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ISC 2026 में, DDN ने अपने AI और HPC डेटा प्लेटफ़ॉर्म की एक विस्तारित लाइनअप का अनावरण किया, GPU उपयोग को बढ़ाने, AI अनुमान में तेजी लाने और बड़े पैमाने पर AI बुनियादी ढांचे की तैनाती को सरल बनाने के लिए नए हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और एकीकृत क्षमताओं को पेश किया।
नए लॉन्च में AI400X3M स्टोरेज उपकरण, DDN के NVIDIA डायनामो-एकीकृत वितरित KV कैश एक्सेलेरेशन तकनीक की आधिकारिक सामान्य उपलब्धता, साथ ही इसके पूर्ण AI डेटा प्लेटफ़ॉर्म स्टैक के लिए उन्नत सुरक्षा, अवलोकन और बुनियादी ढाँचा प्रबंधन सुविधाएँ शामिल हैं।
ये अनुकूलन डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण, अनुमान, पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी), तार्किक तर्क और एजेंटिक एआई वर्कलोड सहित संपूर्ण एआई डेटा पाइपलाइन में मुख्य बाधाओं को हल करते हैं। डीडीएन पावर ड्रॉ और कुल तैनाती लागत को कम करते हुए जीपीयू उपयोग को अधिकतम करके समग्र बुनियादी ढांचे की दक्षता को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करता है।
डीडीएन के सीईओ और सह-संस्थापक एलेक्स बाउज़ारी ने कहा कि आधुनिक उत्पादन एआई बुनियादी ढांचा केवल गणना शक्ति पर निर्भर नहीं रह सकता है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि उद्यम एआई परिनियोजन के लिए कुशल डेटा ऑर्केस्ट्रेशन, मजबूत सुरक्षा और व्यापक परिचालन दृश्यता अपरिहार्य हो गई है। डीडीएन के नए अपडेट जीपीयू दक्षता में सुधार, अनुमान लागत में कटौती और मॉडल टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन विलंबता को कम करने के लिए इंजीनियर किए गए हैं।
AI400X3M: AI और HPC प्रदर्शन घनत्व को बढ़ाना
DDN के नए उत्पाद पोर्टफोलियो में अग्रणी AI400X3M है, जो परिपक्व, उच्च-प्रदर्शन EXAScaler समानांतर फ़ाइल सिस्टम पर निर्मित अगली पीढ़ी का टर्नकी स्टोरेज उपकरण है।
AI400X3M पूर्ण विशिष्टताएँ
प्रदर्शन
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अनुक्रमिक पढ़ने का प्रदर्शन: 190 जीबी/सेकेंड तक
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अनुक्रमिक लेखन प्रदर्शन: 110 जीबी/सेकेंड तक
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रैंडम रीड IOPS: 8M
प्रणाली की सुविधाएँ
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प्लेटफ़ॉर्म: टर्नकी EXAScaler ने AI के लिए समानांतर फ़ाइल सिस्टम उपकरण साझा किया, जो सक्रिय-सक्रिय स्टोरेज नियंत्रकों से सुसज्जित है
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प्रति उपकरण होस्ट पोर्ट: 4× XDR/400GbE OSFP या 8× NDR200/200GbE QSFP112
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ड्राइव सपोर्ट: 24× 2.5-इंच डुअल-पोर्ट हॉट-स्वैपेबल PCIe G5 NVMe ड्राइव
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क्षमता विकल्प: 120/250/500TB, 1PB/2PB उपयोग योग्य भंडारण
