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GTC 2026 기간 동안 VDURA는 인공지능 환경에서 GPU 활용 및 저장 효율성을 향상시키기 위해 설계된 데이터 플랫폼의 주요 업데이트를 선보였습니다. 발표는 세 가지 주요 하이라이트를 포함합니다.리모트 다이렉트 메모리 액세스 (RDMA) 의 일반 사용 가능성, 그것의 혁신적인 컨텍스트-어워 Tiering 기술의 미리보기, 그리고 AMD EPYC 토리노 CPU와 NVIDIA ConnectX-7 네트워크 구성 요소에 기반한 검증 된 인프라 구성.
이 업데이트는 GPU 클러스터와 저장 시스템 사이의 데이터 이동 병목을 제거하도록 설계되었습니다.대용량 인공지능 교육 및 추론 작업 부하를 더 잘 지원하기 위해 저장 계층에 걸쳐 데이터 배치 최적화.
RDMA는 GPU-디렉트 데이터 경로를 가능하게 합니다
VDURA는 전체 데이터 플랫폼에 RDMA 지원을 통합하여 GPU 서버가 CPU 참여 없이 네트워크를 통해 저장소에 직접 액세스 할 수 있습니다.이 돌파구는 전통적인 커널과 CPU 중재 경로를 우회하는 GPU에서 저장 데이터 전송을 허용합니다., AI 훈련과 추론 작업 부하가 규모에서 요구하는 낮은 지연, 높은 처리량 데이터 경로를 제공하여 지연 시간을 크게 줄이고 처리량을 증가시킵니다.
VDURA 글로벌 네임스페이스
RDMA 구현은 회사의 독점 데이터 이동 계층인 VDURA DirectFlow와 긴밀히 통합되어 모든 GPU 서버 트래픽이 RDMA를 활용하도록 보장합니다.데이터 경로에서 CPU 오버헤드를 제거함으로써, 컴퓨팅 리소스는 핵심 모델 훈련 및 추론 작업에 완전히 전념합니다. 이 접근법은 분산 AI 클러스터에서 파이프라인 지연을 최소화하면서 더 높은 GPU 활용률을 유지합니다.,대용량 인공지능 도입의 핵심 우선순위입니다.
컨텍스트 인식 계층 목표 데이터 배치 효율성
VDURA는 또한 2026년 후반에 일반 출시 예정인 컨텍스트 인식 차원의 첫 번째 단계에 대해 상세히 설명했습니다. 이 기술은 지능형,실시간 작업량 행동과 액세스 패턴에 기반한 저장 계층에 대한 자동 데이터 배치.
초기 단계는 DirectFlow 버퍼를 로컬 NVMe SSD로 확장하여 자주 액세스되는 핫 데이터가 컴퓨팅 리소스에 더 가깝게 거주 할 수 있습니다.이것은 활성 데이터에 대한 공유 또는 네트워크 연결 스토리지에 대한 의존도를 감소시킵니다., 중요한 작업 부하에 대한 응답 시간을 개선하고 성능을 더 이상 최적화합니다.
또한, 플랫폼은 지속 가능한 저장에 영구적으로 지속되는 중요 추론 데이터만을 선택적으로 유지시키는 KVCache 회상 컨트롤을 도입합니다.이것은 생산 AI 추론 파이프 라인이 요구하는 지속성 보장을 유지하면서 불필요한 I / O 활동을 최소화합니다., 효율성과 신뢰성 사이의 균형을 유지합니다.
VDURA는 또한 DRAM 및 로컬 SSD를 아우르는 통합 컨텍스트 캐시 차원 프레임워크를 배포하고 있습니다. 이 프레임워크는 LMCache 클래스 성능과 비교 가능한 고속 읽기 및 쓰기 액세스를 가능하게합니다.긴 컨텍스트 LLM 추론 및 검색 증강 생성 (RAG) 과 같은 사용 사례에 잘 적합합니다..
VDURA는 컨텍스트 인식 차원의 미래 단계가 응용 프로그램 인식 데이터 배치, 노드 전체의 향상된 캐시 일관성,그리고 NVIDIA BlueField-4 DPU와 같은 신흥 인프라 구성 요소에 대한 지원은 AI 워크로드가 진화함에 따라 플랫폼의 기능을 더욱 확장합니다..
이러한 소프트웨어 개선에 보완하여 회사는 AMD EPYC 토리노 프로세서와 NVIDIA ConnectX-7 네트워크 어댑터를 결합하는 최적화된 플랫폼 구성을 도입했습니다.이 구성은 RDMA를 지원하는 데이터 경로를 보완하기 위해 설계되었습니다., GPU 클러스터와 스토리지 시스템 사이의 고 처리량, 낮은 지연 통신을 지원하는 GPU 네이티브 AI 인프라에 대한 새로운 기준을 설정합니다.
풀 스택 인공지능 데이터 파이프라인 집중
VDURA CEO인 켄 클레이피는 성능에 대한 타협 없이 메모리부터 장기 저장까지 전체 데이터 계층을 아우르는 인공지능 저장 플랫폼을 제공하는 것에 초점을 맞추고 있다고 강조했습니다.그는 플랫폼이 RDMA를 직접적으로 활용한다고 강조했습니다., CPU 없는 데이터 액세스 및 컨텍스트 인식 차원화 더 큰 AI 모델을 지원하고 더 많은 추론 요청을 처리하는 조직을 돕는 저장 계층에 걸쳐 데이터를 지능적으로 배치하는 혁신,인공지능 인프라를 확장하고 생산 수준의 신뢰성 요구 사항을 충족합니다..
이 복합적인 접근법은 특히 더 큰 모델 크기를 지원하고 추론 처리량을 증가시키고그리고 전체적인 인프라 효율성을 향상시키며 생산 인공지능 보급에 필수적인 신뢰성 및 준수 표준을 유지합니다..
사용 가능성
RDMA 지원은 현재 VDURA V5000 및 V7000 플랫폼에서 일반적으로 사용할 수 있으며 즉각적으로 배포 할 준비가되었습니다. 컨텍스트 인식 차원 1 단계는 2026 년 후 일반 사용 가능성에 도달 할 예정입니다.초기 접근 프로그램이 현재 진행 중이며, 선택된 고객들이 완전한 출시 전에 기술을 테스트하고 최적화 할 수 있습니다..
베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
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