Dell behauptet, dass eine einzelne Namespace-KI-Speicherarchitekturen mit der verteilten Daten-Gravitations-Realität des Unternehmens kollidieren, was GPUs zwingt, auf Daten zu warten, da die architektonischen Einschränkungen nicht behoben werden.
Im Kern liegt eine grundlegende Wahl: Sollten die Daten zur Rechenplattform gelangen, oder sollte die Plattform dorthin gelangen, wo die Daten liegen?Befürwortet eine Föderation von KI-Datenplattformen über zentralisierte Speicher-Integrierte Stacks über drei Blog-Posts.
In seinem ersten Beitrag argumentiert Hyde, dass massive Datensätze eine inhärente Datengravitation haben, die sie an ihren ursprünglichen Standorten sperrt: Kern-Rechenzentren, Randstandorte, souveräne Compliance-Regionen, SaaS-Umgebungen,DatenlagerSeine These, die als die einfachste Regel der KI-Unternehmen bezeichnet wird, besagt, dass Daten dort bleiben, wo sie landen, und die meisten werden nie umgesiedelt.
Zahlreiche IT-Frictionen im Unternehmen blockieren saubere einheitliche Datenarchitekturen: Regulierungs- und Souveränitätsregeln, Applikationsverriegelung, konkurrierendes Datenbesitz, vertragliche und kostengünstige Barrieren,Fragmentierung der F&A-Daten, Compliance-locked Archive, nicht katalogisierte unbekannte Daten und interne organisatorische Silos.
Er kategorisiert Daten in drei verschiedene Formen:
- Rohdaten (Schwergewicht): Dateien, Aufzeichnungen, Bilder, Videos, Telemetrie, regulierte Tabellen.
- Metadaten (beschreibende Schicht): Tags, Abstammung, Schemata, Klassifizierungen, Eigentumsmarker. Leicht und kostengünstig zu replizieren, so dass KI in alle Vermögenswerte ohne physische Datenbewegung eingeht.
- Vektoren (semantische Repräsentation): KI-generierte mathematische Einbettungen, lokalisierungsbewusst und GPU-ausgerichtet. Sie übertragen kontextuelle Bedeutung über Umgebungen, ohne die zugrunde liegenden Rohdaten zu transportieren.
Hyde stellt fest, dass KI keine Rohdatenbewegung erfordert, sondern nur zugängliche Metadaten und Vektoren.Während Vektorindizes Kraft-Umgebung-Semantik-Das Denken. Beschränkte, eigene, latenzempfindliche schwere Rohdaten bleiben platziert, die von seinen bestehenden operativen Teams gesteuert werden.entweder Rohdaten migrieren zu den Endpunkten der Vektorisierung, oder Daten werden lokal eingebettet, bevor Vektoren auf die GPU-anliegende Infrastruktur verschoben werden.
Die inhärent verteilten Unternehmensdaten teilen das Design der KI-Datenschicht in zwei gegensätzliche Philosophien auf:
- Storage-integrierte Stacks (beispielhaft durch VAST AI OS): Um die Zentralisierung großer Datensätze in einem vom Anbieter gesteuerten einheitlichen Namespace herum aufgebaut,enge Kopplung eingebetteter KI-Dienste für einen optimierten BetriebDieses Modell geht davon aus, dass Daten auf die Plattform migrieren, um die Konsolidierung zu rechtfertigen, und funktioniert gut für Greenfield-KI-Einführungen.
- Föderative KI-Datenplattformen (Dell's Framework): Entworfen unter der Prämisse, dass Unternehmensdaten dauerhaft verteilt bleiben, so dass die Plattform neben den nativen Standorten der Daten arbeiten muss.Die KI-Datenplattform von Dell kombiniert PowerScale und ObjectScale mit einer föderierten Steuerungsebene, um auf Daten in Dateisystemen zuzugreifen und sie zu verarbeiten, Objektspeicher, Warehouses, SaaS-Tools und öffentliche Clouds keine obligatorischen zentralisierten Datenkopien.Sie regiert alle drei konsequent., und nutzt leichte Metadaten und Vektoren, um Wert zu liefern, während schwere Rohdaten erhalten bleiben.
Der zweite Blog von Hyde kritisiert Speicher-Integrierte Architekturen wie VAST AI OS, weil sie verteilte Unternehmensdaten-Realitäten ignorieren.Alle KI-Verarbeitungen laufen ausschließlich auf Daten, die in ihren eigenen Namensraum eingegeben werden.Die Anbieter liefern Migrationswerkzeuge, Marktkonsolidierung als operationelle Vereinfachung,und einheitliche Benutzeroberflächen, die während der Demos fragmentierte reale Datenlandschaften maskieren.
