Everpure passt seine FlashBlade//EXA-Plattform an die sich weiterentwickelnden AI Factory-Architekturen von NVIDIA an und stellt gleichzeitig eine neue Automatisierungsschicht namens Everpure Data Stream vor. Die Ankündigung erweitert die Evergreen//One-Unterstützung auf EXA und führt einen Dienst ein, der den Datenfluss in KI-Pipelines optimiert und damit eine der häufigsten Herausforderungen für KI-Projekte in Unternehmen adressiert: Projekte, die in Pilotumgebungen funktionieren, aber vor dem Erreichen der Produktionsskalierung ins Stocken geraten.
FlashBlade//EXA positioniert sich als leistungsstarkes Daten-Backbone für diese Implementierungen und unterstützt umfangreiche Trainingsläufe sowie hochgradig parallele Inferenz-Workloads. Der kommende Data-Stream-Service konzentriert sich auf die Automatisierung von Datenerfassung, -aufbereitung und -bereitstellung für die GPU-Infrastruktur und reduziert so die operative Komplexität, die KI-Programme beim Übergang von der Experimentier- zur Produktionsumgebung oft ausbremst.
EG1 für KI erweitert nun FlashBlade//EXA und bietet die Leistung, Skalierbarkeit und den Durchsatz, die für umfangreichere Trainingsläufe und hochgradig parallele Inferenz erforderlich sind. Everpure Data Stream, das Ende 2026 in die Beta-Phase geht, automatisiert den Datenfluss von der Datenerfassung bis zur Modellausführung und reduziert so manuelle Pipeline-Arbeiten und operative Verzögerungen, die KI-Projekte häufig ausbremsen.
Kaycee Lai, Vizepräsidentin für KI bei Everpure, beschreibt das Problem darin, KI als „lediglich eine weitere Arbeitslast“ zu betrachten, anstatt als datenzentriertes, kontinuierliches System. Sie betonte, dass Everpure seine Technologieplattform so positioniert, dass Datensilos aufgebrochen und KI-Programme von der Experimentierphase in reproduzierbare Produktionsergebnisse überführt werden können – ermöglicht durch vorhersehbare Leistung und operative Flexibilität.
Benchmark-erprobter KI-Speicher und Datenpfad
Für KI-Implementierungen muss die Speicher- und Dateninfrastruktur die Auslastung der leistungsstarken GPUs nahezu vollständig gewährleisten. Everpure richtet dies entsprechend aus. FlashBlade//EXA mit NVIDIAs modularer STX-Referenzarchitektur zur Unterstützung von AI Factory-Designs der nächsten Generation, die auf der Vera Rubin-Plattform basieren.
Die kombinierte Architektur integriert die skalierbare Datei- und Objektleistung von EXA mit STX-Komponenten wie BlueField-fähigen Speichercontrollern und Kontextspeicherarchitekturen. Ziel ist die Optimierung der gesamten KI-Datenpipeline: Datenaufbereitung, Merkmals- und Einbettungserstellung sowie Kontextinferenz über lange Zeiträume. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Kontextspeicher, da umfangreiche, agentenbasierte, mehrstufige Inferenzsysteme auf schnellen Zugriff auf umfangreiche Kontextfenster und -historie angewiesen sind. Das EXA/STX-Design erfüllt diese Anforderungen an die Inferenz im Gigabyte-Bereich durch die Bereitstellung dauerhafter Bandbreite und die Minimierung der Latenz.
Aktuelle Branchenvergleiche bestätigen das Verhalten der Plattform unter realistischen, hochgradig parallelen KI-Workloads. Zu den Vergleichstests gehören:
- SPECstorage Solution 2020 AI_Image: FlashBlade//EXA erzielte die höchste jemals im SPEC Storage AI_Image Benchmark erreichte Punktzahl und ermöglichte die Ausführung von 6,300 KI-Jobs gleichzeitig. Dieses Ergebnis verdeutlicht die Fähigkeit des Systems, eine große Anzahl paralleler Trainings- und Vorverarbeitungsaufgaben mit voller Leistung zu unterstützen – ein zunehmend häufiges Anwendungsgebiet in KI-Umgebungen mit mehreren Mandanten und Teams.
