WEKA a lancé le système tout-flash WEKAPod à l'échelle exaoctet, optimisé pour son logiciel NeuralMesh de sixième génération. La nouvelle plateforme offre un débit de données massif pour alimenter les charges de travail d'entraînement et d'inférence d'IA de niveau production. Elle positionne WEKA aux côtés de fournisseurs de stockage IA haut de gamme, notamment DDN, Everpure, NetApp et VAST Data, offrant une densité leader du secteur de 1,1 exaoctet de capacité effective dans un seul rack de 56 RU.
NeuralMesh v6 intègre la multi-locataire native à l'échelle hyperscale, une pile unifiée de fichiers et d'objets S3 basée sur NVMe, la mobilité intelligente des données avec réplication et mise en cache à distance, la réduction des données toujours active avec garantie de performance, les flux de travail natifs Kubernetes et l'observabilité unifiée. Sur le matériel H100 d'Oracle Cloud Infrastructure (OCI), son Augmented Memory Grid offre un débit de jetons 10 fois supérieur, 10 fois plus d'utilisateurs simultanés et une sortie de jetons par GPU 7 fois supérieure à celle de NVIDIA CMX en production. Pour les déploiements CoreWeave, il augmente le débit de jetons par GPU de 4,2x et réduit la latence TTFT jusqu'à 6x par rapport à CMX.
Liran Zvibel, cofondateur et PDG de WEKA, a commenté en juillet 2026 : « L'infrastructure IA héritée, conçue pour les charges de travail traditionnelles, ne peut pas supporter les opérations modernes de l'ère de l'inférence. La rentabilité de l'IA d'aujourd'hui dépend de l'efficacité de l'espace rack, de la consommation d'énergie, de la stabilité de la chaîne d'approvisionnement et de la densité opérationnelle.
« WEKAPod est spécialement conçu pour s'adapter à ces contraintes. Conçu exclusivement pour le calcul de l'ère de l'inférence avec une chaîne d'approvisionnement auto-contrôlée, il offre des avantages de coût initiaux et un TCO supérieur pour les besoins d'infrastructure IA complets, établissant une nouvelle référence pour l'évaluation des infrastructures IA de production à grande échelle. »
Le WEKAPod est un appareil de stockage dédié qui alimente les clusters GPU tels que les NVIDIA SuperPODs, intégrant du matériel préconfiguré et le logiciel de plateforme de données de WEKA. Lancée pour la première fois fin 2025 avec les modèles PCIe Gen4 Prime et Gen5 Nitro dotés de SSD hiérarchisés AlloyFlash, la gamme mise à jour de troisième génération ajoute les configurations Nitro, Prime et la nouvelle Prime Max basées sur 2RU, adaptées à l'inférence IA de production.
Prime Max est le modèle de WEKA offrant la plus grande capacité, dépassant 1 EB par rack. Prime offre un équilibre prix-performance grâce à quatre serveurs rack 2U avec 70 disques NVMe mixtes QLC/TLC gérés par AlloyFlash. Nitro cible les usines IA haute performance et les environnements GPU-as-a-service avec des centaines à des milliers de GPU actifs.
Le WEKAPod de troisième génération est le premier système à rack unique de l'industrie à dépasser la capacité effective à l'échelle exaoctet. Il contient 441,5 Po de stockage NVMe brut pour fournir 1,1 EB de capacité effective via la réduction de données NeuralMesh, ainsi qu'un débit de 10,2 To/s par rack et 210 millions d'IOPS au niveau du rack.
Sa pile matérielle améliorée comprend un tissu interne PCIe Gen6, des interconnexions de disques basées sur des câbles sans backplane, des SuperNIC NVIDIA ConnectX avec connectivité Ethernet Spectrum-X et une gestion thermique définie par logiciel. La plateforme minimise l'empreinte du centre de données, optimise l'utilisation de l'espace rack et améliore l'efficacité des jetons par watt sans compromettre le débit ou les performances de la charge de travail. WEKA affirme qu'il surpasse les solutions concurrentes de 267 % en densité de capacité effective et de 114 % en densité de débit par unité de rack.
En gérant directement l'approvisionnement des composants sans dépendre des canaux OEM, WEKA offre aux fournisseurs de cloud IA et aux entreprises des prix stables et des délais de livraison prévisibles pour les déploiements d'infrastructure à grande échelle. Toutes les unités WEKAPod sont livrées préconfigurées et prévalidées en usine avec toutes les capacités de NeuralMesh v6, y compris Augmented Memory Grid, éliminant le besoin d'équipes de stockage dédiées sur site.
