함부르크의 ISC 2026에서 공개된 DDN의 새로운 A1400X3M 스토리지 장치는 랙당 1억 6천만 IOPS를 제공하며 NVIDIA 다이노모를 탑재한 KV 캐시 소프트웨어를 통합하여 듀얼 경로 AI 가속을 가능하게 합니다.업데이트는 또한 보안을 향상시킵니다.대용량 인공지능 배포에 대한 관찰성과 인프라 효율성, 섭취, 준비, 훈련, 추론에서 공통 데이터 파이프 라인 병목을 대상으로RAG 및 에이전틱 AI 워크플로우.
DDN 공동 창업자이자 CEO인 알렉스 부자리는 현대 인공지능의 성공은 컴퓨팅 능력보다는 엔드-투-엔드 데이터 운영 효율성에 달려 있다고 강조했다.추론 비용 절감, 토큰 생성 속도를 높이고 대규모 AI 공장의 전반적인 경제를 개선합니다.
A1400X3M 하드웨어 업그레이드
A1400X2의 후계자로, 새로운 A1400X3M은 DDN의 EXAScaler Lustre 소프트웨어를 실행합니다.인텔 아이스 레이크 CPU에서 AMD 제노아 프로세서 및 PCIe Gen4에서 이중 속도 PCIe Gen5 인터페이스로 2RU 24-SSD 차체 업그레이드. 190 GBps까지의 읽기 처리량과 110 GBps의 순차적인 쓰기를 제공하며 이전 세대보다 35%의 읽기 성능 향상을 나타냅니다. 전체 랙 배포는 160 백만 IOPS를 달성합니다.체시당 약 400만 IOPS.
NVIDIA 다이노모 통합 KV 캐시 가속화
KV 캐시는 귀납 과정에서 LLM 활성화 키와 값을 저장하여 불필요한 재 계산을 제거하고 성능을 향상시킵니다.NVIDIA의 Dynamo 분산 추론 프레임워크는 GPU KV 캐시를 네 계층 메모리 계층 (HBM) 을 통해 NVMe 스토리지로 확장합니다., DRAM, 로컬 SSD, 외부 NVMe), 저장소 거주 캐시를 영구적이고 주소 가능한 컨텍스트 메모리로 전환합니다.DDN는 이 기능을 EXAScaler 병렬 파일 시스템과 인피니아 객체 저장 플랫폼에 통합합니다..
DDN의 듀얼 플랫폼 인공지능 인프라는 다양한 작업량 요구에 대응합니다. 인피니아는 초저지연 메타데이터 성능과 추론 및 검색 작업에 높은 동시성을 제공합니다.EXAScaler는 인공지능 훈련과 체크포인팅을 위한 유수의 병렬 파일 시스템 속도를 제공합니다결합하면 AI 데이터 워크플로우를 통합하고 실로를 제거하고 높은 GPU 사용량을 유지하며 첫 번째 토큰에 대한 시간을 가속화합니다.
최적화된 KV 캐시 프레임워크는 주요 장점을 제공합니다. 대규모 추론을 위한 분산 공유 캐시, 긴 컨텍스트 AI 작업에 대한 초저 Latency 액세스, agentic AI에 대한 네이티브 지원,RAG 및 다단계 추론 파이프라인, 다이노와 vLLM에 대한 깊은 호환성, 최대 55배 더 빠른 캐시 로딩, GPU 효율성 향상 및 토큰 당 운영 비용 절감.
안전 및 효율성 향상
DDN은 생산 인공지능 환경에 대한 업그레이드 된 엔터프라이즈 수준의 기능을 출시했습니다. 보안 업데이트에는 맨 금속 다중 임대,KMIP에 맞는 암호화 키 관리 및 VictoriaLogs를 지원하는 운영 가시성, 다중 임대자 CSI 및 표준 API와 함께 효율성 향상은 지능형 파일 고정 및 NAND 가속화 핫 풀을 포함합니다.값비싼 모든 플래시 매체에서 비용 효율적인 HDD로 어떤 계층 데이터를.
실제 세계 배포는 성능 향상을 검증합니다. 세일즈포스는 1.5배 더 빠른 모델 훈련을 달성하기 위해 구글 클라우드 매니지드 뤼스트 (EXAScaler에 의해 구동) 를 활용했습니다.I/O 지연시간이 75% 낮고 교육비도 42% 감소A1400X3M는 2026년 3분기 말까지 일반 사용이 가능하며 전체 데이터 시트를 공개할 수 있습니다.
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