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मानक फ़र्मवेयर सुविधाएँ: LUN मैपिंग और मास्किंग, इंटेलिजेंट राइट स्ट्रिपिंग, QoS नियंत्रण पढ़ें, डेटा अखंडता जाँच और सुधार, मल्टी-मोड इंटरफ़ेस (CLI, GUI, Python API), RELP समर्थन के साथ आउटबाउंड syslog, ईमेल / SNMP स्थिति परिवर्तन अलर्ट
सुरक्षा एवं अनुपालन
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सुरक्षा प्रमाणपत्र: IEC/EN/UL/CSA 62368-1, GB4943
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ईएमसी प्रमाणन: एन 55032 क्लास ए, एन 55035, एन 61000-3-2/3-3, एफसीसी पार्ट 15 क्लास ए, वीसीसीआई क्लास ए, आईसीईएस-003 क्लास ए, जीबी/टी9254 क्लास ए, बीएसएमआई क्लास ए
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पर्यावरण अनुपालन: RoHS, REACH, WEEE, ERP Lot9X
भौतिक गुण
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फॉर्म फैक्टर: 2यू रैक-माउंटेबल
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आयाम: 3.43-इंच (87 मिमी) ऊंचाई, 17.56-इंच (446 मिमी) चौड़ाई, 33.7-इंच (856 मिमी) गहराई (बेज़ेल के बिना); कुल गहराई 35.2-इंच (895 मिमी)।
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रेल रेंज: 26.75-34.0 इंच (680-860 मिमी)
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वजन: 98 पाउंड (44 किग्रा) खाली; 108 पौंड (49 किग्रा) अधिकतम भार
शक्ति एवं शीतलन
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इनपुट वोल्टेज: 200-240V, 50/60 हर्ट्ज़
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बिजली की आपूर्ति: IEC60320-C20 इनलेट के साथ 2× हॉट-स्वैपेबल रिडंडेंट पीएसयू
परिचालन लागत वातावरण
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तापमान रेंज: 5°C से 30°C (41°F से 86°F)
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सापेक्ष आर्द्रता: 8%-80% (गैर संघनक)
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ऊंचाई: 3,117 फीट (950 मीटर) @ 30°C; 10,000 फीट (3,048 मीटर) @ 23 डिग्री सेल्सियस
नया प्लेटफ़ॉर्म 190GB/s के अधिकतम थ्रूपुट के साथ पिछली पीढ़ी की तुलना में 35% अधिक पढ़ने योग्य प्रदर्शन प्रदान करता है। यह 30पीबी तक सिंगल-रैक स्केलिंग का समर्थन करता है और प्रदर्शन, क्षमता और समग्र लागत को संतुलित करने के लिए हाइब्रिड फ्लैश-एचडीडी स्टोरेज आर्किटेक्चर को अपनाता है। एआई प्रशिक्षण, अनुमान, चेकपॉइंटिंग और एचपीसी सिमुलेशन वर्कलोड के लिए तैयार किया गया उपकरण जीपीयू दक्षता को प्रतिबंधित करने वाली स्टोरेज बाधाओं को प्रभावी ढंग से समाप्त करता है। सामान्य उपलब्धता Q3 2026 के अंत के लिए निर्धारित है।
वितरित केवी कैश एक्सेलेरेशन अब आम तौर पर उपलब्ध है
NVIDIA GTC 2026 में अपने प्रौद्योगिकी पूर्वावलोकन के बाद, DDN का वितरित KV कैश एक्सेलेरेशन आर्किटेक्चर देशी NVIDIA डायनेमो एकीकरण के साथ पूर्ण GA स्थिति तक पहुंच गया है, जो DDN इनफिनिया ऑब्जेक्ट स्टोरेज और EXAScaler समानांतर फ़ाइल सिस्टम दोनों के साथ संगत है।
केवी कैश स्टोरेज को स्थानीय जीपीयू मेमोरी तक सीमित करने के बजाय, यह वितरित आर्किटेक्चर केवी कैश डेटा को डीडीएन के उच्च-प्रदर्शन स्टोरेज प्लेटफॉर्म पर ऑफलोड करता है, जिससे बड़े पैमाने पर अनुमान के दौरान महत्वपूर्ण मेमोरी बाधाएं दूर हो जाती हैं।
