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Auf der ISC 2026 präsentierte DDN eine erweiterte Auswahl seiner KI- und HPC-Datenplattformen, die neue Hardware, Software und integrierte Fähigkeiten zur Verbesserung der GPU-Nutzung bereitstellen,Beschleunigung der KI-Inferenz und Vereinfachung des Einsatzes der KI-Infrastruktur in großem Maßstab.
Die neuen Produkte umfassen das Speichergerät AI400X3M, die offizielle allgemeine Verfügbarkeit der DDN-Integrierten verteilten KV Cache-Beschleunigungstechnologie NVIDIA Dynamo sowie verbesserte Sicherheit,Beobachtbarkeits- und Infrastrukturmanagementfunktionen für den vollständigen KI-Datenplattform-Stack.
Diese Optimierungen lösen Kernengpässe in der gesamten KI-Datenpipeline, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Inferenz, Retrieval-Augmented Generation (RAG),logische Argumentation und agentenartige KI-Arbeitslasten. DDN konzentriert sich auf die Steigerung der Effizienz der gesamten Infrastruktur, indem die GPU-Auslastung maximiert und gleichzeitig der Stromverbrauch und die Gesamtentwicklungskosten reduziert werden.
Der CEO und Mitbegründer von DDN, Alex Bouzari, stellte fest, dass sich die moderne KI-Produktionsinfrastruktur nicht ausschließlich auf Rechenleistung verlassen kann.robuste Sicherheit und umfassende operationelle Sichtbarkeit sind für die Einführung von KI in Unternehmen unerlässlich gewordenDie neuen Updates von.DDN werden entwickelt, um die GPU-Effizienz zu verbessern, die Schlussfolgerungskosten zu senken und die Modellzeit-zu-erste-Token-Latenz zu reduzieren.
AI400X3M: Erhöhung der Leistungsdichte von KI und HPC
Das führende neue Produktportfolio von DDN ist der AI400X3M, ein schlüsselfertiges Speichergerät der nächsten Generation, das auf dem ausgereiften, leistungsstarken EXAScaler-Paralleldateisystem basiert.
AI400X3M Vollständige Spezifikationen
Leistung
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Sequentielle Leseleistung: bis zu 190 GB/s
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Sequentielle Schreibleistung: bis zu 110 GB/s
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Zufällig gelesenes IOPS: 8M
Systemmerkmale
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Plattform: Schlüsselfertig EXAScaler, ein gemeinsames paralleles Dateisystem für KI, mit aktiven Speichercontrollern ausgestattet
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Host-Ports pro Gerät: 4 × XDR/400GbE OSFP oder 8 × NDR200/200GbE QSFP112
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Antriebsunterstützung: 24×2,5-Zoll-Dual-Port-Hot-Swappable PCIe G5 NVMe-Laufwerke
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Kapazitätsoptionen: 120/250/500 TB, 1PB/2PB nutzbarer Speicher
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Standard-Firmware-Funktionen: LUN-Mapping und -Maskierung, intelligente Schreibstreifen, QoS-Kontrolle, Datenintegritätsprüfung und -korrektur, Multimode-Schnittstelle (CLI, GUI, Python API),Ausgehender Syslog mit Unterstützung von RELP, E-Mail-/SNMP-Zustandsänderungsbenachrichtigungen
Sicherheit und Konformität
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Sicherheitsbescheinigungen: IEC/EN/UL/CSA 62368-1, GB4943
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EMV-Zertifizierungen: EN 55032 Klasse A, EN 55035, EN 61000-3-2/3-3, FCC Teil 15 Klasse A, VCCI Klasse A, ICES-003 Klasse A, GB/T9254 Klasse A, BSMI Klasse A
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Umweltkonformität: RoHS, REACH, WEEE, ERP Lot9X
Körperliche Eigenschaften
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Formfaktor: 2U auf dem Regal montierbar
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Abmessungen: 3,43 Zoll (87 mm) Höhe, 17,56 Zoll (446 mm) Breite, 33,7 Zoll (856 mm) Tiefe (ohne Lünette); 35,2 Zoll (895 mm) Gesamttiefe
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Schienenstrecke: 26,75 ∼ 34,0 Zoll (680 ∼ 860 mm)
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Gewicht: 44 kg leer, 49 kg maximal geladen
Stromversorgung und Kühlung
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Eintrittsspannung: 200-240 V, 50/60 Hz
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Stromversorgung: 2x warmwechselbare redundante Stromversorgungsanlagen mit IEC60320-C20-Eingang
Betriebsumfeld
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Temperaturbereich: 5°C bis 30°C (41°F bis 86°F)
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Relative Luftfeuchtigkeit: 8%~80% (nicht kondensierend)
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Höhenstand: 950 m @ 30 °C; 10 000 m @ 23 °C
Die neue Plattform bietet eine bis zu 35% höhere Leseleistung als die Vorgängergeneration mit einem maximalen Durchsatz von 190 GB/s.Es unterstützt Single-Rack-Skalierung bis zu 30PB und übernimmt eine hybride Flash-HDD-Speicherarchitektur, um die Leistung auszugleichen, Kapazität und Gesamtkosten. Das Gerät, das auf AI-Ausbildung, Inferenz, Checkpointing und HPC-Simulations-Workloads zugeschnitten ist, beseitigt effektiv Speicherengpässe, die die GPU-Effizienz einschränken.Die allgemeine Verfügbarkeit ist für Ende des dritten Quartals 2026 geplant..
