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ISC 2026에서 DDN은 인공지능 및 HPC 데이터 플랫폼의 확장 라인업을 공개했으며 GPU 활용을 향상시키기 위해 새로운 하드웨어, 소프트웨어 및 통합 기능을 출시했습니다.인공지능 추론을 가속화하고 대규모 인공지능 인프라 구축을 간소화.
새로운 출시에는 AI400X3M 저장 장치, DDN의 공식 일반 사용 가능성 NVIDIA Dynamo 통합 분산 KV 캐시 가속 기술,전체 인공지능 데이터 플랫폼 스택에 대한 관찰성과 인프라 관리 기능.
이러한 최적화는 전체 AI 데이터 파이프 라인 전체의 핵심 병목을 해결합니다. 데이터 사전 처리, 모델 훈련, 추론, 검색 증강 생성 (RAG),논리적 추론 및 대행성 인공지능 작업 부하DDN은 GPU 활용을 극대화하면서 전력 소모와 전체 배포 비용을 줄임으로써 전체 인프라 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다.
DDN의 CEO이자 공동 창업자인 Alex Bouzari는 현대 생산 AI 인프라는 컴퓨팅 전력에만 의존할 수 없다고 지적했습니다. 그는 효율적인 데이터 오케스트레이션,강력한 보안과 포괄적 인 운영 가시성이 기업 인공지능 배포에 필수적입니다..DDN의 새로운 업데이트는 GPU의 효율성을 향상시키고 추론 비용을 절감하고 모델 타임-투-첫 번째 토큰 지연을 줄이기 위해 설계되었습니다.
AI400X3M: AI 및 HPC 성능 밀도를 높이는 것
DDN의 새로운 제품 포트폴리오를 선도하는 AI400X3M은 성숙하고 고성능의 EXAScaler 병렬 파일 시스템에 기반을 둔 차세대 풀 키 저장 장치입니다.
AI400X3M 전체 사양
성능
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연속 읽기 성능: 최대 190 GB/s
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연속 기록 성능: 최대 110 GB/s
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무작위 읽기 IOPS: 8M
시스템 특징
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플랫폼: 턴키 EXAScaler AI를 위한 공유 병렬 파일 시스템 장치, 액티브-액티브 스토리지 컨트롤러로 장착
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기기별 호스트 포트: 4× XDR/400GbE OSFP 또는 8× NDR200/200GbE QSFP112
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드라이브 지원: 24 × 2.5 인치 듀얼 포트 핫스워플 가능한 PCIe G5 NVMe 드라이브
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용량 옵션: 120/250/500TB, 1PB/2PB 사용 가능한 저장장치
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표준 펌웨어 기능: LUN 매핑 및 마스킹, 지능형 쓰기 스트립, 읽기 QoS 제어, 데이터 무결성 검사 및 수정, 멀티 모드 인터페이스 (CLI, GUI, Python API),RELP 지원으로 출력 syslog, 이메일/SNMP 상태 변경 알림
안전 및 준수
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안전 인증서: IEC/EN/UL/CSA 62368-1, GB4943
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EMC 인증: EN 55032 클래스 A, EN 55035, EN 61000-3-2/3-3, FCC 15부 클래스 A, VCCI 클래스 A, ICES-003 클래스 A, GB/T9254 클래스 A, BSMI 클래스 A
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환경 준수: RoHS, REACH, WEEE, ERP Lot9X
신체적 특성
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형태 요인: 2U 랙 장착
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차원: 높이 3.43 인치 (87mm), 폭 17.56 인치 (446mm), 깊이 33.7 인치 (856mm) (바젤 없이); 전체 깊이 35.2 인치 (895mm)
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철도 범위: 26.75~34.0 인치 (680~860mm)
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무게: 98 파운드 (44kg) 빈; 108 파운드 (49kg) 최대 부하 무게
전력 및 냉각
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입력 전압: 200~240V, 50/60 Hz
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전원 공급 장치: IEC60320-C20 입구와 함께 2 × 열 교환 할 수있는 불필요한 PSU
운영 환경
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온도 범위: 5°C ~ 30°C (41°F ~ 86°F)
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상대 습도: 8%~80% (비 응축)
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고도: 3,117 피트 (950m) @ 30°C; 10,000 피트 (3,048m) @ 23°C
새로운 플랫폼은 이전 세대보다 최대 35% 더 높은 읽기 성능을 제공하며 최대 처리량은 190GB/s입니다.최대 30PB까지 단일 랙 확장 기능을 지원하고 성능을 균형을 맞추기 위해 하이브리드 플래시-HDD 스토리지 아키텍처를 채택합니다.인공지능 훈련, 추론, 체크포인팅 및 HPC 시뮬레이션 워크로드에 맞게 설계된 이 장치는 GPU 효율을 제한하는 스토리지 병목을 효과적으로 제거합니다.일반 사용 가능성은 2026 Q3 말까지 예정되어 있습니다..