Architekturen, die Rohdaten, Metadaten und Vektoren zu einer einzigen monolithischen Kategorie zusammenschließen, sind standardmäßig dem fehlerhaften Mandat der Massendatenmigration verpflichtet.Rahmenbedingungen, die die drei Ebenen unterscheiden, lassen regulierte, lokal geregelte Daten hinter sichEin einheitlicher Namensraum funktioniert nur, wenn Rohdaten der einzige betrachtete Vermögenswert sind.es wird unwirksam, sobald Metadaten und Vektoren als unabhängige Kernkomponenten erkannt werden.
Die föderative Architektur von Dell basiert auf drei Grundprinzipien:
- Rohdaten bleiben unter den bestehenden Governance-Teams an ihrem ursprünglichen Standort
- Metadaten werden weltweit repliziert und ermöglichen allen KI-Arbeitslasten eine vollständige Anzeige von Standortübergreifenden Assets
- Vektoren tragen einen semantischen Kontext in der Umgebung und ermöglichen eine KI-Redensierung ohne Rohdatenumstellung
Der dritte Beitrag von Hyde beweist, dass Dell's Föderationsdesign den VAST's-Speicher-Integrierten Stack bei der Datenzufuhr an GPUs übertrifft.Dell veröffentlichte im Oktober 2025 Side-by-Side-Tests für Vektor-KV-Cache-Offloading-Workloads mit dem Qwen3-32B-Modell, basierend auf internen Dell-Benchmarks und öffentlichen VAST-Offenlegungen:
- PowerScale: 0,82 Sekunden Zeit bis zum ersten Token (TTFT)
- ObjectScale: 0,86s TTFT
- VAST: 1,5 Sekunden TTFT
- AusgangsvLLM ohne KV-Cache-Ausladen: 11,8 s TTFT
He states architectures built around GPU delivery—treating raw data as gravity-bound and portable semantic vectors as the transportable layer—amplify Dell’s performance edge with every inference request. Entwürfe, die von der Eingabe von Rohdaten in einen proprietären Namensraum abhängen, leiden unter strukturellen inhärenten Verzögerungen.
Hyde bestätigt, dass VAST aktualisierte Ergebnisse des KV-Cache-Abbruchs veröffentlicht hat.Vor allem im Dezember 2025 Benchmarks mit Nvidia Dynamo und CoreWeave zitieren ~ 20x schneller TTFT vs Rekompute und 90% höhere GPU EffizienzDiese Tests verwenden jedoch unterschiedliche Arbeitsbelastungen und Basiswerte, wobei kein übereinstimmender Qwen3-32B-Bericht den veröffentlichten 1,5s VAST TTFT-Wert übertrifft.
Er fordert Unternehmen, die GPU-orientierte Datenarchitekturen auswählen, auf, sich eine kritische Frage zu stellen: "Welche GPU-Nutzung wird diese Plattform bei realistischen Inferenz-Workloads mit KV-Cache-Offloading liefern?"Gegenüber gemischten Datensätzen einschließlich regulierter, souveräne und anwendungsgebundene Quellen?
Diese Abfrage zwingt die Anbieter, grundlegende strukturelle Kompromisse anzugehen, Leistungsbeschränkungen zu erklären, wenn Daten nicht in ihren Namespaces aufgenommen werden können, reproduzierbare TTFT zu veröffentlichen,Kennzahlen für die Trefferrate von Token pro Sekunde und Cache auf modernen Open-Source-Modellen mit vollständiger Methodik, und ehrlich die zentrale finanzielle Sorge beantworten: Wie viel GPU-Leerlaufzeit erzeugt diese Architektur?
Kommentare
Vektorisierte Datensätze sind weit größer als ihre Rohdaten.Einbettung von Dimensionalen und Speicherformaten. Quelldatenmengen werden in diskrete Teile (Abschnitte, feste Tokenfenster) aufgeteilt, die für eine höhere Abrufgenauigkeit vor eingebettet werden.Rohtext mit 5 ‰ 2 KB, wobei der entsprechende Vektor häufig 3×10x größer ist.
Wichtige ungelöste Frage: Wo findet die Vektorisierung statt und werden übergroße Vektordatensätze verlegt, wenn sie weit von GPUs entfernt generiert werden?Teams verschieben entweder Rohdaten in die Einbettungsinfrastruktur oder verschieben vollständige Vektorsätze in die KI-ComputingWir haben diesen Widerspruch an Jon Hyde gemeldet, um weitere Klarstellungen zu erhalten.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
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