Indonesian
Pada ISC 2026, DDN meluncurkan jajaran platform data AI dan HPC yang diperluas, meluncurkan perangkat keras, perangkat lunak dan kemampuan terintegrasi baru untuk meningkatkan pemanfaatan GPU,mempercepat inferensi AI dan menyederhanakan penyebaran infrastruktur AI skala besar.
Peluncuran baru mencakup perangkat penyimpanan AI400X3M, ketersediaan umum resmi teknologi akselerasi KV Cache terintegrasi NVIDIA Dynamo, serta keamanan yang ditingkatkan,fitur pengamatan dan manajemen infrastruktur untuk tumpukan platform data AI lengkapnya.
Optimasi ini memecahkan kemacetan inti di seluruh pipa data AI, termasuk pra-pemrosesan data, pelatihan model, inferensi, pengambilan generasi diperbesar (RAG),penalaran logis dan beban kerja AI agentik. DDN berfokus pada meningkatkan efisiensi infrastruktur secara keseluruhan dengan memaksimalkan pemanfaatan GPU sambil mengurangi konsumsi daya dan total biaya penyebaran.
CEO dan Co-Founder DDN Alex Bouzari mencatat bahwa infrastruktur AI produksi modern tidak dapat bergantung hanya pada daya komputasi.keamanan yang kuat dan visibilitas operasional yang komprehensif telah menjadi sangat penting untuk penyebaran AI perusahaanPembaruan baru DDN dirancang untuk meningkatkan efisiensi GPU, mengurangi biaya inferensi dan mengurangi latensi waktu-ke-token pertama model.
AI400X3M: Meningkatkan Kepadatan Kinerja AI dan HPC
Pimpinan portofolio produk baru DDN adalah AI400X3M, perangkat penyimpanan turnkey generasi berikutnya yang dibangun di atas sistem file paralel EXAScaler yang matang dan berkinerja tinggi.
AI400X3M Spesifikasi lengkap
Kinerja
-
Kinerja Membaca Berurutan: Hingga 190 GB/s
-
Kinerja Menulis Berurutan: Hingga 110 GB/s
-
Random Read IOPS: 8M
Fitur Sistem
-
Platform: Piranti sistem file paralel bersama EXAScaler turnkey untuk AI, dilengkapi dengan pengontrol penyimpanan aktif-aktif
-
Pelabuhan host per perangkat: 4× XDR/400GbE OSFP atau 8× NDR200/200GbE QSFP112
-
Dukungan drive: 24× 2,5 inci dual-port hot-swappable PCIe G5 NVMe drive
-
Pilihan kapasitas: 120/250/500TB, penyimpanan 1PB/2PB yang dapat digunakan
-
Fitur Firmware Standar: Pemetaan dan penyamaran LUN, striping menulis cerdas, kontrol QoS membaca, pemeriksaan dan koreksi integritas data, antarmuka multi-mode (CLI, GUI, Python API),Outbound syslog dengan dukungan RELP, email/SNMP status perubahan peringatan
Keamanan & Kepatuhan
-
Sertifikasi keselamatan: IEC/EN/UL/CSA 62368-1, GB4943
-
Sertifikasi EMC: EN 55032 Kelas A, EN 55035, EN 61000-3-2/3-3, FCC Part 15 Kelas A, VCCI Kelas A, ICES-003 Kelas A, GB/T9254 Kelas A, BSMI Kelas A
-
Kepatuhan Lingkungan: RoHS, REACH, WEEE, ERP Lot9X
Sifat Fisik
-
Faktor Bentuk: 2U yang dapat dipasang di rak
-
Dimensi: Tinggi 3,43 inci (87mm), lebar 17,56 inci (446mm), kedalaman 33,7 inci (856mm) (tanpa bezel); kedalaman keseluruhan 35,2 inci (895mm)
-
Jarak rel: 26,75 ∼ 34,0 inci (680 ∼ 860 mm)
-
Berat: 98 lbs (44kg) kosong; 108 lbs (49kg) berat maksimum dimuat
Daya & Pendinginan
-
Tegangan masukan: 200 ̊240V, 50/60 Hz
-
Sumber Daya: 2 × PSU redundant yang bisa ditukar panas dengan inlet IEC60320-C20
Lingkungan Operasi
-
Kisaran suhu: 5°C sampai 30°C (41°F sampai 86°F)
-
Kelembaban relatif: 8%~80% (tidak kondensasi)
-
Ketinggian: 3,117 ft (950m) @ 30°C; 10,000 ft (3,048m) @ 23°C
Platform baru memberikan hingga 35% kinerja membaca yang lebih tinggi daripada generasi sebelumnya dengan throughput maksimum 190GB/s.Ini mendukung skala single-rack hingga 30PB dan mengadopsi arsitektur penyimpanan flash-HDD hibrida untuk menyeimbangkan kinerja, kapasitas dan biaya keseluruhan. Disesuaikan untuk pelatihan AI, inferensi, checkpointing dan beban kerja simulasi HPC, perangkat secara efektif menghilangkan kemacetan penyimpanan yang membatasi efisiensi GPU.Ketersediaan umum dijadwalkan pada akhir kuartal 3 2026.
