Die Speicherlandschaft für KI-Ausbildung und -Abschluss wird von Skalierbarkeits-Datei- und Objektspeichern dominiert, die NVIDIA GPU Direct unterstützen,KV-Caches und STX-Architektur, um GPUs bei der Verarbeitung von Token-Daten zu haltenDennoch befinden sich riesige Mengen an Unternehmensdaten auf hochwertigen monolithischen Arrays von Dell PowerMax, Hitachi Vantara VSP One Block High End,IBM DS6000 und Lenovo InfiniBox, von denen keine STX und zugehörige Komponenten unterstützt.Wir haben David Chapa, Chief AI Strategist bei Hitachi Vantara, interviewt, um diese Lücke zu untersuchen.
Chapa erklärte, dass NVIDIA BlueField-4 STX eine breitere Entwicklung der KI-Infrastrukturarchitektur markiert.Während STX die Wertschöpfung in der KI-Infrastruktur verschiebt. Legacy-High-End-Arrays priorisieren Haltbarkeit, Widerstandsfähigkeit, Leistung, Verfügbarkeit und zentralisierte Datendienste. STX hingegen integriert mehr Intelligenz in Datenverarbeitungsabläufe,Sicherheit bringen, Orchestrierung, Datenlokalität, Speicherkoordination und Datendienste näher an GPUs und KI-Laufzeitumgebungen.
Der Schwerpunkt liegt nicht darauf, ob diese Fähigkeiten nativ auf Speicherarrays ausgeführt werden müssen, sondern darauf, wie sie optimal über KI-Datenpipelines bereitgestellt werden können.Hitachi Vantara betrachtet die derzeitige Unvereinbarkeit nicht als Einschränkung seiner Arrays, aber eine natürliche architektonische Wahl inmitten der sich entwickelnden KI-Infrastruktur.Langlebigkeit und einheitliche Verwaltung.
Da KI-Datenpipelines zunehmend auf DPU-beschleunigte Dienste, Orchestrierungsschichten, Caching und ortsbezogene Ausführung angewiesen sind, werden bestimmte Funktionen näher an die Rechenressourcen kommen.Während sich die Enterprise-Arrays weiterhin auf ihre Kernstärken konzentrieren: vertrauenswürdige Datendienste.
Auf die Frage, ob Hitachi Vantara's High-End-Arrays sich schließlich mit NVIDIA STX integrieren werden, stellte Chapa fest, dass STX und CMX erhebliche technische Leistungen darstellen.Die Diskussion dreht sich weniger um Produkt-Roadmaps und mehr um die architektonische Positionierung für sich entwickelnde KI-Systeme.
Die moderne KI-Infrastruktur stellt Einschränkungen dar, die in traditionellen Unternehmensarchitekturen nie berücksichtigt wurden.Aber die Synergie der Daten, Speicher, Rechenleistung, Sicherheit und Orchestrierung bei der Skalierung von KI-Einführungen.
STX konsolidiert mehr von der KI-Datenpipeline in NVIDIA's integrierten Stack über BlueField DPUs, Netzwerk- und Referenzdesigns, die die Integration und Differenzierung von Anbietern prägen.CMX zielt auf Kontextspeicher abHitachi Vantara sieht diese Technologien nicht als einen Versuch, den Unternehmensspeicher zu umgehen.aber als Branche, die sich auf zwei verschiedene Datenkategorien aufteilt: vorübergehende Laufzeitdaten für KI-Jobs und anhaltende, gesteuerte Unternehmensdaten, die lange nach Abschluss von KI-Aufgaben bestehen.
Die beiden Datentypen haben unterschiedliche Betriebsbeschränkungen. KV-Caches und Inferenzkontexte sind kurzlebig und latenzempfindlich, was sie besser für den Betrieb in der Nähe von GPUs geeignet macht,Speicherstufen oder KI-LaufzeitIm Vergleich dazu erfordern Kerngeschäftsdaten, Compliance-Kontrollen und unternehmensweite Datendienste eine robuste Infrastruktur, die für die langfristige Nutzung, Governance,Widerstandsfähigkeit und Großbetriebe.
Für Hitachi Vantara ist die Aktivierung der STX-Unterstützung auf High-End-Arrays weit mehr als ein einfaches Firmware-Update.Sicherheitsgrenzen, Orchestrierung und optimale Platzierung von Infrastrukturdiensten.
Die Priorität besteht darin, die funktionelle Positionierung zu definieren, wenn die KI-Infrastruktur reif wird, Differenzierungspunkte zu identifizieren, einen angemessenen Integrationsumfang zu bestimmen,und verwalten die technischen Ressourcen, um den Kundenwert zu maximieren..
NVIDIA hat wichtige Engpässe in der KI-Infrastruktur effektiv gelöst, aber seine architektonischen Ansätze passen nicht zu allen Kunden, Arbeitslasten oder Plattformstrategien.Hitachi Vantara unterscheidet dauerhafte architektonische Veränderungen von kurzfristigen Trends, bewertet Integration, die einen greifbaren Wert bringt, und lenkt die Entwicklungsbemühungen so aus, dass die Nutzer größtmögliche Vorteile ziehen.
Hitachi Vantara positioniert seine High-End-Enterprise-Arrays außerhalb der direkten Datenlieferkette für GPU-Server und hält eine solche Integration architektonisch für ungeeignet.Diese Plattformen dienen als zentrale Aufzeichnungssysteme, die für die Langlebigkeit optimiert sind, Governance, Resilienz und Betrieb auf Unternehmensebene, anstatt von vorübergehenden, latenzkritischen KV-Caches und Schlusskontexten.
Wir glauben, dass High-End-Unternehmens-Arrays wie VSP One Block High End KI-Tools wie interne intelligente Agenten einsetzen werden, um das Management zu optimieren.Als agentic AI und Mainstream-Inferenz gewinnen TraktionIm Jahr 2000 werden Unternehmen Zugang zu Kerndatensätzen für KI-Workloads verlangen. Letztendlich werden sich die KI-Datenpipelines erweitern, um High-End-Unternehmensarrays als wichtige Datenquellen zu integrieren.
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