NeuralMesh v6, le système de fichiers parallèle de WEKA, exploite Augmented Memory Grid pour étendre la mémoire GPU pour les charges de travail d'inférence. Il externalise le stockage sous forme de cache KV à faible latence (niveau microseconde) avec une bande passante de plusieurs To/s, offrant un espace d'adressage étendu à l'échelle du pétaoctet pour les modèles d'IA.
Les principales capacités de NeuralMesh 6 incluent :
Clusters Composables: Offre une isolation matérielle complète avec CPU, mémoire et stockage dédiés pour les locataires principaux, garantissant une allocation de ressources garantie, une séparation stricte des charges de travail et des performances constantes sous de lourdes charges.
Multi-locataire Virtuel: Offre une isolation de niveau VPC via Virtualized RDMA Data Fabric (VRDF), prenant en charge les VLAN privés, les espaces IP qui se chevauchent, la QoS par locataire, le chiffrement KMS indépendant et l'authentification LDAP/AD. Il peut accueillir plus de 1 000 locataires logiques isolés par cluster avec un provisionnement de nouveaux locataires en moins de 30 minutes.
Des disques NVMe physiques partagés entre plusieurs clusters NeuralMesh maximisent le parallélisme des appareils pour l'inférence multi-locataire. Un seul cluster matériel prenant en charge 50 clusters composables peut héberger jusqu'à 50 000 locataires logiques isolés. Il unifie l'accès aux fichiers S3 et POSIX sous un seul espace de noms, permettant des transferts de données S3-over-RDMA sans copie directement vers la mémoire GPU avec 2 000 à 5 000 connexions de nœuds simultanées, soit environ cinq fois la concurrence S3 conventionnelle.
Sa technologie AlloyFlash unifie de manière transparente les SSD NVMe QLC économiques et les SSD NVMe TLC haute performance dans un seul cluster, acheminant les charges de travail sensibles à la latence vers TLC et les tâches de capacité en vrac vers QLC à un coût par To inférieur de 30 à 40 %.
La réduction de données toujours active combine le fingerprinting, le hachage de similarité, la déduplication et la compression avec une surcharge d'écriture inférieure à 5 %, offrant jusqu'à 6 fois d'économies de capacité pour les données d'entraînement IA. WEKA fournit des garanties contractuelles pour les ratios de réduction et l'impact sur les performances, avec une analyse des charges de travail avant-vente pour prévoir l'efficacité réelle.
Tous les processus de réduction de données s'exécutent en dehors du chemin d'écriture critique via la compression de similarité en arrière-plan et la déduplication inter-systèmes de fichiers, permettant des écritures à la vitesse NVMe native, quelle que soit l'utilisation de la capacité ou la charge en arrière-plan. Cela évite la dégradation des performances d'écriture courante dans les architectures de réduction en ligne lors de l'entraînement IA intensif en points de contrôle, reflétant la conception de la zone d'atterrissage sans déduplication d'ExaGrid pour des performances constantes.
NeuralMesh v6 prend en charge les capacités complètes de fédération et d'espace de noms global. Sa réplication asynchrone permet la mobilité des données IA, le cloud bursting et la collaboration multi-sites, avec une réplication prioritaire des métadonnées pour la navigation instantanée dans l'environnement de destination et l'hydratation des données à la demande. Cela réduit la consommation de bande passante WAN via des données compressées répliquées.
Un opérateur Kubernetes dédié automatise le déploiement et la gestion du cycle de vie des clusters pour les clouds IA et les laboratoires de recherche basés sur Kubernetes. La plateforme d'observation unifiée basée sur SaaS fournit des tableaux de bord multi-clusters, des diagnostics au niveau du client, des alertes intelligentes configurables et un routage intégré vers Slack, PagerDuty ou par e-mail avec des liens directs vers les tableaux de bord.
Ajay Singh, Chief Product Officer de WEKA, a déclaré : « Les opérateurs IA de production d'aujourd'hui s'appuient sur des piles tierces disjointes et adaptées avec des couches de fichiers/objets cloisonnées, des mouvements de données manuels et une multi-locataire ajoutée. NeuralMesh 6 résout ces problèmes avec une plateforme unifiée qui converge le stockage de fichiers haute performance et le stockage d'objets haute capacité sur du matériel partagé, avec une multi-locataire native, une mobilité intelligente des données et une efficacité des données intégrée. Il est spécialement conçu pour les charges de travail d'inférence de production, pas adapté pour elles. »
NeuralMesh 6 sera disponible en général en H2 2026, avec des mises à niveau gratuites et transparentes disponibles pour tous les clients WEKA existants via les canaux de mise à jour standard.
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