Verteilte KV-Cache-Beschleunigung jetzt allgemein verfügbar
Nach seiner Technologievorschau auf der NVIDIA GTC 2026 hat DDN ′s verteilte KV Cache-Beschleunigungsarchitektur mit native NVIDIA Dynamo-Integration den vollen GA-Status erreicht.Kompatibel mit DDN Infinia Objektspeicher und EXAScaler Paralleldateisystem.
Anstatt den KV-Cache-Speicher auf den lokalen GPU-Speicher zu beschränken, überträgt diese verteilte Architektur KV-Cache-Daten auf DDN's Hochleistungs-Speicherplattform,Beseitigung kritischer Gedächtnisengpässe bei groß angelegter Inferenz.
Die Lösung ist mit NVIDIA Dynamo, vLLM und anderen Mainstream-Inferenz-Frameworks kompatibel und ermöglicht das gemeinsame verteilte KV-Cache-Pooling über mehrere Inferenzknoten hinweg.Es liefert bis zu 55x schnellere KV-Cache-Ladegeschwindigkeit für LLM-Workloads, was die GPU-Auslastung erheblich verbessert, die Token-Generation beschleunigt und die Gesamtkosten für die Bereitstellung von Inferenzen senkt.Argumentationsmodelle und komplexe agentenartige KI-Arbeitsabläufe mit häufigem Großkontextzugriff.
Einheitliche End-to-End-KI-Datenleitung
DDN hat eine einheitliche KI-Dateninfrastrukturstrategie gestartet, die Infinia-Objektspeicher für Inferenz-Workloads und EXAScaler-Parallelspeicher für Modelltraining und Checkpointing kombiniert.
Infinia bietet eine Metadatenverarbeitung mit geringer Latenzzeit und hohe gleichzeitige Leistung, die für Inferenzszenarien optimiert ist, während EXAScaler einen extrem hohen Durchsatz für ein intensives Modelltraining bietet.Die integrierte Architektur beseitigt Daten-Silos und ermöglicht eine hohe GPU-Auslastung während des gesamten KI-Lebenszyklus.
Erweiterte Sicherheits- und Intelligente Infrastrukturfunktionen
DDN hat mehrere Verbesserungen auf Unternehmensebene eingeführt, darunter bare-metal-multi-tenancy, KMIP-basierte Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung, VictoriaLogs-gestützte operative Beobachtbarkeit,und erweiterte Multi-Tenant-API-Unterstützung.
Auf der Seite der Speicheroptimierung,neue intelligente Dateipinning- und NAND-beschleunigte Hot Pools-Funktionen halten häufig aufgerufene Daten auf Hochgeschwindigkeits-Flashspeicher und automatisch abgestufte kalte Daten auf kostengünstige Festplatten, was die Speichereffizienz effektiv verbessert und die Flash-Kapazitätsinvestitionen reduziert.
Kontinuierliche Erweiterung des Einsatzes von Cloud-KI
DDN baut sein Cloud-KI-Infrastruktur-Ökosystem weiter aus.einschließlich gemeinsam mit Google Cloud entwickelter Managed Lustre-Lösungen und einer Produktionsbereitstellung bei Salesforce auf Basis von Google Cloud Managed Lustre mit EXAScaler.
Die Salesforce-Einführung erreicht eine 1,5 mal schnellere Modell-Trainingsgeschwindigkeit, 75% geringere I/O-Latenz und 42% geringere Trainingskosten.vollständige Validierung des Wertes der Speicheroptimierung von DDN für groß angelegte KI-Arbeitsaufwände.
Mit dieser Reihe von Aktualisierungen erweitert DDN seine Fähigkeiten über den traditionellen Parallelspeicher hinaus, um KI-Datenorchestrierung, Inferenzbeschleunigung und Full-Stack-Infrastrukturmanagement abzudecken.die Bereitstellung von großflächigen GPU-Cluster für Unternehmen, Cloud, Forschung und souveräne KI-Szenarien.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
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E-Mail: yangyd@qianxingdata.com
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Geschäftsfokus:
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Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im IT-Vertrieb arbeiten wir mit führenden globalen Marken zusammen, um zuverlässige Produkte und professionelle Dienstleistungen zu liefern.
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