DPU NVIDIA BlueField-4 — étendant ainsi les capacités de la plateforme à mesure que les charges de travail d'IA évoluent.
En complément de ces améliorations logicielles, l'entreprise a introduit des configurations de plateforme optimisées qui associent les processeurs AMD EPYC Turin aux adaptateurs réseau NVIDIA ConnectX-7. Ces configurations sont spécialement conçues pour compléter les chemins de données compatibles RDMA, prenant en charge une communication à haut débit et à faible latence entre les clusters de GPU et les systèmes de stockage — établissant une nouvelle référence pour l'infrastructure d'IA native GPU.
Focus sur le pipeline de données d'IA complet
Le PDG de VDURA, Ken Claffey, a souligné l'objectif de l'entreprise de fournir une plateforme de stockage d'IA qui couvre l'ensemble de la hiérarchie des données, de la mémoire au stockage à long terme, sans compromis sur les performances. Il a souligné que la plateforme utilise le RDMA pour un accès direct aux données sans CPU et la hiérarchisation sensible au contexte pour positionner intelligemment les données sur les différents niveaux de stockage — des innovations qui aident les organisations à prendre en charge des modèles d'IA plus grands, à gérer plus de requêtes d'inférence et à faire évoluer l'infrastructure d'IA tout en répondant aux exigences de fiabilité de niveau production.
Cette approche combinée est spécifiquement conçue pour prendre en charge des tailles de modèles plus importantes, augmenter le débit d'inférence et améliorer l'efficacité globale de l'infrastructure — tout en respectant les normes de fiabilité et de conformité essentielles pour les déploiements d'IA en production.
Disponibilité
La prise en charge du RDMA est désormais généralement disponible sur les plateformes VDURA V5000 et V7000, prêtes pour un déploiement immédiat. La phase 1 de la hiérarchisation sensible au contexte devrait être généralement disponible plus tard en 2026, avec des programmes d'accès anticipé en cours pour des clients sélectionnés afin de tester et d'optimiser la technologie avant sa sortie complète.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Directeur de la stratégie mondiale
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