WEKA는 엑사바이트 규모의 WEKAPod 플래시 배열을 출시했습니다. 여섯 번째 세대 NeuralMesh 소프트웨어에 최적화되었습니다.새로운 플랫폼은 대용량 데이터 처리량을 생산 수준 인공지능 교육과 추론 작업량에 공급합니다.이는 WEKA를 DDN, Everpure, NetApp 및 VAST 데이터와 같은 프리미엄 AI 스토리지 공급 업체와 함께 위치시킵니다.단일 56 RU 랙 내의 유효 용량 1 엑사바이트.
뉴럴메시 v6는 네이티브 하이퍼스케일 멀티테넌스, NVMe 기반의 통합 파일 및 S3 객체 스택, 복제 및 원격 캐시와 지능형 데이터 이동성을 통합합니다.성능 보장된 항상 켜져 있는 데이터 감축오라클 클라우드 인프라 (OCI) H100 하드웨어에서 증강 메모리 그리드는 10배 더 높은 토큰 처리량, 10배 더 많은 동시 사용자,그리고 생산 중인 NVIDIA CMX보다 GPU 단위 토큰 출력 7배 높다. 코어웨이브 배포의 경우 GPU 단위 토큰 처리량을 4.2배 증가시키고 CMX에 비해 TTFT 지연 시간을 최대 6배까지 줄인다.
WEKA 공동 창업자이자 CEO인 리란 지비벨은 2026년 7월 다음과 같이 언급했습니다. "전통 작업 부하를 위해 구축된 레거시 AI 인프라는 현대 추론 시대의 작업을 지원할 수 없습니다.오늘날 인공지능의 수익성은 랙 공간 효율성에 달려 있습니다., 에너지 소비, 공급망 안정성 및 운영 밀도
이 제약에 부합하도록 제작되었습니다. 자율적으로 제어되는 공급망과 함께 추론 시대의 컴퓨팅을 위해 독점적으로 설계되었습니다.전체 AI 인프라 필요에 대해 초기 비용 이점과 우수한 TCO를 제공합니다., 대량 생산 인공지능 인프라 평가에 대한 새로운 기준을 설정합니다.
WEKAPod은 사전 구성된 하드웨어와 WEKA의 데이터 플랫폼 소프트웨어를 통합하여 NVIDIA SuperPOD와 같은 GPU 클러스터에 데이터를 공급하는 전용 저장 장치입니다.처음 출시 된 것은 2025 년 말 PCIe Gen4 Prime 및 Gen5 Nitro 모델로 AlloyFlash 계층 SSD를 갖추고 있습니다., 업데이트 된 3세대 라인업은 2RU 기반의 Nitro, Prime 및 새로운 Prime Max 구성을 추가하여 생산 AI 추론에 맞춘다.
프라임 맥스는 WEKA의 최대 용량 모델로 랙당 1 EB를 초과한다. 프라임은 AlloyFlash에서 관리하는 70 개의 혼합 QLC/TLC NVMe 드라이브를 가진 4 개의 2U 랙 서버를 통해 균형 잡힌 가격 성능을 제공합니다.니트로는 고성능 AI 공장과 수백에서 수천 개의 활성 GPU를 가진 GPU-as-a-service 환경을 목표로합니다..
3세대 WEKAPod은 업계 최초로 엑사바이트 규모의 효율적 용량을 초과한 싱글 랙 시스템이다.1 EB NeuralMesh 데이터 감축을 통한 효과적 용량10,2 TB/s의 래크 매출량과 210만 개의 래크 수준의 IOPS와 함께
업그레이드된 하드웨어 스택에는 PCIe Gen6 내부 조직, 백플레인 무료 케이블 기반 드라이브 인터 커넥트, 스펙트럼-X 이더넷 연결을 가진 NVIDIA ConnectX SuperNIC,소프트웨어 정의 열 관리이 플랫폼은 데이터 센터의 발자국을 최소화하고, 랙 공간 활용을 최적화하며, 처리량이나 작업량 성능을 손상시키지 않고 토큰/와트 효율성을 향상시킵니다.WEKA는 경쟁 솔루션을 267%의 실효용량 밀도와 114%의 랙 단위 당 처리 밀도에서 능가한다고 주장합니다..
OEM 채널에 의존하지 않고 직접 부품 공급을 관리함으로써WEKA는 인공지능 클라우드 공급업체와 기업들에게 대규모 인프라 구축을 위한 안정적인 가격과 예측 가능한 납품 시간을 제공합니다.모든 WEKAPod 유닛은 공장 구성과 사전 검증을 받아 증강 메모리 그리드를 포함한 완전한 NeuralMesh v6 기능을 탑재하고 있습니다.