एनवीआईडीआईए डायनेमो, वीएलएलएम और अन्य मुख्यधारा अनुमान ढांचे के साथ संगत, समाधान कई अनुमान नोड्स में साझा वितरित केवी कैश पूलिंग को सक्षम बनाता है। यह एलएलएम वर्कलोड के लिए 55× तक तेज केवी कैश लोडिंग गति प्रदान करता है, जीपीयू उपयोग में उल्लेखनीय सुधार करता है, टोकन पीढ़ी में तेजी लाता है और समग्र अनुमान परिनियोजन लागत में कटौती करता है। यह लंबे-संदर्भ अनुमान, आरएजी, तर्क मॉडल और लगातार बड़े-संदर्भ पहुंच के साथ जटिल एजेंटिक एआई वर्कफ़्लो के लिए अत्यधिक उपयुक्त है।
एकीकृत एंड-टू-एंड एआई डेटा पाइपलाइन
डीडीएन ने एक एकीकृत एआई डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर रणनीति लॉन्च की है, जिसमें अनुमान वर्कलोड के लिए इनफिनिया ऑब्जेक्ट स्टोरेज और मॉडल प्रशिक्षण और चेकपॉइंटिंग के लिए EXAScaler समानांतर स्टोरेज का संयोजन किया गया है।
इनफिनिया कम-विलंबता मेटाडेटा प्रसंस्करण और अनुमान परिदृश्यों के लिए अनुकूलित उच्च समवर्ती प्रदर्शन प्रदान करता है, जबकि EXAScaler गहन मॉडल प्रशिक्षण के लिए अल्ट्रा-उच्च थ्रूपुट प्रदान करता है। एकीकृत आर्किटेक्चर डेटा साइलो को समाप्त करता है और संपूर्ण एआई जीवनचक्र के दौरान उच्च जीपीयू उपयोग को बनाए रखता है।
उन्नत सुरक्षा और इंटेलिजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर सुविधाएँ
डीडीएन ने कई एंटरप्राइज़-ग्रेड संवर्द्धन शुरू किए हैं, जिनमें बेयर-मेटल मल्टी-टेनेंसी, केएमआईपी-आधारित एन्क्रिप्शन और कुंजी प्रबंधन, विक्टोरियालॉग्स-संचालित परिचालन अवलोकन और विस्तारित मल्टी-टेनेंट एपीआई समर्थन शामिल हैं।
भंडारण अनुकूलन पक्ष पर, नई बुद्धिमान फ़ाइल पिनिंग और NAND-त्वरित हॉट पूल सुविधाएँ हाई-स्पीड फ़्लैश स्टोरेज पर बार-बार एक्सेस किए गए डेटा को गर्म रखती हैं और स्वचालित रूप से कम लागत वाले HDD में ठंडे डेटा को स्तरित करती हैं, प्रभावी ढंग से भंडारण दक्षता में सुधार करती हैं और फ्लैश क्षमता निवेश को कम करती हैं।
क्लाउड एआई परिनियोजन का निरंतर विस्तार
डीडीएन अपने क्लाउड एआई इंफ्रास्ट्रक्चर इकोसिस्टम का विस्तार करना जारी रखता है, जिसमें Google क्लाउड के साथ सह-विकसित प्रबंधित लस्टर समाधान और EXAScaler द्वारा संचालित Google क्लाउड प्रबंधित चमक के आधार पर सेल्सफोर्स में उत्पादन तैनाती शामिल है।
सेल्सफोर्स परिनियोजन 1.5× तेज मॉडल प्रशिक्षण गति, 75% कम I/O विलंबता और 42% कम प्रशिक्षण लागत प्राप्त करता है, जो बड़े पैमाने पर एआई वर्कलोड के लिए डीडीएन के भंडारण अनुकूलन के मूल्य को पूरी तरह से मान्य करता है।
अद्यतनों की इस श्रृंखला के साथ, डीडीएन एआई डेटा ऑर्केस्ट्रेशन, अनुमान त्वरण और पूर्ण-स्टैक बुनियादी ढांचे प्रबंधन को कवर करने के लिए पारंपरिक समानांतर भंडारण से परे अपनी क्षमताओं का विस्तार कर रहा है, जो उद्यम, क्लाउड, अनुसंधान और संप्रभु एआई परिदृश्यों के लिए बड़े पैमाने पर जीपीयू क्लस्टर तैनाती को सशक्त बनाता है।
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