Während die Aufregung über Nvidia GTC 2026 nachlässt, insbesondere um die Ankündigung der Erweiterung des CMX KV-Cache auf extern verbundene RDMA-SSDs, haben wir analysiert, wie sich diese Entwicklung auf WEKA auswirken könnte..Überraschenderweise betrachtet das Unternehmen die Nachricht als positive Entwicklung.
Das steht im Gegensatz zu unseren ursprünglichen Erwartungen. Wir hatten erwartet, dass Hersteller wie WEKA und Hammerspace, die beide stark in die Verwendung lokaler SSDs in GPU-Servern investiert haben,über WEKA's Augmented Memory Grid und Hammerspace's Tier 0 Software könnte durch Wettbewerber, die den neuen CMX-Standard unterstützen, überholt oder beiseite geführt werdenVor der Einführung des CMX/STX-Rahmens hatten WEKA und Hammerspace einen deutlichen Vorteil: Kein anderer Anbieter konnte mit ihrer Geschwindigkeit bei der Dateneingabe auf diese lokalen SSDs mithalten.Dazu wäre die Entwicklung spezialisierter Software erforderlich gewesen..
Mit der Ankunft der CMX/STX-Referenzarchitektur gingen wir zunächst davon aus, dass WEKA seine Software ändern müsste, um Daten an CMX-fähige SSDs anstelle der lokalen SSDs in GPU-Servern zu leiten.Zusätzlich, andere Nvidia-Speicherpartner haben nun Zugriff auf dieses Framework, das die Wettbewerbsbedingungen ausgleicht und es ihnen ermöglicht, die Lücke mit WEKA und Hammerspace zu schließen..
Valentin Bercovici, Chief AI Officer von WEKA, lehnte die Idee ab, dass WEKA benachteiligt wäre.
Der Grund, erklärte er, sei, dass sowohl die NeuralMesh-Client- als auch die Server-Software-Module von WEKA seit ihrer Integration in GB200- und GB300-Systeme Nvidia's Arm-basierte Grace-Server unterstützen.Diese native Unterstützung eliminiert die Notwendigkeit von Softwareüberholungen, um sich an den neuen CMX-Standard anzupassen.
Auf Grace-Servern erreicht WEKA 97 Prozent der CX-7 400GbE-Leistung bei realen gemischten I/O-Workloads.Das Unternehmen plant, bald vergleichbare Leistungen mit CX-8/CX-9 800GbE auf Vera-Systemen zu demonstrieren, die ihre Leistungsnachweise weiter festigen.
Nvidia's BlueField-4 (BF-4) Vera-basierte DPUs, die etwa doppelt so viele Kernstücke wie ihre Vorgänger haben, werden die Leistung in den drei Kategorien von Containermodulen innerhalb von NeuralMesh verbessern:
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Drive-Warteschlange Tiefe Management
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¢ Berechnung ¢ NVMe Fabric Metadaten und Schließsynchronisierung
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¢Front-End-Protokolle (NFS, S3, SMB)
WEKA's AXON ist die Implementierung seiner NeuralMesh Dateisystem-Software, die als containerisierte Microservices auf Nvidia's GPU-Servern bereitgestellt wird.Diese gemeinsame Architektur, bei der Speicher- und Rechendienste auf derselben physischen Infrastruktur ausgeführt werden, bietet eine geringe Latenz und hohe Effizienz, da die Daten in der Nähe der GPU-Workloads gehalten werdenBercovici erläuterte: ¢CMX-basierte Systeme auf neuen BF-4-Initiatoren/Kunden und Zielen/Servern werden nicht nur auf den heutigen GB300s rückwärtskompatibel mit AXON sein,Aber sie werden auch NeuralMesh mehr Raum geben, um die Leistung von WEKA in realen Szenarien zu maximieren, über eine breitere Palette von Vera-Rubin-Konfigurationen (Kyber, Oberon, Ultra, HGX, MGX).
¢Dies wird an Bedeutung gewinnen, da KV Cache-Routing und -Planung im gesamten Cluster zusammen mit den kommenden LLM-Architekturfortschritten wie Hybrid DiT, Mamba,und JEPA-Architekturen sowie DeepSeek 4-Style-Engramme (bedingte Speicherschichten), die voraussichtlich noch in diesem Jahr eingeführt werden sollen, fügte er hinzu.
Bercovici argumentierte weiter: "Selbst heute wird die Vorschau von Claude Mythos mit seinen 10 Billionen Parametern schließlich neue CMX-Anforderungen aufdecken.Die Flexibilität von NeuralMesh unter großer Belastung wird führenden Labors zugute kommen, die die Grenzen der GPU-Speicheranforderungen überschreiten..??
Und er gab eine wichtige Enthüllung: Um es einfach zu sagen CMX wird eines unserer Hardware-Plattformangebote für die nächste Version von WEKApod sein.Dies entspricht dem jüngsten Fokus von WEKA auf die Weiterentwicklung seiner WEKApod-Geräte., die vorvalidierte Konfigurationen für die Bereitstellung von NeuralMesh in großem Maßstab sind.
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