NeuralMesh v6, WEKA의 병렬 파일 시스템, 추론 워크로드를 위해 GPU 메모리를 확장하기 위해 증강 메모리 그리드를 활용합니다.그것은 복수 TB/s 대역폭을 가진 낮은 지연 (마이크로 초초 수준) KV 캐시로 저장소를 외부화합니다, 인공지능 모델에 페타바이트 규모의 확장 주소 공간을 제공합니다.
주요 NeuralMesh 6 기능은 다음과 같습니다.
구성 가능한 클러스터: 앵커 임대자를 위한 전용 CPU, 메모리 및 스토리지로 완전한 하드웨어 격리를 제공하여 보장된 자원 할당을 보장합니다.엄격한 작업 부하 분리 및 무거운 부하 하에서 일관된 성능.
가상 다중 임대: 가상화 된 RDMA 데이터 패브릭 (VRDF) 을 통해 VPC 수준의 격리를 제공하며 개인 VLAN, 중복 IP 공간, 임대자별 QoS, 독립적인 KMS 암호화 및 LDAP / AD 인증을 지원합니다.1보다 크다클러스터별로 1,000개의 고립된 논리적 임대자가 30분 이내에 새로운 임대자를 공급합니다.
여러 뉴럴메시 클러스터에 공유된 물리적 NVMe 드라이브는 멀티-테넌트 추론을 위해 장치 병렬성을 극대화합니다. 50 개의 컴포저블 클러스터를 지원하는 단일 하드웨어 클러스터는 최대 50 개의 클러스터를 호스팅 할 수 있습니다.000개의 고립된 논리적 임차인그것은 하나의 네임스페이스 아래 S3와 POSIX 파일 액세스를 통합하여 2,000 ̊5의 GPU 메모리에 직접 S3-over-RDMA 데이터 전송을 허용합니다.000개의 동시 노드 연결 ∼ 기존 S3 동시 접속의 약 5배.
알로이 플래시 기술은 비용 효율적인 QLC와 고성능 TLC NVMe 플래시를 하나의 클러스터에 투명하게 통합합니다.대기시간에 민감한 워크로드를 TLC로, 대용량 용량 작업을 QLC로 30~40% 더 낮은 TB당 비용으로 로팅합니다..
항상 작동하는 데이터 감축은 지문 분석, 유사 해시, 복제 및 압축을 5% 이하의 기록 오버헤드로 결합하여 인공지능 훈련 데이터에 대한 최대 6배의 용량 절감을 제공합니다.WEKA는 감축 비율과 성능 영향에 대한 계약 보증판매 전 작업량 분석을 통해 실제 효율성을 예측합니다.
모든 데이터 축소 프로세스는 배경 유사성 압축과 크로스 파일 시스템 중복을 통해 중요한 기록 경로를 실행합니다.역량 사용량이나 배경 부하에 관계없이 NVMe 속도 로드를 가능하게 하는이것은 체크포인트 중량 AI 훈련 중에 인라인 리덕션 아키텍처에 일반적인 기록 성능 저하를 피합니다.일관된 성능을 위해 ExaGrid의 중복을 제거하지 않는 착륙 구역 디자인을 반영.
NeuralMesh v6는 완전한 연방 및 글로벌 네임스페이스 기능을 지원합니다. 아시크론 복제는 AI 데이터 이동성, 클라우드 퍼스팅 및 멀티 사이트 협업을 가능하게합니다.순식간에 목적지 환경 탐색 및 요구에 따른 데이터 수분화를 위한 우선 순위 메타데이터 복제이것은 복제 된 압축 된 데이터를 통해 WAN 대역폭 소비를 줄입니다.
전용 쿠버네티스 운영자는 쿠버네티스 기반 인공지능 클라우드와 연구실의 클러스터 배포와 라이프사이클 관리를 자동화합니다.SaaS 기반의 통합된 Observe 플랫폼은 멀티 클러스터 대시보드를 제공합니다., 클라이언트 수준의 진단, 구성 가능한 지능형 알림, 그리고 Slack, PagerDuty 또는 이메일로 통합된 라우팅, 직접 대시보드 링크.
WEKA의 최고 제품 책임자 Ajay Singh는 "오늘날의 생산 AI 운영자는 분리 된 파일 / 객체 계층과 함께 분리 된 후 장착 된 타사 스택에 의존합니다.수동 데이터 이동 및 부착형 다중 임차뉴럴메시 6은 이러한 문제점을 해결합니다. 고성능 파일과 고용량 객체 저장소를 공유 하드웨어에 연결하는 통합 플랫폼으로,지능형 데이터 이동성 및 데이터 효율성그것은 생산 추론 작업 부하를 위해 특별히 만들어졌습니다.
NeuralMesh 6은 2026년 하반기에 일반 사용 가능성을 달성할 것이며, 기존의 WEKA 고객들에게 표준 업데이트 채널을 통해 무료 무선 업그레이드가 제공됩니다.
베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
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