- MLPerf-ausgerichtete GPU-Auslastung und Durchsatz: Interne, modellgetriebene Workloads, die mit MLPerf abgestimmt sind, zeigen, dass FlashBlade//EXA Daten fast doppelt so schnell übertragen kann wie der engste Konkurrent und dabei weniger als die Hälfte des Speicherplatzes eines Racks benötigt. In Tests erreichte die Plattform eine GPU-Auslastung von über 90 % auf großen H100-Clustern. Dies deutet darauf hin, dass das Speichersystem wahrscheinlich keinen Engpass darstellt, sodass teure Beschleuniger auch bei wachsenden Datensätzen und Modellen ausgelastet bleiben. Das Design von EXA skaliert linear und gewährleistet diese Auslastung auch bei zusätzlicher Rechenleistung und Speicherkapazität.
Everpure erweitert die NVIDIA-zertifizierte Speichervalidierung (NVCS) auf FlashBlade//EXA. Dies schafft eine klarere Grundlage für Kompatibilität und Leistung und dient als Schritt zur NVCS-Zertifizierung „NCP“, die mit den Referenzarchitekturen der NVIDIA Cloud-Partner übereinstimmt. Für Unternehmen, die auf NVIDIA-basierte KI-Lösungen setzen, trägt diese Speicherzertifizierung dazu bei, Integrationsrisiken zu reduzieren und die Übernahme von Referenzdesigns zu vereinfachen.
Automatisierung der KI-Datenorchestrierung
Hohe Speicherleistung allein garantiert keinen KI-Erfolg, wenn die Datenpipelines in die KI-Architektur fragmentiert und manuell bleiben. Everpure Data Stream fungiert als Orchestrierungsschicht, die wichtige Schritte von der Datenerfassung über die Aufbereitung bis hin zur Bereitstellung in der GPU-Infrastruktur automatisiert.
Der Dienst konzentriert sich auf die Kuratierung und Orchestrierung von KI-fähigen Daten, sodass Trainings- und Inferenzsysteme kontinuierlich mit aktuellen Datensätzen versorgt werden, ohne dass ein hoher operativer Aufwand erforderlich ist. Ziel ist es, die Zeit vom ersten Experiment bis zum stabilen Produktionsbetrieb zu verkürzen, indem Ad-hoc-Skripte, manuelle Datenaufbereitung und wiederholte technische Anpassungen für Datensatzaktualisierungen reduziert werden.
Die gemeinsam mit Supermicro entwickelte KI-Datenplattform (AIDP) für Everpure Data Stream bietet ein kompaktes Referenzdesign für Unternehmen, die einen geringeren Ressourcenbedarf haben. Diese Kombination integriert die Server- und Beschleunigerhardware von Supermicro mit der softwaredefinierten Speicherschicht von Everpure und bietet so eine sofort einsatzbereite Lösung für die Bereitstellung einer Datenebene, die sowohl Trainings- als auch Inferenzpipelines unterstützt.
Im Rahmen dieser AIDP-Strategie unterstützt Everpure auch beschleunigte Plattformen, darunter die NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, und plant, die Unterstützung auf die RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition auszuweiten. Diese Konfigurationen richten sich an Kunden, die leistungsstarke Inferenz- und Edge- oder Abteilungs-Trainingsfunktionen benötigen, ohne sofort in große GPU-Cluster für Rechenzentren investieren zu müssen.
Kontinuierliche Datenoptimierung
Everpure basiert auf der Idee, dass KI-Infrastruktur keine einmalige Investition, sondern ein kontinuierlicher Prozess der Datenoptimierung und Leistungsprüfung ist. KI-Bereitschaft bedeutet demnach nicht nur die Implementierung von Technologie, sondern einen ständigen Zyklus aus Datenerfassung, Modelltraining und -optimierung sowie Leistungsüberprüfung bei sich ändernden Arbeitslasten.
Durch die Integration von FlashBlade//EXA, dem Verbrauchsmodell von Evergreen//One, der Datenstromautomatisierung und der Ausrichtung an den NVIDIA STX- und NVCS-Zertifizierungen will Everpure Unternehmen dabei unterstützen, von isolierten KI-Pilotprojekten zu wiederholbaren KI-Fabriken in Produktionsqualität überzugehen und dabei den Fokus auf die GPU-Auslastung und die betriebliche Effizienz zu behalten.
Interne MLPerf-Komponentenmessungen stützen einige dieser Aussagen, obwohl sie nicht als offizielle MLPerf-Ergebnisse eingereicht wurden. Aus technischer Sicht sind die wichtigsten Punkte die nachgewiesene Parallelverarbeitung unter SPECstorage AI_Image, die gemeldeten GPU-Auslastungswerte in H100-Umgebungen und die Entwicklung hin zu vollständig validierten, NVIDIA-konformen Referenzarchitekturen.
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