분산 KV 캐시 가속화 이제 일반적으로 사용할 수 있습니다
NVIDIA GTC 2026에서 기술 프리뷰를 거쳐 DDN 즈의 배포된 KV 캐시 가속 아키텍처와 네이티브 NVIDIA 다이노모 통합은 완전한 GA 지위에 도달했습니다.DDN 인피니아 객체 저장장치와 EXAScaler 병렬 파일 시스템 모두와 호환.
KV 캐시 스토리지를 로컬 GPU 메모리로 제한하는 대신, 이 분산 아키텍처는 KV 캐시 데이터를 DDN의 고성능 스토리지 플랫폼으로 오프로드합니다.대용량 추론 과정에서 중요한 메모리 병목을 제거합니다..
NVIDIA Dynamo, vLLM 및 기타 주류 추론 프레임워크와 호환이 가능하며, 이 솔루션은 여러 추론 노드에서 공유된 분산 KV 캐시 풀링을 가능하게 합니다.그것은 LLM 작업 부하를 위해 55 배 더 빠른 KV 캐시 로딩 속도를 제공합니다, GPU 활용도를 크게 향상시키고 토큰 생성 속도를 높이고 전체 추론 배포 비용을 절감합니다. 그것은 긴 맥락 추론, RAG,추론 모델과 복잡한 에이전티 AI 워크플로우, 빈번한 대규모 컨텍스트 액세스.
통일된 끝에서 끝까지의 인공지능 데이터 파이프라인
DDN은 인프라 인프라를 통합한 인공지능 데이터 인프라 전략을 출시했으며, 인피니아 객체 저장장치와 모델 훈련 및 체크포인팅을 위한 EXAScaler 병렬 저장장치를 결합했습니다.
인피니아는 낮은 지연 시간 메타데이터 처리 및 추론 시나리오에 최적화된 높은 동시 성능을 제공하며, EXAScaler는 집중적인 모델 트레이닝을 위해 초고 처리량을 제공합니다.통합 아키텍처는 데이터 실로를 제거하고 전체 AI 라이프 사이클 내내 높은 GPU 사용량을 유지합니다..
향상된 보안 및 지능형 인프라 기능
DDN은 여러 엔터프라이즈 수준의 개선 사항을 도입했습니다. 맨 금속 다중 임대자, KMIP 기반 암호화 및 키 관리, 빅토리아 로그 기반 운영 관찰,그리고 확장된 멀티테넌트 API 지원.
스토리지 최적화 측면에서는새로운 지능형 파일 핀링 및 NAND 가속화 Hot Pools 기능은 고속 플래시 스토리지에서 자주 액세스되는 데이터를 뜨겁게 유지하며 저렴한 HDD에 자동으로 냉 데이터를 차원화합니다., 효과적으로 저장 효율을 향상시키고 플래시 용량 투자를 줄입니다.
클라우드 인공지능 보급의 지속적인 확충
DDN은 클라우드 AI 인프라 생태계를 계속 확장하고 있습니다.구글 클라우드와 공동 개발된 관리된 럭스터 솔루션과 EXAScaler에 기반한 구글 클라우드 관리된 럭스터를 기반으로 세일즈포스에서 생산 배포를 포함합니다..
세일즈포스 배포는 1.5배 더 빠른 모델 훈련 속도, 75% 더 낮은 I/O 지연 시간, 42% 감소된 훈련 비용을 달성합니다.대용량 AI 워크로드에 대한 DDN의 저장 최적화의 가치를 완전히 검증합니다..
이 일련의 업데이트를 통해 DDN는 전통적인 병렬 스토리지를 넘어 AI 데이터 오케스트레이션, 추론 가속화 및 풀 스택 인프라 관리,엔터프라이즈용 대규모 GPU 클러스터 배포를 지원합니다., 클라우드, 연구 및 주권 AI 시나리오.
베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
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