Percepatan Cache KV Terdistribusi Sekarang Tersedia Secara Umum
Setelah pratinjau teknologinya di NVIDIA GTC 2026, DDN ′s didistribusikan KV Cache akselerasi arsitektur dengan native NVIDIA Dynamo integrasi telah mencapai status GA penuh,kompatibel dengan penyimpanan objek DDN Infinia dan sistem file paralel EXAScaler.
Alih-alih membatasi penyimpanan cache KV ke memori GPU lokal, arsitektur terdistribusi ini memuat data cache KV ke platform penyimpanan berkinerja tinggi DDN,menghilangkan kemacetan memori kritis selama inferensi skala besar.
Kompatibel dengan NVIDIA Dynamo, vLLM dan kerangka inferensi arus utama lainnya, solusi ini memungkinkan pengumpulan cache KV terdistribusi bersama di beberapa node inferensi.Ini memberikan hingga 55 kali lebih cepat KV cache loading speed untuk beban kerja LLM, secara signifikan meningkatkan pemanfaatan GPU, mempercepat generasi token dan mengurangi biaya penyebaran inferensi secara keseluruhan.model penalaran dan alur kerja AI agentik yang kompleks dengan akses konteks besar yang sering.
Unified End-to-End AI Data Pipeline
DDN telah meluncurkan strategi infrastruktur data AI yang terpadu, menggabungkan penyimpanan objek Infinia untuk beban kerja inferensi dan penyimpanan paralel EXAScaler untuk pelatihan model dan pemeriksaan.
Infinia menyediakan pemrosesan metadata latensi rendah dan kinerja serentak tinggi yang dioptimalkan untuk skenario inferensi, sementara EXAScaler memberikan throughput yang sangat tinggi untuk pelatihan model intensif.Arsitektur terintegrasi menghilangkan silo data dan mempertahankan pemanfaatan GPU yang tinggi sepanjang siklus hidup AI penuh.
Fitur Keamanan dan Infrastruktur Cerdas yang Ditingkatkan
DDN telah meluncurkan beberapa peningkatan tingkat perusahaan, termasuk bare-metal multi-tenancy, enkripsi berbasis KMIP dan manajemen kunci, VictoriaLogs-powered observasi operasional,dan dukungan API multi-penyewa yang diperluas.
Di sisi optimasi penyimpanan,Fitur pinning file cerdas baru dan Hot Pools yang dipercepat NAND menyimpan data yang sering diakses pada penyimpanan flash berkecepatan tinggi dan secara otomatis meringkas data dingin ke HDD berbiaya rendah, secara efektif meningkatkan efisiensi penyimpanan dan mengurangi investasi kapasitas flash.
Peningkatan Terus-menerus dari Cloud AI Deployment
DDN terus memperluas ekosistem infrastruktur AI cloudnya,termasuk solusi Managed Lustre yang dikembangkan bersama dengan Google Cloud dan penyebaran produksi di Salesforce berdasarkan Google Cloud Managed Lustre yang didukung oleh EXAScaler.
Penyebaran Salesforce mencapai kecepatan pelatihan model 1,5 kali lebih cepat, latensi I/O 75% lebih rendah dan biaya pelatihan 42% lebih rendah,sepenuhnya memvalidasi nilai optimasi penyimpanan DDN untuk beban kerja AI skala besar.
Dengan serangkaian pembaruan ini, DDN memperluas kemampuannya melampaui penyimpanan paralel tradisional untuk mencakup orkestrasi data AI, akselerasi inferensi dan manajemen infrastruktur full-stack,Memberdayakan penyebaran cluster GPU skala besar untuk perusahaan, cloud, penelitian dan skenario AI berdaulat.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Direktur Strategi Global
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Situs web: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Fokus Bisnis:
Distribusi Produk ICT/Integrasi Sistem & Layanan/Solusi Infrastruktur
Dengan 20+ tahun pengalaman distribusi TI, kami bermitra dengan merek global terkemuka untuk memberikan produk yang dapat diandalkan dan layanan profesional.
¢Menggunakan Teknologi untuk Membangun Dunia yang Cerdas ¢Penyedia Layanan Produk ICT yang Anda Percayai!
Sandy Yang/Direktur Strategi Global
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Situs web: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Fokus Bisnis:
Distribusi Produk ICT/Integrasi Sistem & Layanan/Solusi Infrastruktur
Dengan 20+ tahun pengalaman distribusi TI, kami bermitra dengan merek global terkemuka untuk memberikan produk yang dapat diandalkan dan layanan profesional.
¢Menggunakan Teknologi untuk Membangun Dunia yang Cerdas ¢Penyedia Layanan Produk ICT yang Anda Percayai!